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Enregistrement W4417202933 · doi:10.1177/09544070251397021

Adaptive Youla parameterized active vibration control for vehicle seat suspension

2025· article· en· W4417202933 sur OpenAlexaff
Tianqi Liu, Haichun Ding, Fanfan Qian, Jiasheng Yan, Zhizheng Wu, Azhar Iqbal, Suresh Sivanandam

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D Journal of Automobile Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)Suspension (topology)Adaptive controlActive suspensionVibrationVehicle dynamicsAutomotive industry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vibration in the seat of vehicles can influence the level of comfort experienced by passengers and potentially introduce hazards to their wellbeing. To mitigate the effects of such vibrations, this article outlines the establishment of a control system specifically tailored for automotive seat suspension. Firstly, a dynamic model of the vehicle seat suspension was established. Subsequently, an adaptive approach to the vibration control was incorporated, which involved the design of a robust controller utilizing Youla parameterization. This controller was augmented into a globally stable controller set that can enable the utilization of an adaptive algorithm to fine-tune the Q parameter in real-time. Simulation and experimental tests were performed on the vehicle seat suspension to confirm that the proposed adaptive active vibration control approach is capable of efficiently mitigating both random and time-varying deterministic vibrations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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