Vehicle ride analysis using interactive graphics
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
General–purpose programs are gaining popularity in several application such as machine dynamics, robotics and vehicle dynamics. These programs include mechanism programs such as IMP, DADS, ADAMS and DRAM, and simulation languages such as ACSL and CSMP. Two important drawbacks of many of these are that the problem formulation can be very tedious and that the user is required to know specialised theory and syntax. We present two interactive graphics–based general–purpose programs for the modelling, analysis and design of lumped parameter mechanical and hydromechanical systems. The programs CAMSYD and CANVAS receive model representation in terms of schematic diagrams, derive system equations symbolically and give graphical output of system response. The majority of vehicle models used in ride comfort studies can be represented as lumped–parameter mechanical systems of rigid bodies interconnected by springs, dampers and revolute joints. The bodies do not form closed kinematic chains and they undergo only small angular motions. The suspensions are represented by two–port force–generators. These forces can be passive or active, linear or non–linear. For this class of multibody systems, we present a self–formulating program called CAMSYD. The second program, CANVAS, is used to model and analyse hydromechanical systems at the component level. The suspension units which are modelled as black–box force–generators in CAMSYD can now be conceived of as comprising hydraulic actuators, accumulators, feedback controllers, etc. CANVAS uses a bond graph approach to physical system modelling so that components from different energy domains can coexist. However, the user is not required to know about bond graphs since the model is built on the computer screen using icons representing various physical components. The use of the two programs is demonstrated by applying them to some typical vehicle dynamics problems.
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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