مقالة منهجية

تعزيز التنقل الذكي باستخدام نمذجة السوائل المغناطيسية عالية الدقة لتطوير التحكم في المثبط التكيفي

DOI:

10.3791/68567

⸱

يونيو 27, 2025

 ,  , 
1School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University

في هذه المقالة

ملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يوضح هذا البروتوكول بالتفصيل تطوير نظام التحكم في المثبط المغناطيسي المعوض بدرجة الحرارة (MR) الذي يجمع بين نمذجة السوائل المغناطيسية عالية الدقة ، وإعداد السوائل الأمثل ، وخوارزميات التحكم في التعويض الحراري التكيفي. يمكن تطبيق المنهجية على أنظمة تعليق السيارات لتعزيز راحة السيارات الكهربائية بشكل كبير.

الملخص

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

مع ظهور السيارات الكهربائية عالية الأداء (EVs) التي تتطلب أنظمة تعليق متقدمة قادرة على توفير الدقة وإخراج القوة العالية والقدرة على التكيف السريع ، تعد المخمدات المغناطيسية (MR) ضرورية لتحقيق التحكم في التعليق سريع الاستجابة. ومع ذلك ، فإن حساسيتها لدرجة الحرارة تحد من الموثوقية في ظل الظروف القاسية. يقدم هذا البروتوكول نهجا منهجيا لمواجهة هذا التحدي. يتم تصنيع سائل MR عالي الأداء باستخدام جزيئات الحديد الكربونيل المنتشرة في سائل ناقل مستقر حراريا مع عوامل مضادة للتآكل ومضادات الأكسدة. نقترح نموذج التحليل الخطي المختلط الأسي (ELMA) وطريقة تحديد المعلمات الخاصة به ، والتي يمكن اعتبارها بديلا متفوقا لنموذج بينغهام ثنائي البلاستيك. يمتد إطار عمل ELMA إلى مخمدات MR ، مع خوارزميات تعويض درجة الحرارة التي تعمل على تحسين دقة تتبع التيار بنسبة 3.98٪ ودقة تتبع القوة بنسبة 7.75٪ (الذروة: 19.92٪). توضح عمليات المحاكاة المشتركة CarSim / Simulink أن خوارزميات Sky-hook و Mixed SH-ADD المعوضة بدرجة الحرارة تقلل من تباين التسارع الرأسي بنسبة 11.97٪ ومعدل ذروة الملعب بنسبة 41.78٪ على طرق الفئة D. يربط هذا البروتوكول بين فيزياء السوائل بالرنين المغناطيسي والتحكم التكيفي في المخمد ، مما يوفر سير عمل قابل للتكرار لتحسين أنظمة تعليق EV في البيئات الحرارية القاسية.

المقدمة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

أدى التطور السريع للسيارات الكهربائية عالية الأداء (EVs) في السنوات الأخيرة إلى توفير المزيد من الراحة للمجتمع البشري بالإضافة إلى التحديات والفرص الجديدة للمركبات التقليدية. على سبيل المثال ، تتطلب مجموعات نقل حركة أكثر استجابة ودقة1 وأنظمة تعليق متقدمة قادرة على توفير الدقة والإخراج عالي القوة والقدرة على التكيف السريع. تعتبر المخمدات المغناطيسية (MR) مناسبة بشكل مثالي لتلبية هذه المتطلبات ، باستخدام السوائل المغناطيسية - وهي مادة ذكية تغير خصائصها الريولوجية بسرعة وعكسها (اللزوجة وإجهاد الخضوع في المقام الأول) في وجود مجال مغناطيسي2،3،4،5،6. يمكن هذا التغيير القابل للتحكم المثبط المقاوم للمغناطيسية من تنظيم قوة التخميد بدقة. ومع ذلك ، فإن استغلال هذه الإمكانات يتطلب نمذجة دقيقة ، خاصة وأن الحفاظ على أداء متسق ويمكن التنبؤ به في ظل ظروف التشغيل النموذجية لتطبيقات السيارات (على سبيل المثال ، يمكن أن يتراوح نطاق درجة الحرارة من -30 درجة مئوية إلى +80 درجة مئوية) لا يزال يمثل تحديا كبيرا.

