On Trade-Off Relationship between Static and Dynamic Lateral Stabilities of Articulated Heavy Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Articulated heavy vehicles exhibit poor lateral stability, which may lead to unstable motion modes, e.g., trailer-sway and jackknifing, causing severe accidents. Varying relevant vehicle parameters improves the static stability but degrades the dynamic stability. The past studies focused either on the static or dynamic stability alone. However, little attention has been paid to exploring the trade-off between the static and dynamic stabilities. To gain design insights for active safety systems for AHVs, this article studies this trade-off systematically. To this end, a systematic method is proposed to conduct the linear stability and trade-off analysis. To implement and demonstrate the proposed method, a linear three-degrees-of-freedom yaw-plane model is generated to represent a tractor/semi-trailer. A trade-off analysis is conducted considering two tractor rear-axle configurations and three trailer payload arrangements. In each case, simulation is performed in both steady-state and transient testing maneuvers. To validate the linear stability analysis based on the linear yaw-plane model, two nonlinear TruckSim models are introduced, and the corresponding simulation is conducted. Insightful understanding of the trade-off is gained through analyzing the simulation results, and the linear stability analysis will provide valuable guidelines for the design and development of active safety systems for AHVs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».