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Enregistrement W2000429565 · doi:10.1115/imece2006-13961

A Generalized Model of a Class of Interconnected Hydro-Pneumatic Suspensions and Analysis of Pitch Properties

2006· article· en· W2000429565 sur OpenAlexaff
Dongpu Cao, Subhash Rakheja, Chun‐Yi Su

Notice bibliographique

RevueDesign Engineering and Computers and Information in Engineering, Parts A and B · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuspension (topology)StiffnessFluidicsCoupling (piping)Flexibility (engineering)Structural engineeringEngineeringMechanical engineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The static and dynamic properties of pitch-interconnected hydro-pneumatic vehicle suspensions are derived using a generalized analytical model. The suspensions incorporate two compact struts with integrated gas chambers and damping valves within each unit. The struts provide superior flexibility in realizing fluidic couplings, while offering large effective working area. The proposed suspension configurations consist of hydraulic, pneumatic or hybrid fluidic couplings between the front and rear suspension struts. The coupling effects due to different interconnected suspensions are established through the mathematical formulations. A generalized model of the hydro-pneumatic suspensions is developed that could be applied for either the roll or pitch plane of the vehicle, permitting analyses of suspension forces in a very simple manner. The 7-DOF pitch plane model of a heavy vehicle is analyzed to derive the relative vertical and pitch properties of different suspension configurations, in terms of suspension rates, pitch stiffness, bounce and pitch mode damping properties. The results suggest that the use of fluidic interconnections could yield considerable design flexibility and reduced coupling between the bounce and pitch stiffness properties, while the hydraulic and hybrid fluidic couplings offer added flexibility in tuning the bounce and pitch damping characteristics. The influence of load distribution on the bounce and pitch stiffness properties is also explored.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,156 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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