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Enregistrement W2947446192 · doi:10.1109/access.2019.2919113

Numerical and Experimental Investigations of Noise and Vibration Characteristics for a Dual-Motor Hybrid Electric Vehicle

2019· article· en· W2947446192 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Engineering and Vibrations Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVibrationNoise (video)Electric vehiclePlanetElectric motorComputer scienceNon-circular gearNoise, vibration, and harshnessAcousticsAutomotive engineeringEngineeringSpiral bevel gearPhysicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the abnormal noise and vibration of a hybrid electric vehicle during the electric-only driving mode. The sources of the noise and vibration are first identified through the frequency analysis, and then several measures are implemented to reduce the noise and vibration level. The experimental results have identified the gear meshing in the compound planetary gear set is the main source of the noise and vibration. The theoretical analysis demonstrates that gear pairs of the short planet-small sun gear and short planet-long planet in the compound planetary gear set contribute to the main noise and vibration of the hybrid system in the electric-only driving mode. This research also shows that the gear-meshing noise level in the compound planetary gear set can be decreased significantly by matching the engagement parameters, such as meshing stiffness, tooth error, and pitch error. The observation results in this paper are able to provide a practical reference for improving the ride comfort of hybrid electric vehicles in the future study.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,294

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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