MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412813361 · doi:10.18280/jesa.580614

Optimizing Magnetorheological and Performance of Vehicles Suspension (MR) Damper, the Role of Ferromagnetic Particle Diameter

2025· article· en· W4412813361 sur OpenAlexvenueno aff
Raaid M. Hameed, Ahmed Hashim Kareem, Ismail Ibrahim Marhoon, Muhammad Asmail Eleiwi, Hasan Sh. Majdi

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetorheological fluidDamperSuspension (topology)Magnetorheological damperMaterials scienceParticle (ecology)FerromagnetismStructural engineeringComposite materialAutomotive engineeringPhysicsEngineeringCondensed matter physicsGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of the diameter of ferromagnetic particles on the performance of MR dampers used in automobiles is analyzed in this study.A magnetorheological fluid (MRF) is used in the MR damper that means its resistance increases as a magnetic field produced by an electric current advance in the coil.It is evident from the experiments that ferromagnetic particles added to the MRF greatly reduce the vertical shift of the piston.When electricity from the wire is introduced, the displacement, velocity and acceleration of the piston drop.This means the magnetic field increases the fluid's viscosity and, therefore, better helps the vibration damping.Besides, particle size was changed from 250 µm to 125 µm, showing that a smaller particle helped the damper function better.Lower particle sizes increased the fluid's thickness, making the piston work against resistance and reducing its speed.As the size of the particles went from 175 µm to 125 µm, the Ride Comfort Level (RCL) improved by a large amount, falling from 114.2 dB down to 106.23 dB.Results of this study indicate that tiny ferromagnetic particles in the MR fluid yield better damping, better vibration damping, better ride comfort and improved suspension function.According to the data, the particle size is essential for maintaining the right balance between noise suppression and a convenient ride for those inside the car.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal Européen des Systèmes AutomatisésMême sujetVibration Control and Rheological FluidsTravaux en français237 207