تظهر الأبحاث الحالية حول المخمدات المغناطيسية (MRDs) قيودا ملحوظة في توصيف السلوكيات الديناميكية بشكل منهجي من خلال تحليل البيانات الريولوجية للسائل المغناطيسي (MRF)4،6،7،8،9،10،11،12،13،14،15،16 ، 17،18،19. في حين تم توثيق جهود النمذجة البارامترية الكبيرة ، إلا أنها تخدم في الغالب تطوير خوارزمية التحكم بدلا من تطبيقات التصميم الهندسيالعملي 17،18،19. علاوة على ذلك ، تستخدم نماذج النمذجة الحالية في كثير من الأحيان افتراضات مفرطة في التبسيط تحد من قابليتها للتعميم عبر ظروف التشغيل المتنوعة وتكوينات الأجهزة20،21،22،23،24،25،26،27.

ومن ثم ، نقدم نهجا متكاملا يهدف إلى التغلب على هذه القيود العملية من خلال ثلاثة ابتكارات رئيسية للتطبيقات الصعبة: تحسين تركيبة السوائل MR لتحسين الاستقرار الحراري على نطاقات درجات حرارة السيارات النموذجية ، واقتراح نموذج جديد لتحليل الخلط الخطي الأسي (ELMA) ومنهجية تحديد المعلمات القادرة على التقاط السلوكيات في ظل ظروف مختلفة ، وتطوير خوارزميات تعويض درجة الحرارة لدرجة حرارة قوية خوارزميات التعويض للتحكم في MRD في الوقت الفعلي. الهدف هو توفير منهجية تمكن من تشغيل MRD بشكل موثوق به ، ومعالجة الاختلافات الحرارية على وجه التحديد. يوفر هذا النهج مزايا من خلال تحسين استقرار السوائل الموحد ، والنمذجة المتقدمة لتحسين الدقة ، والتحكم في تعويض درجة الحرارة. تتحقق التجارب الريولوجية من دقة نموذج ELMA ، بينما تظهر محاكاة ديناميكيات المركبات فعالية استراتيجية تعويض درجة الحرارة في تحسين أداء التعليق في درجات حرارة مختلفة ، وبالتالي تعزيز جدوى مخمدات MR لتطبيقات مثل السيارات الكهربائية.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. تخليق سوائل MR منخفضة الكثافة المخصصة

  1. احصل على المواد التالية: زيت الأساس PAO162 والمواد المضافة: البنتونيت العضوي ، كربونات البروبيلين ، الفاعل بالسطح ، ومسحوق الحديد الكربونيل.
  2. لتحضير المزيج ، اتبع الخطوات الموضحة أدناه.
    1. ضع PAO162 (ل MRF1) في وعاء من الفولاذ المقاوم للصدأ سعة 500 مل. اغمر الوعاء في حمام مائي بدرجة حرارة 50 درجة مئوية وقم بالتوازن لمدة 10 دقائق.
    2. يضاف البنتونيت العضوي إلى الزيت الأساسي ويحرك على حرارة 600 دورة في الدقيقة لمدة 20 دقيقة باستخدام محرك ميكانيكي (على سبيل المثال ، IKA RW 20). أضيفي كربونات البروبيلين (PC) وقلبي على 600 دورة في الدقيقة لمدة 10 دقائق. يضاف الفاعل بالسطح T154A ويحرك على 600 دورة في الدقيقة لمدة 5 دقائق.
    3. أضف CIP-SQ تدريجيا إلى الخليط. زد سرعة التقليب إلى 1,500 دورة في الدقيقة واخلطها لمدة 1 ساعة. راقب درجة الحرارة للحفاظ على 50 ± 2 درجة مئوية طوال الخلط. يظهر الإعداد التجريبي في الشكل 1.

