מאמר שיטה

הגברת ניידות חכמה באמצעות מידול נוזלים מגנטורולוגיים בנאמנות גבוהה לפיתוח בקרת בולמים אדפטיבית

DOI:

10.3791/68567

⸱

27 ביוני 2025

 ,  , 
1School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University

במאמר זה

סיכום

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

פרוטוקול זה מפרט את הפיתוח של מערכת בקרת בולם מגנטורולוגית (MR) עם פיצוי טמפרטורה המשלבת מידול נוזלים מגנטורולוגיים בנאמנות גבוהה, הכנת נוזלים אופטימלית ואלגוריתמים לבקרת קיזוז תרמי אדפטיבי. ניתן ליישם את המתודולוגיה על מתלי רכב כדי לשפר משמעותית את הנוחות של כלי רכב חשמליים.

תקציר

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

עם עלייתם של כלי רכב חשמליים בעלי ביצועים גבוהים (EVs) הדורשים מערכות מתלים מתקדמות המסוגלות לספק דיוק, תפוקת כוח גבוהה ויכולת הסתגלות מהירה, בולמי מגנטורולוגיים (MR) הם קריטיים להשגת בקרת מתלים בתגובה מהירה. עם זאת, רגישות הטמפרטורה שלהם מגבילה את האמינות בתנאים קיצוניים. פרוטוקול זה מציג גישה שיטתית להתמודדות עם אתגר זה. נוזל MR בעל ביצועים גבוהים מסונתז באמצעות חלקיקי ברזל קרבוניל המפוזרים בנוזל נשא יציב תרמית עם חומרים נגד שחיקה ונוגדי חמצון. אנו מציעים מודל ניתוח מעורב ליניארי אקספוננציאלי (ELMA) ושיטת זיהוי הפרמטרים שלו, שיכולה להיחשב כחלופה מעולה למודל בינגהאם הדו-פלסטי. מסגרת ELMA מורחבת לבולמי MR, עם אלגוריתמים של קיזוז טמפרטורה המשפרים את דיוק מעקב הזרם ב-3.98% ודיוק מעקב הכוח ב-7.75% (שיא: 19.92%). סימולציות משותפות של CarSim/Simulink מדגימות כי אלגוריתמים של Sky-hook ו-Mixed SH-ADD מפחיתים את שונות התאוצה האנכית ב-11.97% ואת שיעור השיא ב-41.78% בכבישי Class D. פרוטוקול זה מגשר בין פיזיקת נוזל MR לבקרת בולמים אדפטיבית, ומציע זרימת עבודה ניתנת לשכפול לשיפור מערכות מתלי EV בסביבות תרמיות קיצוניות.

מבוא

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

ההתפתחות המהירה של כלי רכב חשמליים בעלי ביצועים גבוהים (EVs) בשנים האחרונות הביאה נוחות רבה יותר לחברה האנושית כמו גם אתגרים והזדמנויות חדשות לכלי רכב קונבנציונליים. לדוגמה, הם דורשים מערכות הנעה מגיבות ומדויקות יותר1 ומערכות מתלים מתקדמות המסוגלות לספק דיוק, תפוקה בכוח גבוה ויכולת הסתגלות מהירה. בולמים מגנטיים (MR) מתאימים באופן אידיאלי לעמידה בדרישות אלו, תוך שימוש בנוזלים מגנטיים - חומר חכם המשנה במהירות ובאופן הפיך את תכונותיו הריאולוגיות (בעיקר צמיגות ומתח כניעה) בנוכחות שדה מגנטי 2,3,4,5,6 . שינוי ניתן לשליטה זה מאפשר לבולם המגנטו-התנגדותי לווסת במדויק את כוח השיכוך. עם זאת, ניצול פוטנציאל זה דורש מידול מדויק, במיוחד מכיוון ששמירה על ביצועים עקביים וניתנים לחיזוי בתנאי הפעולה האופייניים של יישומי רכב (למשל, תחום הטמפרטורות יכול להיות בין -30 מעלות צלזיוס ל-+80 מעלות צלזיוס) נותרה אתגר גדול.

