Utilizing linear quadratic regulator and model predictive control for optimizing the suspension of a quarter car vehicle in response to road excitation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Vehicle suspension systems are fundamental components designed to mitigate the adverse effects of road surface irregularities.These systems are typically categorized as passive, semi-active, or active suspensions.This study focuses on a quarter car suspension model to explore the application of two control methods, the Linear Quadratic Regulator (LQR) and the Model Predictive Control (MPC).Experimental data are collected using the Quanser active suspension experiment setup.Initially, the LQR controller is employed to optimize performance criteria related to the system state and input signals.Subsequently, the widely recognized MPC approach is used as an alternative control method.A comprehensive comparative analysis is conducted, taking into account various load conditions and parameter variations.Additionally, the study investigates system responses under varying road conditions, changes in plant characteristics, and the introduction of disturbances, to provide an exhaustive comparison of the two control methods.The results obtained with the MPC and the comparison with the findings of various authors to date allow us to emphasize that the presented results in this study significantly outperform the previous work.These outcomes have undergone rigorous validation on the physical model available in our mechatronics laboratory.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle