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Enregistrement W2469874861 · doi:10.5958/2249-7315.2016.00427.5

Vibration Control of Quarter Car Integrated Seat Suspension with Driver Modelusing Type -1 and Type -2 Fuzzy Logic Controllers

2016· article· en· W2469874861 sur OpenAlexaboutno aff
Rajendiran, P Lakshmi, Bijender Kumar

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Research in Social Sciences and Humanities · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVibrationRide qualitySuspension (topology)Control theory (sociology)PID controllerFuzzy logicController (irrigation)EngineeringCar modelAutomotive engineeringActive suspensionQuarter (Canadian coin)Type (biology)Control engineeringControl (management)Computer scienceMathematicsArtificial intelligenceTemperature controlActuatorElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While travelling in a car the vibration is one of the disturbance to the system and the passengers. When the vibration of a car is minimum then the travel comfort of the passenger is more and hence the ride quality. To achieve the same various control strategies are used by the researchers for a 2 Degree Of Freedom (DOF) quarter car model. In this paper, ride quality is improved by designing the Type 1 and Type 2 Fuzzy Logic Controller (FLC) for an 8 DOF quarter car with integrated seat suspension and driver model. The performance of the controller is analyzed with the system is subjected to four types of road disturbance. The responses are compared with each other along with the passive system. The results show that Type 2 FLC controls the vibration than the PID, Type 1 FLC and passive system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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