Coordinated control of DBS and RWS based on the hybrid of data-driven model-free control and fuzzy allocation
Notice bibliographique
Résumé
The vehicle stability is the core of the control of the intelligent chassis. Previous studies achieved vehicle stability using multi-actuators. However, they hardly considered the execution allocation of multi-actuators, leading to a balance difficulty between the handling stability and ride comfort. This paper presents a coordinated control strategy for the differential braking system (DBS) and rear wheel steering (RWS) to enhance yaw control through their optimal control and execution. The proposed strategy has a hierarchical structure with three layers. The upper layer calculates the additional yaw moment using a data-driven model-free control. The medium layer coordinates the DBS and RWS, dynamically allocating execution proportion based on fuzzy logic. The lower layer converts the allocated yaw moment into distributed braking torques and RWS angles. Vehicle tests during the slalom, steady-state circular, and double-lane change were conducted. The results demonstrated that the proposed coordinated strategy can simultaneously achieve the optimal control and execution of the DBS and RWS, generating a 32.7% improvement in yaw rate tracking accuracy and a 20.6% reduction in steering wheel angle requirements compared to existing control strategies in industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».