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Enregistrement W2899211923 · doi:10.1115/detc2018-85087

Simulation Based Trajectory Analysis for the Tilt Controlled High Speed Narrow Track Three Wheeler Vehicle

2018· article· en· W2899211923 sur OpenAlexfundno aff
Jigneshsinh Sindha, Basab Chakraborty, Debashish Chakravarty

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSustainable Development Technology Canada
Mots-clésTrack (disk drive)Tilt (camera)Automotive engineeringTrajectoryVehicle dynamicsComputer scienceWork (physics)SimulationEngineeringFocus (optics)Mechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small sized three wheeler electric vehicles (EVs) are gaining popularity in many developing countries because of its low cost operation and excellent manoeuvrability. However, usage of such a 3Ws usage is limited to low speed application such as last mile public transport. Vehicles with such configuration are not well accepted for personal mobility. If the safe speed of such a vehicles are improved, such a vehicles can also become viable to personal transport. Active tilt control (ATC) systems are seen as one of the possible solution to improve safe speed of narrow track 3Ws.Literature indicates that many attempts have been made for establishing active tilt control system on 3W vehicles for enhancing stability of ATC vehicles and promising results were obtained. This paper presents simulation based analysis of the ATC 3W electric vehicle. This work is part of full scale experimental prototype development for the narrow track ATC 3W vehicle with one wheel in front configuration. The primarily focus of this work is to address vehicle dynamics and trajectory related issue of the tilting 3Ws. A multi-body model of ATC 3W vehicle using single track lateral dynamic model with nonlinear tire characteristics was prepared in SimMechanics. The lateral dynamic outputs in terms of the trajectory followed by vehicle were compared for the constant steering inputs given to non-tilting vehicle, tilting vehicle with direct tilt control (DTC) system and tilting vehicle with Steering direct tilt control (SDTC) system. Two critical driving scenarios of U-turn and Lane change manoeuvre are analyzed. It is observed from the results that there is certain trade-off in selecting a tilt actuator and controller so as to minimize the jerks in the perceived acceleration due to high gain and minimize the tilt angle error to ensure proper stability improvement. It is also identified that the controller must be tuned to the predictable trajectory control, in addition to the main task of reducing the load transfer across the rear wheel axle. The model presented in the paper is used to understand the performance of DTC and SDTC control strategies during potentially dangerous manoeuvres. The desired path following ability of the vehicle is the main measures considered for the analysis.

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 enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,478

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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