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Enregistrement W4255128606 · doi:10.3384/lic.diva-99382

Design Automation of Complex Hydromechanical Transmissions

2013· book· en· W4255128606 sur OpenAlexaff
Karl Pettersson

Notice bibliographique

RevueLinköping University Electronic Press eBooks · 2013
Typebook
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric and Hybrid Vehicle Technologies
Établissements canadiensEngineering Link (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomationEfficient energy useEngineeringAutomatic transmissionTransmission (telecommunications)Process (computing)Energy consumptionPower transmissionEnergy modelingTorqueComputer scienceControl engineeringAutomotive engineeringPower (physics)Mechanical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis proposes an automated methodology for the design of complex multiple-mode hydromechanical transmissions.High fuel prices and strict emission regulations are today drivers of the development of new fuel-efficient drive transmissions for construction machinery.Hydromechanical transmissions have high energy efficiency and a wide torque/speed conversion range.They are today strong candidates to replace the fuel-thirsty torque converters conventionally used in heavy construction machines.The trend towards more complex transmission architectures increases the need for more sophisticated product development methods.Complex multiple-mode transmissions are difficult to design and prototype and can be realised in a great number of different architectures.This increases the need for reliable concept evaluation in early design stages.The design of the transmission is also strongly coupled to its energy consumption and for a fair comparison between transmission concepts optimal designs are necessary.Design automation and optimisation with detailed simulation models can support the industrial engineer in the design task and increase the available knowledge early in the design process.The proposed methodology uses simulation-based optimisation to design the transmission for a specific vehicle application.Various aspects of the transmission's characteristics may be targeted, although energy efficiency is in great focus in this work.To evaluate the energy efficiency, the transmission designs are simulated using backward-facing simulations with detailed power loss models.The methodology is applicable for designing the drive transmissions of construction machines and other mobile working vehicles such as agricultural machines, forest machines and mobile mining equipment.i w Weight factor [-] xii Little work has been done on the design process of HMTs.In his dissertation, Erkkilä [2] proposed a design methodology where a preliminary design is iteratively redesigned by the engineer until the technical requirements are fulfilled.Volpe et al.[3] suggest an optimisation-based design process for power-split transmissions using kinematic models of the transmission.The objective was to avoid recirculative energy at the most frequently used operating points of the vehicle's working cycle.In this work, power loss models are not used; instead it is assumed that the operating range with the most recirculating power has the worst efficiency.Macor and Rosetti [4] also applied optimisation on the design of basic hydromechanical power-split concepts.The proposed design methodology uses more detailed simulation models of the components.The single objective was to minimise the consumed energy from a zero to a maximum speed acceleration and does not take into account the operating behaviour of the vehicle.It is highlighted that optimisation

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,160 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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