Design of an Active Suspension System using PD Controller
Notice bibliographique
Résumé
Since the beginning of the transportation era, whether it was passenger or commercial vehicles, comfort of the passengers and stability of the vehicle have always been a crucial concern.With the evolution of modern vehicles, suspension systems that are responsible for providing passengers with comfortability and stability also evolved.Initially, they were purely mechanical, depending solely on the working principles of springs and dampers.However, the advancement of automotive technology has led to the introduction of more advanced systems like the Active Suspension Systems (ASS).In this study, a model-based design and tuning of an ASS was conducted.The main goal of the study was to achieve the minimum pitch angle, vertical acceleration, and vertical displacement of the car's body for a bump passing manoeuvre.A Half Car Model (HCM) was developed using MATLAB/Simulink software and validated using literature data.Using MATLAB mobile software installed at an iPhone brand mobile phone, a 2020 model year Ford F-150 vehicle was tested considering a bump passing manoeuvre, and the suspension system parameters of the vehicle were determined via matching the vehicle response with the simulation results.A Proportional Derivative (PD) controller was implemented in the model, and its parameters were tuned.A 93.54% improvement in terms of maximum pitch angle, a 96.69% improvement in maximum vertical acceleration, and a 25.17% improvement in the maximum vertical displacement of the vehicle chassis were achieved as a result of this study.To standardize the achievement of the study, a second bump profile that is based on a standard was also implemented in the model.A 94.07% improvement in terms of maximum pitch angle, a 95.99% improvement in maximum vertical acceleration, and a 24.51% improvement in the maximum vertical displacement of the vehicle chassis were achieved as a result the standardized bump passing manoeuvre.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».