W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

A Neural-network-based Control System for a Dynamic Model of Tractor With Multiple Trailers System

Autorzy

[ 1 ] Instytut Technologii Mechanicznej, Wydział Inżynierii Mechanicznej, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.9] Inżynieria mechaniczna

Rok publikacji

2023

Opublikowano w

International Journal of Control, Automation and Systems

Rocznik: 2023 | Tom: vol. 21 | Numer: no. 10

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • dynamic model
  • multibody
  • neural network
  • tractor
  • trailers
  • vehicle dynamics
Streszczenie

EN Tractors with multiple trailers are widely applied means of transport in manufacturing systems. There exist numerous designs of trailers and tractors, making the estimation of the system trajectory and the required transportation corridor a complex task. It is also difficult to achieve the same trajectory for a manually operated tractor for multiple runs. The problem is complicated if there are multiple towed trailers or a dynamic drive on slippery ground. One approach is to replace the driver with an automated steering system. This paper presents a dynamic model of a tractor with multiple trailer system, based on the Lagrange formalism, which is controlled by artificial neural networks. To account for the slip phenomenon, a sigmoidal tire model was used. The algorithm of the artificial neural network provides the most appropriate input parameters for tractor steering for a given transportation area. The input parameters are the torques applied to the tractor wheels and are determined by the algorithm based on the data collected by the LiDAR scanner during the train run. These data include distances for each unit from the obstacle (e.g., wall), information about the occurrence of a collision, and the distance traveled by the tractor. The simulation results of the integration of the dynamic model and the neural network modeled are presented in a graphic form. The proposed algorithm ensures a collision-free ride of the system.

Data udostępnienia online

25.08.2023

Strony (od-do)

3456 - 3469

DOI

10.1007/s12555-022-0741-0

URL

https://link.springer.com/article/10.1007/s12555-022-0741-0

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

100

Impact Factor

3,2 [Lista 2022]

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.