מחקר קיים על בולמים מגנטיים (MRDs) מציג מגבלות בולטות באפיון שיטתי של התנהגויות דינמיות באמצעות ניתוח נתונים ריאולוגיים של נוזל מגנטי (MRF) 4,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16, 17,18,19. בעוד שתועדו מאמצי מודלים פרמטריים משמעותיים, אלה משרתים בעיקר פיתוח אלגוריתם בקרה ולא יישומי תכנון הנדסי מעשיים 17,18,19. יתר על כן, פרדיגמות המידול הנוכחיות משתמשות לעתים קרובות בהנחות פשטניות מדי המגבילות את יכולת ההכללה שלהן על פני תנאי תפעול ותצורות מכשירים מגוונות 20,21,22,23,24,25,26,27.

לפיכך, אנו מציגים גישה משולבת שמטרתה להתגבר על המגבלות המעשיות הללו באמצעות שלושה חידושים מרכזיים ליישומים תובעניים: אופטימיזציה של ניסוח נוזל MR לשיפור היציבות התרמית בטווחי טמפרטורות רכב טיפוסיים, הצעת מודל חדש של ניתוח ערבוב ליניארי אקספוננציאלי (ELMA) ומתודולוגיה לזיהוי פרמטרים המסוגלים ללכוד התנהגויות בתנאים שונים, ופיתוח אלגוריתמים לקיזוז טמפרטורה לטמפרטורה חזקה אלגוריתמי פיצוי לבקרת MRD בזמן אמת. המטרה היא לספק מתודולוגיה המאפשרת פעולת MRD אמינה, תוך התייחסות ספציפית לשינויים תרמיים. הגישה מספקת יתרונות באמצעות אופטימיזציה מאוחדת של יציבות נוזלים, מידול מתקדם לדיוק משופר ובקרה עם פיצוי טמפרטורה. ניסויים ריאולוגיים מאמתים את הדיוק של מודל ELMA, בעוד שסימולציות דינמיקת רכב מדגימות את היעילות של אסטרטגיית פיצוי הטמפרטורה בשיפור ביצועי המתלים בטמפרטורות שונות, ובכך משפרות את הכדאיות של בולמי MR עבור יישומים כגון רכבים חשמליים.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

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

1. סינתזה של נוזלי MR מותאמים אישית בצפיפות נמוכה

  1. השג את החומרים הבאים: שמן בסיס PAO162 ותוספים: בנטוניט אורגני, פרופילן קרבונט, פעילי שטח ואבקת ברזל קרבוניל.
  2. להכנת התערובת, בצע את השלבים המתוארים להלן.
    1. הנח את PAO162 (עבור MRF1) בכלי נירוסטה של 500 מ"ל. טבלו את הכלי באמבט מים של 50 מעלות צלזיוס ושיווי משקל למשך 10 דקות.
    2. הוסיפו בנטוניט אורגני לשמן הבסיס וערבבו בחום של 600 סל"ד למשך 20 דקות באמצעות מערבל מכני (למשל, IKA RW 20). מוסיפים פרופילן קרבונט (PC) ומערבבים בחום של 600 סל"ד למשך 10 דקות. מוסיפים חומר פעילי שטח T154A ומערבבים ב-600 סל"ד למשך 5 דקות.
    3. מוסיפים בהדרגה CIP-SQ לתערובת. מגבירים את מהירות הערבוב ל -1,500 סל"ד ומערבבים למשך שעה. עקוב אחר הטמפרטורה כדי לשמור על 50 ± 2 מעלות צלזיוס במהלך הערבוב. מערך הניסוי מוצג באיור 1.

