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Enregistrement W2795233802 · doi:10.1080/00423114.2018.1453079

Multi-performance analyses and design optimisation of hydro-pneumatic suspension system for an articulated frame-steered vehicle

2018· article· en· W2795233802 sur OpenAlexaff
Yuming Yin, Subhash Rakheja, Paul-Émile Boileau

Notice bibliographique

RevueVehicle System Dynamics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailConcordia University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEngineeringVibrationSensitivity (control systems)Automotive engineeringAccelerationStructural engineeringControl theory (sociology)AcousticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the coupled ride and directional performance characteristics of an articulated frame-steered vehicle (AFSV). A three-dimensional multi-body dynamic model of the vehicle is formulated integrating the hydro-mechanical frame steering and hydro-pneumatic suspension (HPS) systems. The model parameters are obtained from field-measured data acquired for an unsuspended AFSV prototype and a validated scaled HPS model. The HPS is implemented only at the front axle, which supports the driver cabin. The main parameters of the HPS, including the piston area, and flow areas of bleed orifices and check valves, are selected through design sensitivity analyses and optimisation, considering ride vibration, and roll- and yaw-plane stability performance measures. These include the frequency-weighted vertical vibration of the front unit, root-mean-square lateral acceleration during the sustained lateral load transfer ratio period prior to absolute rollover of the rear unit, and yaw-mode oscillation frequency following a lateral perturbation of the vehicle. The results suggested that the implementation of the HPS to the front unit alone could help preserve the directional stability limits compared to the unsuspended prototype vehicle and reduce the ride vibration exposure by nearly 30%. The results of sensitivity analyses revealed that the directional stability performance limits are only slightly affected by the HPS parameters. Further reduction in the ride vibration exposure was attained with the optimal design, irrespective of the payload variations. The vehicle operation at relatively higher speeds, however, would yield greater vibration exposure.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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