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Enregistrement W2071855860 · doi:10.1080/13873954.2014.953549

The tangent stiffness matrix in rigid multibody vehicle dynamics

2014· article· en· W2071855860 sur OpenAlexaff
Bruce Minaker

Notice bibliographique

RevueMathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTangent stiffness matrixMultibody systemStiffnessEquations of motionStiffness matrixTangentControl theory (sociology)Structural engineeringEngineeringMathematicsComputer scienceClassical mechanicsPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the development of the equations of motion of a rigid multibody system, particularly vehicles, it is quite common to linearize the equations after they are derived, or even to ignore the non-linear terms from the outset. When doing so, the tangent stiffness matrix, i.e., the stiffness term that results from preload of the system rather than physical flexibility, is often ignored. The motion analysis of preloaded mechanical systems, e.g., the ride quality analysis of vehicle suspensions, may be significantly altered by this omission. Explicit expressions for the tangent stiffness matrix for a few of the common constraint types, including the revolute joint and the rolling wheel, are derived in this article. These expressions are coded into software and included in an open-source linear equation of motion generator for rigid multibody systems. A sample automotive suspension system is analysed, comparing the results with and without the tangent stiffness matrix effects; additionally, a benchmark solution is developed using a commercial multibody dynamics code. The results provide confirmation of the significance of the tangent stiffness effect on motion analysis and correlate well with non-linear transient solutions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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