Between simplicity and accuracy: Effect of adding modeling details on quarter vehicle model accuracy
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Notice bibliographique
Résumé
Quarter vehicle model is the simplest representation of a vehicle that belongs to lumped-mass vehicle models. It is widely used in vehicle and suspension analyses, particularly those related to ride dynamics. However, as much as its common adoption, it is also commonly accepted without quantification that this model is not as accurate as many higher-degree-of-freedom models due to its simplicity and limited degrees of freedom. This study investigates the trade-off between simplicity and accuracy within the context of quarter vehicle model by determining the effect of adding various modeling details on model accuracy. In the study, road input detail, tire detail, suspension stiffness detail and suspension damping detail were factored in, and several enhanced models were compared to the base model to assess the significance of these details. The results clearly indicated that these details do have effect on simulated vehicle response, but to various extents. In particular, road input detail and suspension damping detail have the most significance and are worth being added to quarter vehicle model, as the inclusion of these details changed the response quite fundamentally. Overall, when it comes to lumped-mass vehicle modeling, it is reasonable to say that model accuracy depends not just on the number of degrees of freedom employed, but also on the contributions from various modeling details.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle