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Enregistrement W4402992096 · doi:10.3390/math12193046

Stability and Control of Car Dynamics with a Quarter Model via a Novel Simple Harmonic Hump under External Force

2024· article· en· W4402992096 sur OpenAlexaboutno aff
Khalid Alluhydan, Yasser A. Amer, A. T. EL-Sayed, Mai M. Agwa

Notice bibliographique

RevueMathematics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésSimple (philosophy)Dynamics (music)Quarter (Canadian coin)Control theory (sociology)Stability (learning theory)HarmonicControl (management)Simple harmonic motionPhysicsComputer scienceEngineeringClassical mechanicsAcousticsGeographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effects of the road, such as speed bumps, can significantly affect a car’s stability. This study focuses on how a quarter-car model is affected by a basic harmonic speed hump and how Cubic Negative Velocity Control (CNVC) is used to control the amplitude of disturbances. This study differs from earlier research in considering various control and force kinds that impact the system. The external forces in this context are a component of a non-linear dynamic system. Two-degree-of-freedom (2DOF) differential coupled equations describe the system’s equation. Numerous numerical experiments have been conducted, including proportional derivative (PD), negative derivative feedback (NDF), positive position feedback (PPF), linear negative velocity control (LNVC), and CNVC; the results show that when the hump is represented as a simple harmonic hump, CNVC has the best effect and can regulate vibrations more precisely than the other approaches on this system. Subsequently, the vibration value of the system was numerically analyzed both before and after the control was implemented. Using the frequency response equation and phase plane approaches in conjunction with the Runge–Kutta fourth order method (RK-4) in the context of resonance situation analysis, the stability of the numerical solution has been evaluated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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