SEMI-ACTIVE CONTROL OF VEHICLE SUSPENSION WITH MAGNETO-RHEOLOGICAL DAMPERS:PART III—EXPERIMENTAL VALIDATION
Notice bibliographique
Résumé
A hardware-in-the-loop(HIL) test and simulation platform is developed in the laboratory, so as to validate the performance characteristics of the proposed skyhook-based asymmetric semi-active controller in Part I, and examine the validity of the proposed MR-damper model in a system surrounding. A real-time monitor is designed to assess and monitor the responses of the quarter-vehicle model in the HIL platform, and to select the excitation, controller synthesis, and the output displays. A drive current circuit hardware employing PID feedback technique is developed to compensate for the time delays from the servo-controller and drive current circuit, in which a small resistance is integrated in the current amplifier circuit to provide the feedback signal. The experiments were performed to measure the responses of the quarter-vehicle MR-suspension models with fixed current and the proposed semi-active MR-damping variations, under harmonic, rounded pulse and random road excitations. The measured data were compared with the corresponding model results to examine the model and controller validity, and revealed generally good agreements in the model and tested results and very little sensitivity of the tested responses to variations in the sprung mass. The HIL test results validate the effectiveness of the proposed skyhook-based semi-active asymmetric controller and its high robustness against the vehicle load variations in view of the intelligent vehicle suspension design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».