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J-GLOBAL ID：202002265408668530   整理番号：20A2623975

自己回帰を用いた道路車両動力学の実験的同定【JST・京大機械翻訳】

Experimental Identification of Road-Vehicle Dynamics Using Autoregression

著者 (3件)： Hafiz Karim (German University in Cairo,Mechatronics Department,Cairo,Egypt) ,  Tawfik Mohammad (Academy of Knowledge,Cairo,Egypt) ,  Ibrahim Hesham Hamed (German University in Cairo,Mechatronics Department,Cairo,Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： NILES  ページ： 361-365  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,外因性入力(ARX)による自己回帰システムを実行することによって,サスペンションシステムの道路車両動作挙動のための同定技術を示した。ARXモデルを,精度と計算時間に関して,通常用いられるニューラルネットワーク手法を含む複雑性と重要な計算コストと比較して,簡単で強力なツールとして提案した。四分の一車モデルの動的挙動を捉える試みにおいて,実際の自動車サスペンションの特定の位置に取り付けたセンサ読みから抽出した訓練データに基づいて,実験手法を導入した。さらに,2つの異なるARXモデルを,前-左車輪励起のみを用いて,もう1つは前部および後部車輪励振によって作成した。実際の自動車サスペンションの1つの車輪から抽出した測定に基づくARXモデルは,全体の車両の垂直動力学を正確に表すことができる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 懸濁液 ,  励起 ,  自動車 ,  *道路 ,  懸架装置 ,  ニューラルネットワーク ,  励振 ,  センサ
準シソーラス用語： 複雑性 ,  ARXモデル ,  計算コスト ,  動的挙動 ,  *路上走行車 ,  *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自己回帰 ,  道路 ,  車両動力学 ,  実験 ,  同定