2. פיתוח מודל אלמא

  1. לניסוח מודל ELMA, הגדר את משוואת ELMA המבוטאת כך:
    figure-protocol-1
    כאשר: figure-protocol-2 = מתח גזירה (Pa), figure-protocol-3 = מתח תפוקה דינמי (Pa), figure-protocol-4 = צמיגות פלסטית (Pa·s), figure-protocol-5 = מתח ELMA, כימות גודל סטייה לא ליניארית (Pa), figure-protocol-6 = קבוע דעיכה מעריכי (s), ביחס הפוך לקצב הגזירה הקריטי (figure-protocol-7).
  2. הגדר תכונות מפתח של המודל. בקצבי גזירה גבוהים (figure-protocol-8), פשט את ELMA למודל בינגהאם (figure-protocol-9). בשיעורי גזירה נמוכים, הגדר את המונח הלא ליניארי (figure-protocol-10) הלוכד סטיות מהתנהגות ליניארית. הגדר מתח תפוקה סטטי כ- figure-protocol-11.
  3. להכנת נתונים ושקלול, השתמש בפרוטוקול בדיקת קצב הגזירה.
    1. בצע טאטאות קצב גזירה לוגריתמי (figure-protocol-12) באמצעות ריאומטר. רכוש 20 נקודות נתונים עבור כל סדר גודל.
    2. השתמש באסטרטגיית שקלול והרחיב את רשימת קצב הגזירה על ידי הוספת ערך אקסטרפולטיבי (figure-protocol-13).
    3. חשב מרחקים בין קצב גזירה באמצעות המשוואה הבאה:
      figure-protocol-14
    4. נרמל משקלים באמצעות המשוואה הבאה:
      figure-protocol-15
      איפה figure-protocol-16 המרחק הממוצע.
  4. השתמש באלגוריתם זיהוי הפרמטרים הבא (איור 2).
    1. לליניאריזציה של מרחב פרמטרים, כתוב מחדש את משוואת ELMA בצורת מטריצה באופן הבא:
      figure-protocol-17
      כאשר: figure-protocol-18 = וקטור עמודה של מתח גזירה נמדד, figure-protocol-19 = המטריצה שנוצרת על ידי מיפוי נתוני קצב הגזירה על ידי אופרטור לא ליניארי, figure-protocol-20 = מטריצת figure-protocol-21פרמטר.
    2. השתמש בפתרון הריבועים הפחותים המשוקללים כדי לפתור figure-protocol-22 את המשוואה הבאה:
      figure-protocol-23
      כאשר figure-protocol-24 היא מטריצה אלכסונית של משקולות figure-protocol-25.
    3. בצע אופטימיזציה לא ליניארית עבור b. אתחול b עם ערך קטן (למשל, figure-protocol-26). השתמש בפותר lsqnonlin של MATLAB כדי למזער את הנורמה השיורית:
      figure-protocol-27
      חזור על עצמו עד להתכנסות (סובלנות: figure-protocol-28) או איטרציות מקסימליות (למשל, 1000).
  5. השתמש במדדי האימות הבאים.
    1. לכימות שגיאות, השתמש במשוואת סכום שגיאות ריבועיות (SSE), משוואת שגיאה ריבועית ממוצעת שורש (RMSE) ו- . משוואת R בריבוע (R2) כפי שמפורט להלן.
      figure-protocol-29
      figure-protocol-30
      figure-protocol-31
  6. יישם את זרימת העבודה כמתואר להלן.
    1. לצורך איסוף נתונים, בצע בדיקות ריאולוגיות בטמפרטורות מבוקרות (למשל, 40 מעלות צלזיוס, 70 מעלות צלזיוס) ושדות מגנטיים (0-1.07 T). ייצא נתוני מתח גזירה (figure-protocol-32) וקצב גזירה (figure-protocol-33) ל-MATLAB.
    2. לצורך שקלול וליניאריזציה, החל את ערכת השקילה המתוארת בשלב 2.3. בניית figure-protocol-34 מטריצה באמצעות ראשוני figure-protocol-35. בצע אופטימיזציה של פרמטרים על ידי פתרון לשימוש figure-protocol-36 בריבועים מינימליים משוקללים ואופטימיזציה של b באמצעות ריבועים מינימליים לא ליניאריים.
    3. לצורך אימות, השווה את תחזיות המודל לנתונים ניסיוניים. חשב RMSE כדי להעריך את הדיוק.

