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Enregistrement W4410113380 · doi:10.4271/10-09-02-0016

On-the-Market Air Suspension Systems for Passenger Cars

2025· article· en· W4410113380 sur OpenAlexaff
Chaochao Ma, Yukun Lu, Ran Zhen, Yegang Liu, Amir Khajepour

Notice bibliographique

RevueSAE International journal of vehicle dynamics, stability, and NVH · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Fluid Dynamics Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuspension (topology)Automotive engineeringAir suspensionBusinessEngineeringStructural engineeringMathematicsAxle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div>This article conducts a thorough review of contemporary air suspension systems on the market for passenger cars. The evolution of suspension structures and control methodologies are briefly discussed. The layout of air suspension systems is introduced in detail, with each component receiving a comprehensive description and analysis. The open-loop and closed-loop arrangements are explained. Various types of air springs are discussed and compared. The sensory system, special working conditions, and failure analysis are also elaborated. In the case studies, some example models are listed to show a complete guide of how air suspension is implemented on passenger cars, which includes functionalities, air spring configurations, control methods, signal flow, service modes, and diagnostic messages. The major sources are OEMs’ official websites and previously released documents, such as user manuals and maintenance manuals, which are valid up to April 2023. Finally, the article concludes with a forward-looking discussion on the future application of air suspension.</div>

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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