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Enregistrement W2889417740 · doi:10.1109/tmech.2018.2867281

Accurate Clutch Slip Controllers During Vehicle Steady and Acceleration States

2018· article· en· W2889417740 sur OpenAlexafffund
Robin Temporelli, Maxime Boisvert, Philippe Micheau

Notice bibliographique

RevueIEEE/ASME Transactions on Mechatronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesAccelerated Innovation Research Initiative Turning Top Science and Ideas into High-Impact ValuesMitacs
Mots-clésClutchControl theory (sociology)Slip (aerodynamics)ClampingTorqueNonlinear systemController (irrigation)Automotive engineeringEngineeringComputer sciencePhysicsControl (management)Mechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past years, the control of the clutch clamping force has been studied to guarantee a smooth/fast and low-wear engagement. Recent studies have highlighted the interest in controlling the clutch clamping force in order to limit vibrations in vehicle drivelines. However, the major risk with any clutch clamping control strategy is an unexpected clutch opening due to the ignorance of the nonlinear and time-varying relationship between clutch clamping and clutch slip. Inspite of improvements, an accurate clutch slip control currently remains a challenge due to high nonlinear dynamics, uncertain parameters, and noisy environments, which render the clutch slip control more complex. In line with this challenging premise, this study presents two accurate clutch slip controllers used during vehicle steady states (constant engine speed) and vehicle acceleration states (increasing engine speed). The first controller, based on punctual least square adaptations of a clutch slip relation, yielded accurate clutch slip tracking results only in the vehicle steady state. In contrast, the second controller, based on a nearly continuous least mean square adaptation of the clutch slip relationship in parallel with a proportional-integral compensator, yielded accurate clutch slip tracking results both in vehicle steady and acceleration states.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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