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Enregistrement W2148980121 · doi:10.1109/tia.2010.2103292

Analysis and Experimental Study of Magnetorheological-Based Damper for Semiactive Suspension System Using Fuzzy Hybrids

2011· article· en· W2148980121 sur OpenAlexaff
Muhammad Mahbubur Rashid, Nasrudin Abd Rahim, M.A. Hussain, M.A. Rahman

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industry Applications · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)DamperMagnetorheological fluidPID controllerSuspension (topology)EngineeringMagnetorheological damperFuzzy logicHydraulic cylinderFuzzy control systemShock absorberControl engineeringComputer scienceStructural engineeringMathematicsControl (management)Mechanical engineeringTemperature control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the development and implementation of a novel semiactive suspension control of a quarter-car model using a hybrid-fuzzy-logic-based controller have been done. The proposed quarter-car model can be described as a nonlinear two-degree-of-freedom system, which is subject to system disturbances from different road profiles. In order to implement the suspension system experimentally, the magnetorheological (MR) fluid has been used as an adjustable damper. The MR damper is a control device that consists of a hydraulic cylinder filled with magnetically polarizable particles suspended in a liquid. The MR damper rapidly dissipates vibration by absorbing energy. In this paper, proportional-integral-derivative (PID), fuzzy logic, and hybrid controllers are used to control the semiactive car suspension system. The results show that both fuzzy logic and hybrid controllers are quite suitable to eliminate road disturbances for the semiactive suspension system considerably as compared to the conventional PID controller.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations70
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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