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Enregistrement W2735445600 · doi:10.1177/0954407017713103

Design and optimization of a cam-actuated electrohydraulic brake system

2017· article· en· W2735445600 sur OpenAlexaff
Laaleh Durali, Amir Khajepour, Soo Jeon

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D Journal of Automobile Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrakeAutomotive engineeringAutomotive industryHydraulic brakeMechanism (biology)Brake padEngineeringTorqueComponent (thermodynamics)Disc brakeMechanical engineeringControl engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although different types of brake-by-wire mechanism including electrohydraulic brakes, electromechanical brakes, electronic wedge brakes and distributed electrohydraulic brakes have been developed in the past two decades, there is still an increasing demand for further improvement and also for development of new brake mechanisms in the automotive industry because of the escalating requirements for higher safety and better performance. This paper proposes a novel brake-by-wire system based on the cam actuation mechanism. The proposed cam-actuated electrohydraulic brake system is a combination of an electrical component, a mechanical component and a hydraulic component. The unique feature of the proposed cam-actuated electrohydraulic brake system is that the characteristics of the motor torque amplification can be optimized by careful design of the cam shape. The overall structure of the cam-actuated electrohydraulic brake system is described, and the dynamic model of the system is developed. Optimum design of the cam-actuated electrohydraulic brake system is obtained by multi-objective optimization, and the obtained simulation results are discussed. The compactness and the self-contained characteristics of the design enable the brake system to be installed on each wheel, allowing fully independent control of each wheel for better stability control.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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'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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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