2. تطوير نموذج ELMA

  1. لصياغة نموذج ELMA ، حدد معادلة ELMA معبرا عنها على النحو التالي:
    figure-protocol-1
    حيث: figure-protocol-2 = إجهاد القص (Pa) ، figure-protocol-3 = إجهاد الخضوع الديناميكي (Pa) ، figure-protocol-4 = لزوجة البلاستيك (Pa ·s) ، figure-protocol-5 = إجهاد ELMA ، تحديد حجم الانحراف غير الخطي (Pa) ، figure-protocol-6 = ثابت (ثابتات) الاضمحلال الأسي ، يرتبط عكسيا بمعدل القص الحرج (figure-protocol-7).
  2. تحديد ميزات النموذج الرئيسية. بمعدلات قص عالية (figure-protocol-8) ، قم بتبسيط ELMA لنموذج Bingham (figure-protocol-9). عند معدلات القص المنخفضة ، حدد المصطلح غير الخطي (figure-protocol-10) الذي يلتقط الانحرافات عن السلوك الخطي. حدد إجهاد العائد الثابت على النحو figure-protocol-11التالي.
  3. لإعداد البيانات ووزنها، استخدم بروتوكول اختبار معدل القص.
    1. قم بإجراء عمليات مسح معدل القص اللوغاريتمي (figure-protocol-12) باستخدام مقياس الريومتر. احصل على 20 نقطة بيانات لكل ترتيب من حيث الحجم.
    2. استخدم استراتيجية الترجيح وقم بتوسيع قائمة معدل القص عن طريق إضافة قيمة (figure-protocol-13) مستقراءة.
    3. احسب المسافات بين معدل القص باستخدام المعادلة التالية:
      figure-protocol-14
    4. تطبيع الأوزان باستخدام المعادلة التالية:
      figure-protocol-15
      أين figure-protocol-16 متوسط المسافة.
  4. استخدم خوارزمية تحديد المعلمة التالية (الشكل 2).
    1. لخطية مساحة المعلمة ، أعد كتابة معادلة ELMA في شكل مصفوفة على النحو التالي:
      figure-protocol-17
      حيث: figure-protocol-18 = متجه العمود لإجهاد القص المقاس ، figure-protocol-19 = المصفوفة التي تم إنشاؤها عن طريق تعيين بيانات معدل القص بواسطة مشغل غير خطي ، figure-protocol-20 = مصفوفة figure-protocol-21المعلمة.
    2. استخدم حل المربعات الصغرى المرجحة لحل figure-protocol-22 المعادلة التالية:
      figure-protocol-23
      حيث figure-protocol-24 توجد مصفوفة قطرية من الأوزان figure-protocol-25.
    3. إجراء تحسين غير خطي ل ب. تهيئة b بقيمة صغيرة (على سبيل المثال ، figure-protocol-26). استخدم محلل lsqnonlin من MATLAB لتقليل المعيار المتبقي:
      figure-protocol-27
      كرر حتى التقارب (التسامح: figure-protocol-28) أو الحد الأقصى للتكرارات (على سبيل المثال ، 1000).
  5. استخدم مقاييس التحقق التالية.
    1. لقياس الخطأ الكمي ، استخدم معادلة مجموع الأخطاء التربيعية (SSE) ، ومعادلة جذر متوسط الخطأ التربيعي (RMSE) ، و . معادلة R تربيع (R2) كما هو موضح أدناه.
      figure-protocol-29
      figure-protocol-30
      figure-protocol-31
  6. تنفيذ سير العمل كما هو موضح أدناه.
    1. للحصول على البيانات ، قم بإجراء اختبارات ريولوجية تحت درجات حرارة خاضعة للرقابة (على سبيل المثال ، 40 درجة مئوية ، 70 درجة مئوية) والمجالات المغناطيسية (0-1.07 طن). تصدير بيانات إجهاد القص (figure-protocol-32) ومعدل القص (figure-protocol-33) إلى MATLAB.
    2. لقياس الوزن والخطية، قم بتطبيق مخطط الوزن الموضح في الخطوة 2.3. بناء figure-protocol-34 المصفوفة باستخدام الحرف الأولي figure-protocol-35. قم بإجراء تحسين المعلمات عن طريق حل استخدام figure-protocol-36 المربعات الصغرى المرجحة وتحسين b باستخدام المربعات الصغرى غير الخطية.
    3. للتحقق من الصحة ، قارن تنبؤات النموذج بالبيانات التجريبية. احسب RMSE لتقييم الدقة.

                          

