Model predictive-based tractor-trailer stabilisation using differential braking with experimental verification
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
Different types of instability modes in tractor-trailer vehicles, including jackknifing and snaking, necessitate designing a fast and effective control strategy. In this paper, a model predictive controller (MPC) is developed to prevent these instability modes in a car-trailer vehicle as a specific form of tractor-trailer vehicles equipped with differential braking. The effectiveness of the control action when the differential braking is applied only to the tractor and only to the trailer is also studied comparatively. The developed MPC controller utilises an affine tyre force model, and the control actions are limited based on the capacity of the tyres. The aim of the controller is to ensure that the tractor and the trailer follow the desired yaw rate and the desired hitch angle, respectively. The controller performance is evaluated through experimental tests and simulations. Experimental tests are conducted on an all-wheel-drive electric Chevrolet Equinox and a student-built research trailer, both equipped with an independent braking module on each wheel. In the simulations, the controller is implemented in MATLAB/Simulink, and an experimentally validated CarSim model of the tested tractor-trailer vehicle is employed. The results show that the designed MPC controller effectively prevents both instability modes; however, differential braking has much more capacity when it is applied to the tractor.
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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