Parametric analysis of the potential of energy harvesting from commercial vehicle suspension system
Notice bibliographique
Résumé
An accurate estimation of the harvestable energy from a vehicle suspension under typical operating conditions is vital for design and implementation of efficient energy harvesters in vehicles. In this study, a generic three-dimensional model of a commercial vehicle is formulated by integrating nonlinear models of suspension components and tires to determine the harvestable power considering the effects of suspension parameters and road characteristics. The component characteristics of the suspension system and tires are obtained through the reported laboratory-measured data acquired under an extensive range of loading conditions. The vehicle model is subsequently employed to investigate the harvestable energy potential considering variations in the driving speed, chassis load, road waviness and roughness, suspension and tire stiffness, compression mode damping ratio, and asymmetric suspension damping over the most possible ranges of running conditions. The results suggested significant influences of these parameters, while the driving speed, damping asymmetry factor, compression mode damping ratio, and road condition revealed the most pronounced effect on the harvestable power. The results obtained in terms of root mean square and power spectral density of harvestable power are also indicative that rough terrains yield incomparably larger magnitudes of energy dissipation than relatively smooth road classes defined in ISO 8608:1995, and thereby suggestive of the greater potential of energy recovery from commercial vehicles on off-road surfaces.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».