3. تنفيذ التحكم في المثبط المعوض بدرجة الحرارة

  1. تطوير نموذج ELMA المعتمد على درجة الحرارة
    1. للتوصيف التجريبي للتأثيرات الحرارية ، قم بإنشاء إعداد اختبار المخمد. قم بتركيب مخمد MR مخصص (السكتة الدماغية: 75 مم ، قطر المكبس: 50 مم) على آلة مؤازرة كهروهيدروليكية. قم بتوصيل مزدوج حراري بسطح المخمد لمراقبة درجة الحرارة في الوقت الفعلي. قم بإحاطة المخمد في غرفة يتم التحكم في درجة حرارتها (-30 درجة مئوية إلى 80 درجة مئوية).
    2. أداء ركوب الدراجات الحرارية. لكل درجة حرارة (-30 درجة مئوية ، -20 درجة مئوية ، -10 درجة مئوية ,...,80 درجة مئوية) ، قم بتطبيق الإثارة الجيبية عند السعة: 40 مم والتردد: 2.085 هرتز. قم بقياس قوة التخميد عند تيارات الإثارة: 0 A ، 1 A ، 2 A ، 3 A. اترك 60 دقيقة لتثبيت درجة الحرارة قبل الحصول على البيانات. يظهر الإعداد التجريبي في الشكل 3.
    3. لمعلمات نموذج ELMA مع تبعية حالية، استخدم المعادلة التالية:
      figure-protocol-37
      حيث: figure-protocol-38 (إجهاد الخضوع الديناميكي) ؛ figure-protocol-39 (معامل التخميد بعد الخضوع) ؛  figure-protocol-40 (حجم الانحراف غير الخطي) ؛ figure-protocol-41 (ثابت الاضمحلال الأسي).
    4. للتركيب التربيعي ، تناسب المعلمات figure-protocol-42، وما إلى ذلك ، للبيانات التجريبية باستخدام تحسين المربعات الصغرى.
  2. تصميم عامل تعويض درجة الحرارة
    1. أدخل عامل تصحيح أسي يعتمد على درجة الحرارة ، figure-protocol-43 على النحو التالي
      figure-protocol-44
      حيث figure-protocol-45 = معامل التخميد بعد الخضوع عند 25 درجة مئوية ، figure-protocol-46 = الثوابت التجريبية.
    2. لتحديد معامل التخميد المعدل بعد الخضوع، اضبط معامل التخميد لتأثيرات درجة الحرارة وقم بتحديث نموذج ELMA ليشمل التصحيح الحراري باستخدام المعادلتين التاليتين، على التوالي.
      figure-protocol-47
      figure-protocol-48
      الشكل الموسع للمعادلات هو
      figure-protocol-49
  3. نموذج عكسي للتحكم في التيار في الوقت الفعلي (الشكل 4).
    1. لإنشاء نموذج مبسط يشبه بينغهام ، أهمل مصطلح الانحراف غير الخطي للتحكم في الوقت الفعلي على النحو التالي.
      figure-protocol-50
      الشكل الموسع المعدل هو
      figure-protocol-51
    2. للحساب الحالي ، قم بحل المعادلة التربيعية ل figure-protocol-52:
      figure-protocol-53
      مع المعاملات:
      figure-protocol-54
      figure-protocol-55
      figure-protocol-56
    3. بالنسبة للتثبيت الحالي ، قم بتطبيق قيود على figure-protocol-57.
  4. المحاكاة والتحقق من الصحة
    1. لتوليد سطح التحكم ، قم بإجراء تتبع التيار باستخدام المدخلات: القوة المطلوبة (figure-protocol-58) ، سرعة المكبس (figure-protocol-59) ، درجة الحرارة (figure-protocol-60) والإخراج: الأمر الحالي (figure-protocol-61). قم بتتبع القوة باستخدام المدخلات: الأمر الحالي (figure-protocol-62) ، سرعة المكبس (figure-protocol-63) ، درجة الحرارة (figure-protocol-64) والإخراج: قوة MRD (figure-protocol-65).
