Design and development of a quarter car test rig
Bibliographic record
Abstract
Il presente lavoro di tesi ha come obiettivo la progettazione di un banco prova per un quarto di veicolo e la realizzazione di un generatore di segnale in grado di inviare segnali di ingresso ad un attuatore idraulico il quale sarà utilizzato per eccitare la ruota in modo da simulare il profilo stradale. La fase di progettazione è stata svolta utilizzando il software Solidworks. In seguito sono state eseguite simulazioni per l’analisi strutturale e di frequenza di alcune parti del banco tramite l’utilizzo del software Ansys. Terminata la fase di progetto, il modello Solidworks è stato importato in ambiente Simulink utilizzando i blocchi di modellazione della piattaforma Simscape/SimMechanics, in modo da effettuare un'analisi dinamica del modello. L’ultima parte dello studio riguarda la realizzazione di un generatore di segnale in grado di ricevere il segnale di feedback proveniente dal servo controller dell’attuatore. Il generatore è stato realizzato utilizzando il micro controllore Arduino Uno. Tale dispositivo, grazie alle sue potenzialità, ha permesso la generazione di un segnale sinusoidale a diverse ampiezza e frequenze in modo da coprirne un certo campo di valori in base alla richiesta. Inoltre tale sistema è in grado di ricevere il segnale di feedback dal servo controller dello shaker in modo tale da leggerne il valore e monitorarlo in tempo reale sul PC. \nI risultati di questo studio mostrano che il Quarter car test rig progettato è una piattaforma in grado di studiare il comportamento dinamico dei sistemi sospensivi, la cui struttura si rende capace di poter testare diverse tipologie di sospensioni e pesi di veicolo, rappresentando un solido punto di partenza per una futura realizzazione fisica del banco.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".