Design optimization and experimental evaluation of a large capacity magnetorheological damper with annular and radial fluid gaps
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an optimal design of a large-capacity Magnetorheological (MR) damper suitable for off-road vehicle applications. The damper includes an MR fluid bypass valve with both annular and radial gaps to generate a large damping force and dynamic range. An analytical model of the proposed damper is formulated based on the Bingham plastic model of MR fluids. To establish a relationship between the applied current and magnetic flux density in the MR fluid active regions, an analytical magnetic circuit is formulated and further compared with a magnetic finite element model. The MR valve geometrical parameters are subsequently optimized to maximize the damper dynamic range under specific volume and magnetic field constraints. The optimized MR valve can theoretically generate off-state and on-state damping forces of 1.1 and 7.41 kN, respectively at 12.5 mm/s damper piston velocity. The proposed damper has been also designed to allow a large piston stroke of 180 mm. The proof-of-concept of the optimally designed MR damper was subsequently fabricated and experimentally characterized to investigate its performance and validate the models. The results show that the proposed MR damper is able to provide large damping forces with a high dynamic range under different excitation conditions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».