A Novel Coordination Method for an Integrated Chassis Controller of an 8x8 Combat Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The objective of the Integrated Chassis Controllers (ICC) is to combine multiple actuators and dynamics controllers to maximize the overall vehicle performance at all driving conditions. It is well known that there are two methods that can be used to develop an ICC. The first is a centralized method, where all the actuators are considered in one controller to ensure a harmonic integration between different actuators. The second method is called decentralized integration, where each actuator is considered in a separate controller and a low-level controller is used to coordinate the operation of the controllers. In this paper, the second method is used to develop a decentralized ICC using a novel controller coordinator based on Genetic Programming (GP). The GP is used to integrate torque vectoring and active rear steering controllers of an 8x8 combat vehicle. The controller is utilized to enhance the lateral stability of the vehicle in various driving conditions. The GP-based method showed a drastic reduction in the processing time in comparison to a Neuro-Fuzzy based controller. In addition, the vehicle stability is evaluated in comparison with the uncontrolled vehicle by conducting slalom maneuvers on a dry and slippery road.</div></div>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».