Development, optimization, and control of a novel magnetorheological brake with no zero-field viscous torque for automotive applications
Notice bibliographique
Résumé
The significant energy loss due to viscous torque generation in the absence of the applied magnetic field is the main obstacle in the practical realization of magnetorheological brake in the automotive applications. In this study, a novel magnetorheological brake design having no viscous torque generation in the absence of applied magnetic field has been proposed. The Herschel–Bulkley constitutive model is employed to develop the mathematical equations governing the system’s braking torque. Magnetic circuit analysis of the proposed magnetorheological brake has been conducted to predict the magnetic field intensity in the magnetorheological fluid gaps. A multidisciplinary optimization problem has been formulated to identify the optimal brake parameters to maximize the braking toque while minimizing response time and weight of the magnetorheological brake under different constraints. Genetic algorithm combined with sequential quadratic programming algorithm has been utilized to find the true global optimal solution. The optimal design of the proposed magnetorheological brake provides a maximum braking torque of 1802 N m, a response time of 150 ms, and an overall weight just under 37 kg. Finally, braking performance of the proposed magnetorheological brake has been investigated in a quarter vehicle model where a proportional–integral–derivative controller has been integrated with the proposed magnetorheological brake to improve vehicle’s slipping on different road conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».