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Enregistrement W64795701 · doi:10.1139/tcsme-2006-0025

TIP-OVER RESPONSES OF HYDRAULIC MOBILE CRANES

2006· article· en· W64795701 sur OpenAlexaffvenue
R. F. Abo-Shanab, Nariman Sepehri

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckOutriggerBoomEngineeringExcavatorMarine engineeringSuspension (topology)Structural engineeringTrack (disk drive)Base (topology)Automotive engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to develop a complete simulation model and study the tip-over responses of mobile cranes. The developed model takes into account all factors that could affect the overturning of truck cranes including: (i) detailed dynamics of the manipulator links and the base that can potentially rock back and forth, (ii) combined vehicle suspension and ground-tire compliance, (iii) condition of the ground under the wheels or the outrigger pontoons, (iv) friction between the outriggers/tires and the ground, (v) spatial motion of load carried, via a rope, by the telescopic boom of the truck crane, and (vi) hydraulic drive system. The model also includes the effect of the presence of the wheels that can support the machine in case of ground failure at any of the outrigger pontoons, and therefore is capable of predicting subsequent responses in case of soil failure under the crane supports. Simulation results are presented to understand tip-over responses of a typical mobile crane in the presence of load lifting, load swivel, ground failure and various ground conditions. The model developed in this paper is shown to be capable of producing detailed information about the machine responses, the reaction forces at crane’ supports and the state parameters of drive system to various input scenarios. The acquired information could additionally be used for improving the design of the cranes in general.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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