Modelling and experimental validation of an adaptive interconnected suspension with adjustable roll stiffness (AIS-ARS)
Notice bibliographique
Résumé
Vehicle suspensions play a critical role in improving vehicle stability and ride quality, especially in heavy vehicles that usually have high centre-of-gravity and carry tons of cargo. Interconnected suspension systems, in which the suspension struts are connected through hydraulic hoses and flow control devices, have great potential to enhance vehicle handling stability and attenuate vibrations. This study introduces an adaptive interconnected suspension with adjustable roll stiffness (AIS-ARS) to address the shortcomings of existing designs. It not only eliminates the conventional anti-roll bars but also enables adjustment of roll stiffness depending on the driving and vehicle load conditions. The AIS-ARS system uses a unique design that avoids using expensive electro-proportional flow control valves, which has been a significant barrier to widespread implementation. Instead, the system utilises a cost-effective control strategy that uses only two solenoid valves to achieve adaptive damping. The mathematical modelling of the AIS-ARS is also straightforward, requiring less computational power and making it more practical for real-time implementations. Overall, the AIS-ARS system represents a significant advancement in the design of interconnected suspension systems, offering a more cost-effective, practical, and versatile solution. The above features are validated through laboratory experiments and co-simulation between MATLAB/Simulink and ADAMS/Car.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».