                          

3. יישום בקרת בולם עם פיצוי טמפרטורה

  1. פיתוח מודל ELMA תלוי טמפרטורה
    1. לאפיון ניסיוני של השפעות תרמיות, הקים מערך בדיקת בולם. התקן בולם MR מותאם אישית (מהלך: 75 מ"מ, קוטר בוכנה: 50 מ"מ) על מכונת סרוו אלקטרו-הידראולית. חבר צמד תרמי למשטח הבולם לניטור טמפרטורה בזמן אמת. סגור את הבולם בתא מבוקר טמפרטורה (-30 מעלות צלזיוס עד 80 מעלות צלזיוס).
    2. בצע רכיבה תרמית. עבור כל טמפרטורה (-30 מעלות צלזיוס, -20 מעלות צלזיוס, -10 מעלות צלזיוס,...,80 מעלות צלזיוס), החל עירור סינוסואידלי במשרעת: 40 מ"מ ותדירות: 2.085 הרץ. מדוד את כוח השיכוך בזרמי עירור: 0 A, 1 A, 2 A, 3 A. אפשר 60 דקות לייצוב טמפרטורה לפני רכישת הנתונים. מערך הניסוי מוצג באיור 3.
    3. לפרמטריזציה של מודל ELMA עם תלות זרם, השתמש במשוואה הבאה:
      figure-protocol-37
      כאשר: figure-protocol-38 (מתח תפוקה דינמי); figure-protocol-39 (מקדם שיכוך לאחר התשואה);  figure-protocol-40 (גודל סטייה לא ליניארית); figure-protocol-41 (קבוע דעיכה מעריכית).
    4. להתאמה ריבועית, פרמטרי figure-protocol-42התאמה וכו', לנתונים ניסיוניים באמצעות אופטימיזציה של ריבועים פחותים.
  2. תכנון מקדם פיצוי טמפרטורה
    1. הציגו גורם תיקון מעריכי תלוי טמפרטורה, figure-protocol-43 כדלקמן
      figure-protocol-44
      כאשר figure-protocol-45 = מקדם שיכוך לאחר תפוקה ב-25 מעלות צלזיוס, figure-protocol-46 = קבועים אמפיריים.
    2. כדי לקבוע את מקדם השיכוך שהשתנה לאחר התפוקה, התאם את מקדם השיכוך עבור השפעות טמפרטורה ועדכן את מודל ELMA כך שיכלול תיקון תרמי באמצעות שתי המשוואות הבאות, בהתאמה.
      figure-protocol-47
      figure-protocol-48
      הצורה המורחבת של המשוואות היא
      figure-protocol-49
  3. מודל הפוך עבור בקרת זרם בזמן-אמת (איור 4).
    1. כדי ליצור מודל פשוט דמוי בינגהאם, הזנח את מונח הסטייה הלא ליניארית לבקרה בזמן אמת כדלקמן.
      figure-protocol-50
      הצורה המורחבת שהשתנתה היא
      figure-protocol-51
    2. לחישוב הנוכחי, פתור את המשוואה הריבועית עבור figure-protocol-52:
      figure-protocol-53
      עם מקדמים:
      figure-protocol-54
      figure-protocol-55
      figure-protocol-56
    3. עבור הידוק זרם, החל אילוצים על figure-protocol-57.
  4. סימולציה וולידציה
    1. ליצירת משטח בקרה, בצע מעקב זרם עם כניסות: כוח רצוי (figure-protocol-58), מהירות בוכנה (figure-protocol-59), טמפרטורה (figure-protocol-60) ויציאה: פקודת זרם (figure-protocol-61). בצע מעקב אחר כוח עם כניסות: פקודת זרם (figure-protocol-62), מהירות בוכנה (figure-protocol-63), טמפרטורה (figure-protocol-64) ויציאה: כוח MRD (figure-protocol-65).
    2. עבור מדדי אימות, בצע דיוק מעקב זרם וחשב שיפור ביחס למודל הלא מפוצה (למשל, ממוצע של 3.98% ב-80 מעלות צלזיוס). בצע דיוק מעקב אחר כוח וחשב שיפור ביחס למודל הלא מפוצה (למשל, 7.75% ממוצע ב-80 מעלות צלזיוס).
    3. הערך את השפעת פיצוי הטמפרטורה של מחוון מתלי הרכב. השתמש ברבע מתלה טיפוסי (איור 5) עבור סימולציה של המתאם. קבוצת Sky-hook עם בקרת פיצוי מראה ירידה באנרגיה מ-1.2504 ל-1.1007 בכבישי Class D, וקבוצת ה-SH-ADD המעורבת עם בקרת פיצוי מראה ירידה באנרגיה מ-1.0565 ל-0.9428 בכבישי Class D. לאחר הפיצוי, הערך המוחלט של קבוצת Sky-hook של שיעור שיא הגובה ירד מ-6.2775 ל-4.0287, וקבוצת ה-SH-ADD המעורבת ירדה מ-6.2776 ל-3.6551.
  5. זרימת עבודה של הטמעה
    1. לאפיון תרמי, בצע בדיקות בולם בטמפרטורות (-30 מעלות צלזיוס עד 80 מעלות צלזיוס). ייצוא נתוני כוח-מהירות להתאמת פרמטרים.
    2. לפרמטריזציה של המודל, התאם את פרמטרי מודל ELMA (figure-protocol-66וכו') באמצעות lsqcurvefit של MATLAB. קבע figure-protocol-67 קבועים (figure-protocol-68) באמצעות רגרסיה לא ליניארית.
    3. לפריסת מודל הפוך, יישם את המודל ב-Simulink עם בלוקי רוויה להידוק זרם.
    4. לצורך אימות, בדוק את דיוק המעקב (איור 6 ואיור 7). השווה את תגובות מערכת המתלים של הרכב המפוצה והלא מפוצה (איור 8 ואיור 9).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

