Analysis of a Flow Volume Regulated Frame Steering System and Experimental Verifications
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The articulated frame steering (AFS) systems are widely implemented in construction, forestry and mining vehicles to achieve enhanced maneuverability and traction performances. The kinematic and dynamic performances of articulated steered vehicles are strongly influenced by properties of the frame steering system. In this paper, a flow volume regulated frame steering system is described and analytically modelled. The analytical model of the steering system is formulated in conjunction with yaw-plane model of a 35 tonnes mining vehicle to investigate steady as well as transient responses of the steering system and the vehicle. A field test program was undertaken to measure responses of the steering system and the vehicle under nearly constant speed turning as well as path-change maneuvers. The validity of the vehicle and the steering system model is demonstrated on the basis of the measured data in terms of steering wheel angle, articulation angle, hydraulic struts pressure, struts displacements and vehicle yaw rate. The results revealed reasonably good agreements between the measured and model responses under the maneuvers considered. The model could thus serve as an important tool to study the design optimization of steering system components so as to achieve minimal yaw oscillations and higher critical speeds. This is demonstrated through a design parameter sensitivity analyses to assess the effect of steering valve time constant on the vehicle response. The results suggested that reducing the valve time constant can increase the response speed of both the AFS system and the vehicle, while reducing the overshoot in the articulation angle response.</div></div>
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».