1406

Комплексные стенды для оценки тягово-скоростных и тормозных свойств автомобиля

Научная статья

Логистика и транспорт

Тормозные и тягово-скоростные свойства автомобиля оказывают комплексное влияние на безопасность, производительность транспортного процесса, топливную экономичность автомобиля и экологию окружающей среды. Необходимость объективного и качественного контроля этих свойств при эксплуатации автомобиля очевидна.

Русский

2013-01-06

53.81 KB

37 чел.

КОМПЛЕКСНЫЕ СТЕНДЫ ДЛЯ ОЦЕНКИ ТЯГОВО-СКОРОСТНЫХ 
И ТОРМОЗНЫХ СВОЙСТВ АВТОМОБИЛЯ 
Чантурия А.Я., Науменко Б.С. (СевКавГТУ, г. Ставрополь) 
 
  Тормозные  и  тягово-скоростные  свойства  автомобиля  оказывают 
комплексное  влияние  на  безопасность,  производительность  транспортного 
процесса,  топливную  экономичность  автомобиля  и  экологию  окружающей 
среды. Необходимость объективного и качественного контроля этих свойств 
при эксплуатации автомобиля очевидна. 
  Известно 
применение  современных  систем  инструментального 
контроля  зарубежного  и  отечественного  производства.  Принципиальное 
отличие этих систем от применявшихся ранее заключается в том, что в них 
используется  высокопроизводительные  методы  обработки  информации 
получаемой  от  датчика  стенда  с  беговыми  барабанами  и  представление 
результатов в наглядной форме. 
  Наибольшую  сложность  при  испытаниях  вызывает  оценка  силовых 
параметров. Применяемые на известных отечественных стендах с беговыми 
барабанами датчики сил и моментов не отвечают современным требованиям 
к  точности,  к  частотным  характеристикам,  сложны  по  конструкции,  а 
следовательно и недостаточно надежны. 
  В  современной  теории  автоматического  управления  разработаны 
эффективные методы идентификации и оценивания, позволяющие выделить 
требуемые  информационные  параметры  в  сложных  динамических  системах 
даже в том случае, когда они не доступны для непосредственного измерения.  
 
 
 
 
Научный потенциал студенчества - будущему России / Материалы Всероссийской 
научной студенческой конференции. Ставрополь: СевКавГТУ, 2006. 212 с. 
© Северо-Кавказский государственный технический университет. 
 


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

22179. Нечеткие запросы к реляционным базам данных 81 KB
  К усиливающим относится модификатор Очень Very к ослабляющим Болееилименее или Приблизительно Почти moreorless нечеткие множества которых описываются функциями принадлежности вида: Для примера формализуем нечеткое понятие Возраст сотрудника компании . Последнее что осталось сделать построить функции принадлежности для каждого лингвистического терма. Выберем трапецеидальные функции принадлежности со следующими координатами: Молодой = [18 18 28 34] Средний = [28 35 45 50] Выше среднего = [42 53 60 60]. Теперь можно...
22180. ВВЕДЕНИЕ. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ ОБ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ 224 KB
  Наконец наиболее цитируемым определением третьего типа является следующее: ИИ это область знаний которая находит применение при решении задач связанных с обработкой информации на естественном языке автоматизацией программирования управлением роботами машинным зрением автоматическим доказательством теорем разумными машинами извлечения и т. Способы получения и представления знаний в интересах проектирования СИИ в настоящее время составляют предмет сравнительно нового научного направления инженерии знаний. Форма представления знаний...
22181. Структуры и стратегии поиска в пространстве состояний 360 KB
  Решение задачи методом поиска 2. Структуры и стратегии поиска в пространстве состояний 3. Решение задачи методом поиска От выбранного метода поиска то есть стратегии вывода будет зависеть порядок применения и срабатывания правил.
22182. Аппарат нечетких нейронных или гибридных сетей 450.5 KB
  Например нейронные сети хороши для задач распознавания образов но весьма неудобны для выяснения вопроса как они такое распознавание осуществляют. Они могут автоматически приобретать знания но процесс их обучения зачастую происходит достаточно медленно а анализ обученной сети весьма сложен обученная сеть обычно черный ящик для пользователя. Теоретически системы с нечеткой логикой и искусственные нейронные сети эквивалентны друг другу однако в соответствии с изложенным выше на практике у них имеются свои собственные достоинства и...
22183. Генетические алгоритмы 248.5 KB
  Это приводит к тому что приспособленность популяции возрастает позволяя ей лучше выживать в изменяющихся условиях. 1 Основные понятия генетических алгоритмов При описании генетических алгоритмов используются определения заимствованные из генетики например речь идет о популяции особей а в качестве понятий применяются ген хромосома генотип фенотип аллель. Следовательно особями популяции могут быть генотипы либо единичные хромосомы в довольно распространенном случае когда генотип состоит из одной хромосомы. Она представляет меру...
22184. Знания и их свойства. Структура и этапы разработки ЭС 193.5 KB
  Классификация знаний 3. Методология разработки интеллектуальных систем на примере СОЗ ЭС Знания и их свойства Тематика представления знаний Knowledge Representation KR уже давно считается одними из основных направлений работ в области искусственного интеллекта поскольку выбор правильного способа представления знаний является не менее значимым фактором от которого зависит успешное создание системы чем разработка самого программного обеспечения в котором используются эти знания. С тематикой представления знаний тесно связана не...
22185. Модели представления знаний 655.5 KB
  Классификация моделей представления знаний. Модели на основе теоретического подхода Классификация моделей представления знаний Одним из основных элементов в архитектуре экспертной системы является база знаний БЗ. Фейгенбаумом мощность экспертной системы зависит в первую очередь от мощности базы знаний и возможности ее пополнения.
22186. Выявление знаний от экспертов 667.5 KB
  Экспертное оценивание представляет собой процесс измерения который можно определить как процедуру сравнения объектов по выбранным показателям признакам. В качестве показателей сравнения могут использоваться пространственновременные физические психические и другие свойства и характеристики объектов. Процедура сравнения включает в себя: определение причинноследственной связи между объектами; установление степени влияния одних объектов на другие.
22187. ОБРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК 310 KB
  Групповая экспертная оценка объектов при непосредственном оценивании. В зависимости от целей экспертного оценивания и метода учета экспертных оценок возникают следующие основные задачи: построение обобщенной оценки понятий и объектов на основе индивидуальных оценок экспертов; построение обобщенной оценки на основе парного сравнения объектов каждым из экспертов; определение относительных весов взаимосвязи объектов; определение зависимостей между ранжировками; определение согласованности мнений экспертов; оценка надежности обработки...