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

אסטרטגיית קיזוז הטמפרטורה המוצגת בפרוטוקול זה מתמקדת בעיקר בבולמים מגנטורולוגיים, ובקרת הקיזוז נקבעת מבדיקות מקיפות ברמת הבולם על פני מגוון של תלות זרם, מהירות וטמפרטורה. עם זאת, עשינו גם את ניסויי הטמפרטורה הקשורים לנוזל מגנטורולוגי כדי לקבל את התמונה המוצגת באיור 10, כאשר הטמפרטורה גבוהה מ-0 מעלות צלזיוס, אנו יכולים לראות שכלל השינוי של מתח כניעה בשדה אפס וצמיגות פלסטית עם הטמפרטורה הוא בעצם זהה, וההשפעה של מתח תפוקת שדה אפס על הצמיגות היא קטנה. מתח התפוקה ...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

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

הפרוטוקול מספק גישה מובנית לטיפול ברגישות הטמפרטורה של בולמי מגנטורולוגיים (MR) באמצעות שלושה חידושים הקשורים זה בזה: סינתזת נוזלים מגנטורולוגית אופטימלית, מידול ניתוח ערבוב ליניארי אקספוננציאלי (ELMA) ואלגוריתמים של פיצוי טמפרטורה אדפטיבית. השלבים העיקריים כוללים הומוגניזציה מבוססת שיפוע של הנוזל המגנטורולוגי עם תוספת רציפה של תוספים בטמפרטורה מבוקרת (50 ± 2 מעלות צלזיוס) כדי למזער את שקיעת החלקיקים. מרחב הפרמטרים המקורי ליניארי באמצעות אופרטור מיפוי לא ליניארי, מה שמפחית את הממדיות של ...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

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

למחברים אין אינטרסים כלכליים במוצרים המתוארים בכתב יד זה ואין להם שום דבר אחר לחשוף.

תודות

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

עבודה זו נתמכה על ידי הקרן הלאומית למדעי הטבע של סין [מספרי מענקים 51761135124, 11672148, 52003142, 51775293]; ומעבדת המפתח הממלכתית ל-NVH לרכב וטכנולוגיית בטיחות [מספר מענק NVHSKI-202106]

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
מדחס אווירDynairDA5002CS
אבקת ברזל קרבונילBASFCIP-SQ
מכונת בדיקת עייפות סרוו אלקטרו-הידראוליתDOCERPWS-1000
MATLABMathworksR2022b
בנטוניט אורגני
INEOSPAO162
פרופילן קרבונטMACKLINPC
ריאומטראנטון פארMCR702 
פעילי שטחJinzhou XinxingT154A
פלטפורמת בקרת טמפרטורהPeltierH-PTD200
ELEMENTIS-פולי-אלפא-אולפין

מקורות

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

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

Sky HookCarSim Simulink
הסרטון יגיע בקרוב

מאמרים קשורים