Integrating digital twins with neural networks for adaptive control of automotive suspension systems
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
This paper presents an innovative approach to enhancing the adaptive control of automotive suspension systems by integrating digital twin (DT) technology with artificial neural networks (ANNs). The proposed method leverages real-time data from DTs to dynamically adjust the suspension settings, optimizing ride comfort and vehicle handling. A detailed simulation model of a vehicle's suspension system was developed using MATLAB/Simulink, with the DT providing continuous feedback to the ANN-based adaptive controller. The effectiveness of the proposed method was evaluated through a series of simulations under various road conditions and driving scenarios. Results show that the integrated DT and ANN approach improves ride comfort by 8.46% compared to traditional Proportional-Integral-Derivative (PID) control methods, as measured by the reduction in vertical acceleration of the vehicle's body. Additionally, vehicle handling was enhanced by 14.02%, demonstrated by a decrease in the lateral acceleration during cornering. The predictive maintenance capability of the system also showed a 5.72% reduction in suspension component wear, extending the overall lifespan of the system. These findings suggest that the integration of DTs with neural networks (NN) offers significant improvements in both the performance and longevity of automotive suspension systems, providing a compelling case for further development and real-world implementation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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