    2. بالنسبة لمقاييس التحقق من الصحة ، قم بإجراء دقة التتبع الحالية وحساب التحسين بالنسبة للنموذج غير المعوض (على سبيل المثال ، متوسط 3.98٪ عند 80 درجة مئوية). قم بإجراء دقة تتبع القوة وحساب التحسين بالنسبة للنموذج غير المعوض (على سبيل المثال ، متوسط 7.75٪ عند 80 درجة مئوية).
    3. تقييم تأثير تعويض درجة حرارة مؤشر تعليق السيارة. استخدم تعليق ربع نموذجي (الشكل 5) لمحاكاة الارتباط. تظهر مجموعة Sky-hook مع التحكم في التعويض انخفاضا في الطاقة من 1.2504 إلى 1.1007 على طرق الفئة D ، وتظهر مجموعة SH-ADD المختلطة مع التحكم في التعويض انخفاضا في الطاقة من 1.0565 إلى 0.9428 على طرق الفئة D. بعد التعويض ، انخفضت القيمة المطلقة لمجموعة Sky-hook لمعدل ذروة الملعب من 6.2775 إلى 4.0287 ، وانخفضت مجموعة SH-ADD المختلطة من 6.2776 إلى 3.6551.
  5. سير عمل التنفيذ
    1. للتوصيف الحراري ، قم بإجراء اختبارات المثبط عبر درجات الحرارة (-30 درجة مئوية إلى 80 درجة مئوية). تصدير بيانات سرعة القوة لتركيب المعلمات.
    2. لمعلمات النموذج ، قم بتركيب معلمات نموذج ELMA (figure-protocol-66، وما إلى ذلك) باستخدام lsqcurvefit الخاص ب MATLAB. تحديد figure-protocol-67 الثوابت (figure-protocol-68) عن طريق الانحدار غير الخطي.
    3. لنشر النموذج العكسي ، قم بتنفيذ النموذج في Simulink مع كتل التشبع للتثبيت الحالي.
    4. للتحقق من الصحة ، تحقق من دقة التتبع (الشكل 6 والشكل 7). قارن بين استجابات نظام تعليق السيارة المعوضة وغير المعوضة (الشكل 8 والشكل 9).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تركز استراتيجية تعويض درجة الحرارة المقدمة في هذا البروتوكول بشكل أساسي على المخمدات المغناطيسية ، ويتم تحديد التحكم في التعويض من خلال الاختبارات الشاملة على مستوى المثبط على نطاق من تبعيات التيار والسرعة ودرجة الحرارة. ومع ذلك ، قمنا أيضا بإجراء تجارب درجة الحرارة المتعلقة بالسوائل المغناطيسية للحصول على الصورة الموضحة في الشكل 10 ، عندما تكون درجة الحرارة أعلى من 0 درجة مئوية ، يمكننا أن نرى أن قاعدة التغيير لإجهاد العائد الصفري واللزوجة البلاستيكية مع درج...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يوفر البروتوكول نهجا منظما لمعالجة حساسية درجة حرارة المخمدات المغناطيسية (MR) من خلال ثلاثة ابتكارات مترابطة: تخليق السوائل المغناطيسية الأمثل ، ونمذجة تحليل الخلط الخطي الأسي (ELMA) ، وخوارزميات تعويض درجة الحرارة التكيفية. تشمل الخطوات الرئيسية التجانس القائم على التدرج للسائل المغناطيسي مع إضافة متسلسلة من المواد المضافة عند درجة حرارة مضبوطة (50 ± 2 درجة مئوية) لتقليل ترسب الجسيمات. يتم خطية مساحة المعلمة الأصلية باستخدام مشغل رسم غير خطي ، مما يقلل من أبعاد مساحة المعلمة المراد تحس...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ليس للمؤلفين أي مصالح مالية في المنتجات الموضحة في هذه المخطوطة وليس لديهم أي شيء آخر يكشفون عنه.

