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Enregistrement W2619862088 · doi:10.11159/icmie17.117

Development and Evaluation of 6-component Wheel Dynamometer

2017· article· en· W2619862088 sur OpenAlexvenueno aff
Sunju Park, Hyunchang Yoo, Jinwon Joo

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Applied Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamometerComponent (thermodynamics)Computer scienceAutomotive engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the durability design of vehicles, it is essential to build database on various performance that can appear while driving.In order to analyze the load characteristics of the vehicle according to the driving conditions, a 6-component (three forces and three moments) wheel dynamometer is attached to vehicle's wheel.For design of a high precision wheel dynamometer, Y. W. Park studied the characteristics of the basic structure of the wheel dynamometer and the characteristics of the flexible fixed end using the Finite Element Method.Also, to design a wheel dynamometer with various flexible output value, H. C. Yoo set various parameters about the shape and studied the influence of the variables on the strain.The wheel dynamometer is a kind of multi-axis load cell.In order to reduce the interference error which is the most important characteristic of the multi-axis load cell, C. H. Shin and H. C. Yoo proposed a new Wheatstone bridge circuit and evaluated the effectiveness.In this paper, The wheel dynamometer with the rated capacity designed by the previous researchers (Fx, Fy is 25 kN, Fz is 15 kN, Mx, My are 5 kN•m and Mz is 8 kN•m) are fabricated by using strain gage and evaluated by static and dynamic characteristic test .In order to evaluate the characteristics of the wheel dynamometer, a uni-axial load generator of 1.5 ton capacity was used.Through the proper jig fabrication and adjustment of the setting direction of the wheel dynamometer, 3-component force and 3-component moment were generated.A characteristic matrix including the rated output and the interference output was obtained by applying a load of each component and measuring the output of all the components.In the principle of the load generation by this method, when a load of one component is applied, a load of another component that is not desired is generated.Therefore, the interference output is obtained by compensating the load.The design result of the previous researchers and the characteristic test result were compared.The maximum output of the characteristic test results is less than that obtained by the finite element analysis.The interference error showed a maximum error of 40% compared with the rated output, but it was reduced to 0.4% when the compensation method was applied.Also the hysteresis error for Fy and the nonlinearity error for My were higher than the target 0.5%, and the remaining errors were evaluated to be similar or lower.In order to utilize the wheel dynamometer in the actual rotating state, it is necessary to evaluate the performance through the dynamic characteristic test.Accordingly, a dynamic characteristic testing equipment was developed in which torque is applied while rotating.The system consists of a driving unit that rotates the shaft, a load unit that can break the rotating shaft, and a torque measuring unit.The torque signal and the dynamic load characteristics of the wheel dynamometer were evaluated according to the rotational speed using this test 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 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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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