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Enregistrement W4226391275 · doi:10.1504/ijvp.2022.122062

Roll dynamics of long combination semi-trailers with steerable axles

2022· article· en· W4226391275 sur OpenAlexaffabout
Borna Monazzah Moghaddam, Wei Huang, Luke Steiginga, Gordon Poole, Robin Chhabra

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Vehicle Performance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensNational Research Council CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAxleTrailerVehicle dynamicsAutomotive engineeringEngineeringTraction control systemControl theory (sociology)Controller (irrigation)Lock (firearm)SimulationComputer scienceControl engineeringStructural engineeringControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An assessment of the dynamic performance of long combination vehicles (LCV) with steerable axles was undertaken to facilitate the regulation of LCVs for wider use on Canadian roads. A base dry box van A-train LCV and four steered combinations with different steerable axle mechanisms on the trailer are modelled using TruckSim. TruckSim's driver logic is augmented through an optimised controller to more accurately capture the driver's decision-making in response to the LCV dynamics. Anti-lock braking system (ABS) and traction control mechanisms are added to compensate for the reduced stability caused by improving the manoeuvrability. The models are run through highspeed lane change and turn simulations, the primary manoeuvres for the assessment of roll dynamics of LCVs. The configurations are compared in terms of standard performance parameters: static roll threshold, rearward amplification (RWA), load transfer ratio (LTR), highspeed off-tracking and transient off-tracking. All mechanisms are shown to satisfy standard stability requirements.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,340

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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