Jackknifing Prevention of Tractor-Semitrailer Combination Using Active Braking Control
Notice bibliographique
Résumé
Vehicle jackknifing is generally associated with the loss of yaw stability, and is one of the most common cause of serious traffic accidents involving tractor-semitrailer combinations. In this paper, an active braking control strategy is proposed for jackknifing prevention of a tractor-semitrailer combination on a low friction road. The proposed control strategy is realized via upper-level and lower-level control structures considering braking of both the units. In the upper-level control, the required corrective yaw moments for tractor and semitrailer are generated using a PID controller aiming to reduce errors between the actual yaw rates of tractor-semitrailer and the target yaw rates deduced from a reference model. The corrective yaw moments are achieved through brake torque distribution among the tractor and semitrailer axle wheels in the lower-level control. The effectiveness of the proposed jackknifing prevention control is evaluated in a co-simulation environment involving Matlab/Simulink and TruckSim under two different maneuvers on a slippery road surface. Simulation results show that the proposed control approach is effective in jackknifing prevention of the tractor-semitrailer combinations under high speed maneuvers on low friction surfaces.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».