Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Comparing the performance of using a smart damper in a semi-active ‎‎suspension instead of a traditional damper using MATLAB/Simulink

Tytuł:
Comparing the performance of using a smart damper in a semi-active ‎‎suspension instead of a traditional damper using MATLAB/Simulink
Autorzy:
Ali, Lamyaa Mahdi
Al-Zughaibi, Ali I.
Data publikacji:
2024
Słowa kluczowe:
tłumik magnetoreologiczny
aktywny układ zawieszenia
pasywny układ zawieszenia
magnetorheological damper
passive
quarter car
semi-active
system feedback controller
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
Given the importance of comfort and safety in various driving circumstances, the suspension system emerges as the most ‎crucial component. Two different suspension systems, passive (PSS) and semi-active (SASS), are compared for effectiveness in ‎this research. MATLAB/Simulink is used for simulation, employing a representative two-degree-of-freedom car model to ‎evaluate and compare the performance results of these systems. The differential equations of motion for the two systems are ‎modeled and simulated using software, which illuminates how they would behave under the same parameters and ‎circumstances. Additionally, a Magnetorheological damper (MR) model with a ¼ vehicle system is used to evaluate its behavior ‎on various types of roads, including those with steps, bumps, and random inputs. This study utilizes the Bingham plastic model ‎to compare the simulation results of SASS and PSS systems. After comparing the numerical and graphical results from the two ‎systems, it is observed that SASSs with controllers perform better than PSSs in terms of suspension adjustment and response ‎time. The SASS is superior to the PSS in suppressing oscillations by 55.12%, 77.47%, and 86.78% for step input, bump, and ‎random inputs, respectively. Additionally, the SASS is faster in eliminating oscillations compared to the PSS by 54% and 51.7% ‎for step input and bump inputs, respectively. ‎ ‎

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies