Study of Performance of Incorporating Pneumatic Suspension System with the Hydraulic Actuator for Quarter Car and Using Controllers with Genetic Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Suspension systems are one of the main parts of the vehicle that provide the passenger comfort and stability, while it is difficult for conventional passive suspension systems to cope with the vibrations to which the vehicle is exposed. Air suspension systems have a dynamic character that allows good handling of the road and a comfortable ride, but in a certain area for this reason the stiffness of the air suspension must be flexibly changed. The air suspension has been developed with the inclusion of a hydraulic actuator to create an additional force that withstands the incoming vibration from the road. The pneumatic suspension system parameters, such as vertical acceleration, road holding, and vertical displacement, are improved continuously based on the controllers that have been used for nonlinear pneumatic suspension systems, fractional order proportional integral derivative (FOPID), and fuzzy logic control (FLC). The genetic algorithm is utilized to tune the controller's parameters to the nonlinear active pneumatic system's 3-DOF. A model's simulation outcomes with controllers improved the suspension performance. The proposed active pneumatic system and pneumatic suspension systems are compared when a vehicle is traveling at a speed of 72 km/h on an ISO level B road to test the ability and efficiency of the system to suppress body vibration to enhance safety and provide a comfortable ride on rough roads. According to simulation results, the improved suspension substantially lowers vertical vibrations and enhances road adaptability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».