Design optimization of an articulated frame steering system
Notice bibliographique
Résumé
The articulated frame-steered vehicles (AFSV) exhibit enhanced maneuverability but reduced yaw stability and greater steering power consumption. Apart from kinematics of the steering system, the dynamics of the actuating system strongly influence the performance of the AFSV, which is generally neglected in the reported studies. In this study, a yaw-plane model of the articulated vehicle coupled with the kinematic and dynamics properties of the steering struts is formulated to identify objective measures of the AFSV under steering inputs. The results suggest that the vehicle yaw oscillation/stability, steering power efficiency and maneuverability can be objectively measured in terms of the strut length, yaw oscillation frequency and damping ratio, steering gain, and steering response rate and overshoot. The layout of steering struts and properties of the steering valve and hydraulic fluid are optimized while employing the weighted-sum method and a combination of pattern search and sequential quadratic programming algorithms. The relative weights of individual performance measures were obtained using the analytic hierarchy process (AHP) model. The solutions of the optimization problem revealed more compact articulated frame steering (AFS) system design with over 20% reduction in strut length and 24% gain in the yaw oscillation frequency. Increasing the fluid bulk modulus resulted in more compact AFS layout and further increase in the yaw oscillation frequency with lower response overshoot. The optimal design based on weighted sum of various performance measures, however, revealed negligible changes in terms of the steering power efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».