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Enregistrement W2339416855

A New Control Strategy for Coordinated Control of Ground Vehicle Vertical Dynamics via Control Allocation

2014· dissertation· en· W2339416855 sur OpenAlexfundno aff
Michael K. Binder

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésControl (management)Dynamics (music)Computer scienceControl theory (sociology)EngineeringControl engineeringPhysicsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The scope of this thesis concerns the basic research and development of a coordinated \ncontrol system for the control of vehicle roll and pitch dynamics using suspension forces as actuators. In this thesis, the following question is explored: How can suspension control (particularly semi-active control) be generalized to control all vertical vehicle dynamics in a coordinated way, and which would ideally be integrable with modern ESC systems? The chosen approach to this problem will be the application of the control allocation methodology for overactuated systems, which makes use of online mathematical optimization in order to realize the desired control law. Background information on vehicle dynamics and modeling, suspension control, control allocation and optimization is presented along with a brief literature review. The coordinated suspension control system (CSC) is designed and simulated. High-level controllers and control allocators are designed and their stability properties are explored. Then, the focus is shifted towards implementation and experimentation of the coordinated control system on a real vehicle. The semi-active actuators are statistically modeled along with the deployed sensors. Both the hardware and software designs are explored. Finally, experiments are designed and results are discussed. Recommendations for future inquiry are given in the conclusion of this work.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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