Integrated Virtual Approach for Optimization of Vehicle Sensitivity to Brake Torque Variation
Notice bibliographique
Résumé
Brake judder is a brake induced vibration that a vehicle driver experiences in the steering wheel or floor panel at highway speeds during vehicle deceleration. The primary cause of this disturbance phenomenon is the brake torque variation (BTV). Virtual CAE tools from both kinematics and compliance standpoints have been applied in analyzing sensitivities of the vehicle systems to BTV. This paper presents a recently developed analytical approach that identifies parameters of steering and suspension systems for achieving optimal settings that desensitize the vehicle response to BTV. The analytical steps of this integrated approach started with creating a lumped mass noise-vibration-harshness (NVH) control model and a separate multi-body dynamics (MBD) suspension model. Then, both models were linked to run in a sequence through optimization software so the results from the MBD model were used as quasi-static inputs to the lumped mass NVH model. Considering control factor parameters settings in the presence of noise factors, a case study revealed in this paper was conducted using Taguchi method for a Design for Six Sigma (DFSS) study. The benefit of this process is to design a robust system against BTV. This virtual optimization process can be implemented early during the vehicle design phase for performance target settings; it also provides tuning solutions for warranty reduction due to brake judder issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».