Automated Design Synthesis of Articulated Heavy Vehicles With Active Trailer Steering Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an automated design synthesis approach for articulated heavy vehicles (AHVs) with active trailer steering (ATS) systems. AHVs have poor maneuverability when traveling at low speeds. Moreover, AHVs exhibit unstable motion modes at high speeds. To address the problem of maneuverability, ‘passive’ trailer steering systems have been developed. These systems improve low-speed performance, but feature with low lateral stability at high speeds. Some ATS systems have been proposed to improve highspeed lateral stability. However, these systems typically degrade maneuverability when applied at low speeds. To tackle this conflicting design problem, a systematic method is proposed for the design of AHVs with ATS systems. This new design method has the following features: the optimal active design variables of the ATS systems and the optimal passive design variables of the vehicle are identified in a single design loop; in the design process, to evaluate the vehicle performance measures, a driver model is introduced and it ‘drives’ the vehicle model based on the well-defined testing specifications. Through the design optimization of an ATS system for an AHV with a tractor and a full trailer, this single design loop (SDL) method is compared against a published two design loop (TDL) method. The benchmark investigation shows that the former can determine better trade-off design solutions than those derived by the latter. This SDL method provides an effective approach to automatically implement the design synthesis of AHVs with ATS systems.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».