Performing transient vibroacoustic analysis on a continuously variabletransmission using a Vold-Kalman filter
Notice bibliographique
Résumé
A continuously variable transmission (CVT) is a type of automatic transmission system that uses belts and pulleys to provide an infinite number of gear ratios.The system consists of two pulleys: a primary drive pulley and a secondary drive pulley, each with a fixed and a moving sheave.In snowmobiles, he primary pulley is connected to the crankshaft of a two-stroke engine, while the secondary pulley is connected to the track element.The use of a two-stroke combustion engine can cause torque fluctuations to propagate through the crankshaft to the CVT, resulting in excessive vibration and noise levels.To evaluate the vibroacoustic emissions of CVTs, alternative methods have been developed due to the limitations of road noise testing.One such method is to use an adaptive controller on a dynamometer to perform a repeatable acceleration phase, allowing for efficient and sophisticated acoustic analysis.Vold-Kalman order tracking (VKF-OT) with a phase-locked loop (PLL) is used to analyze the non-stationary periodic components of the noise generated by the CVT.This study conducted dynamometer experiments to identify the noise generated by the CVT during the acceleration phase.However, the analysis of the acoustic data can be difficult due to the lack of repeatability of the speed ramps during dynamometer tests.To solve this problem, post-processing methods have been proposed to synchronize the acoustic measurements taken at different speed ramps.The objective is to develop an adaptive approach to identify the prominent noise order, allowing a comparison of vibroacoustic performance between different CVT designs.Experimental results demonstrated the effectiveness of this experimental tool to analyze the attenuation of certain low order intensities during the acceleration phase.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».