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Enregistrement W2799899282 · doi:10.1139/tcsme-2000-0039

ADAPTIVE CONTROL OF AN ACTIVE SUSPENSION FOR NONLINEAR TIME VARYING VEHICLE PLANT

2000· article· en· W2799899282 sur OpenAlexaffvenue
Rao V. Dukkipati, S.S. Vallurupalli

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Nonlinear systemAdaptive controlController (irrigation)Active suspensionSuspension (topology)A priori and a posterioriComputer scienceNonlinear controlTime domainOptimal controlDegrees of freedom (physics and chemistry)Control engineeringReference modelEngineeringControl (management)MathematicsActuatorMathematical optimizationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new adaptive control approach to general multi-degrees-of-freedom suspension models. The control concept diverts from the widely applied optimal control to adaptive control. The basic idea involves obtaining optimal performance of any nonlinear time varying suspension model by adaptively following a predefined reference model. Optimal performance is achieved by an adaptive control law, which involves feed forward, feedback and auxiliary controller parameters. Model reference adaptive control is used to derive adaptation laws for the controller. The proposed control scheme is computationally fast and does not require a priori knowledge of complex nonlinear dynamic variations and time varying parameters of the model. Simulation results for a two-degree of freedom nonlinear suspension model subjected to random asphalt road input are presented. The time and frequency domain results indicate good performance of adaptive controller even for large dynamic variations of model.

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)0,000
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 enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations2
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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