شكر وتقدير

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تم دعم هذا العمل من قبل المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين [أرقام المنح 51761135124 و 11672148 و 52003142 و 51775293]؛ والمختبر الرئيسي للولاية للمركبات NVH وتكنولوجيا السلامة [رقم المنحة NVHSKI-202106]

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
ضاغط الهواءDynairDA5002CS
مسحوق الحديد الكربونيلBASFCIP-SQ
آلة اختبار التعب المؤازرة الكهروهيدروليكيةDOCERPWS-1000
MATLABMathworksR2022b
البنتونيت العضوي
INEOSPAO162
كربونات البروبيلينMACKLINPC
مقياس الريومترأنطون بارMCR702  
Jinzhou XinxingT154Aالخافضة للتوتر السطحي
PeltierH-PTD200
ELEMENTIS-Poly-alpha-olefin منصة التحكم في درجة الحرارة

المراجع

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Deng, L., et al. Design of a Dual-Motor Powertrain with Magnetorheological Planetary Transmission for Electric Vehicles 2024-01-2636. SAE Technical Paper. , (2024).
  2. Seo, Y. P., et al. Searching for a stable high-performance magnetorheological suspension. Adv Mater. 30 (42), 1704769(2018).
  3. Hajalilou, A., Mazlan, S. A., Lavvafi, H., Shameli, K. Field responsive fluids as smart materials. , Springer. (2016).
  4. Gołdasz, J., Sapiński, B. Insight into magnetorheological shock absorbers. , Springer International Publishing. Switzerland. (2015).
  5. Zhu, X., Jing, X., Cheng, L. Magnetorheological fluid dampers: A review on structure design and analysis. J Intelligent Mater Syst Struct. 23 (8), 839-873 (2012).
  6. Yang, G., Spencer, B. Jr, Carlson, J., Sain, M. Large-scale mr fluid dampers: Modeling and dynamic performance considerations. Eng Struct. 24 (3), 309-323 (2002).
  7. Sheikh, H., Van Engelen, N. C., Ruparathna, R. A review of base isolation systems with adaptive characteristics. Structures. 38, 1542-1555 (2022).
  8. Guglielmino, E., Sireteanu, T., Stammers, C. W., Ghita, G., Giuclea, M. Semi-active suspension control: Improved vehicle ride and road friendliness. , Springer Science & Business Media. (2008).
  9. Zhu, Z., Zhang, X. Damping performance optimization of the magnetorheological damper with three parallel channels. Structures. 44, 1962-1973 (2022).
  10. Hadadian, A., Sedaghati, R., Esmailzadeh, E. Design optimization of magnetorheological fluid valves using response surface method. J Intelligent Mater Syst Struct. 25 (11), 1352-1371 (2014).
  11. Kazakov, Y. B., Morozov, N., Nesterov, S. Development of models of the magnetorheological fluid damper. J Magnetism Magnetic Mater. 431, 269-272 (2017).
  12. Bitman, L., Choi, Y. T., Wereley, N. M. Passive damping and isolation. Proc SPIE. 3045, (1997).
  13. Guo, P., Guan, X., Ou, J. Physical modeling and design method of the hysteretic behavior of magnetorheological dampers. J Intelligent Mater Syst Struct. 25 (6), 680-696 (2014).
  14. Guo, S., Yang, S., Pan, C. Dynamic modeling of magnetorheological damper behaviors. J Intelligent Mater Syst Struct. 17 (1), 3-14 (2006).
  15. Wereley, N. M., Pang, L., Kamath, G. M. Idealized hysteresis modeling of electrorheological and magnetorheological dampers. J Intelligent Mater Syst Struc. 9 (8), 642-649 (1998).
  16. Wang, D., Liao, W. Modeling and control of magnetorheological fluid dampers using neural networks. Smart Mater Struct. 14 (1), 111(2004).
  17. Wang, D., Liao, W. H. Magnetorheological fluid dampers: A review of parametric modelling. Smart Mater Struct. 20 (2), 023001(2011).
  18. Xu, Z. D., et al. Force tracking model and experimental verification on a novel magnetorheological damper with combined compensator for stay cables of bridge. Structures. 32, 1971-1985 (2021).
  19. Bui, Q. D., Bai, X. X., Nguyen, Q. H. Dynamic modeling of mr dampers based on quasi-static model and magic formula hysteresis multiplier. Eng Struct. 245, 112855(2021).
  20. Batterbee, D., Sims, N. Active and Passive Smart Structures and Integrated Systems. Proc SPIE. 12043, 360-370 (2008).
  21. Liu, Y., et al. Smart Structures and Materials 2003: Industrial and Commercial Applications of Smart Structures Technologies. Proc SPIE. 5054, 332-340 (2003).
  22. Wilson, N. L., Wereley, N. M., Choi, Y. -T., Hiemenz, G. J., Hu, W. Active and Passive Smart Structures and Integrated Systems 2009. Proc SPIE. 7288, 318-327 (2009).
  23. Priya, C. B., Gopalakrishnan, N. Temperature dependent modelling of magnetorheological (mr) dampers using support vector regression. Smart Mater Struct. 28 (2), 025021(2019).
  24. Choi, S. B. Thermal conductivity and temperature dependency of magnetorheological fluids and application systems-a chronological review. Micromachines. 14 (11), 2096(2023).
  25. Zhu, H., Rui, X., Yang, F., Zhu, W., Jiang, M. Influence of temperature and internal leakage on magnetorheological damper. Int J Mech Syst Dynamics. 4 (4), 487-496 (2024).
  26. Influence of Temperature on the MR Squeeze-Mode Damper. Gołdasz, J., Sapinski, B. Proc 2019 20th Int Carpathian Cont Conf, , 1-6 (2019).
  27. Yu, J., Dong, X., Wang, X., Pan, C., Zhou, Y. Asymmetric dynamic model of temperature-dependent magnetorheological damper and application for semi-active system. Front Mater. 6, 227(2019).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه

طلب إذن

الوسوم

Sky Hook CarSim Simulink
الفيديو قريباً

مقالات ذات صلة