Optimal torque vectoring control for distributed drive electric vehicle
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A novel optimal torque vectoring control (TVC) strategy is proposed in this paper to enhance the lateral stability of a dual-motor rear-wheel drive electric vehicle. The structure of the optimal TVC consists of three parts, i.e., pre-processor, model following controller and post-processor. Unlike the commonly used linear single track vehicle model, an accurate nonlinear vehicle model is built in the pre-processor based on Magic Formula tyre model. The model following controller is responsible for producing the corrective yaw moment by a two-dimensional gain scheduling method related to the vehicle longitudinal velocity and lateral acceleration. This optimal yaw moment controller consisting of the steady-state control law and the optimal feedback control law is developed to compensate the nonlinear property induced by time-varying tyre cornering stiffness. In the post processor, torque vectoring allocation strategies are presented considering the constraints of motor peak torque and tyre friction. Co-simulation results of the CarSim and LabVIEW under two driving manoeuvres (step steering and skid pad track) illustrate that the lateral and longitudinal performance of the vehicle is greatly improved and experimental results of hardware-in-the-loop (HIL) proves that the control system can be well used in real-time.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle