Um sistema de aprendizado orientado por dados que lê o sinal de torque de uma embreagem seca, distingue seis materiais de fricção e prevê o judder no veículo a partir de um teste de bancada de laboratório.
Estatísticas multivariadas aplicadas a sinais reais de torque de testes de bancada separam revestimentos de embreagem pelo desempenho de judder e características de fabricação, e estabelecem um comportamento de torque de referência para o desenvolvimento de materiais.
A análise de elementos finitos é usada para prever quando o revestimento da embreagem rompe, com resultados numéricos mostrando clara concordância com testes experimentais de rompimento.
Uma metodologia para classificar a sensibilidade ao judder do revestimento da embreagem em um teste de bancada em sub-escala em vez de um veículo completo, com resultados preliminares mostrando boa correlação com o carro.
A proposta original para transferir a classificação de judder do revestimento da embreagem do veículo para uma bancada em subescala, motivada pelo tempo de teste e pela velocidade de desenvolvimento de materiais.
Uma metodologia em duas partes para caracterizar a sensibilidade ao judder do revestimento: simulação numérica do teste de judder em bancada para economizar tempo, validada contra um teste experimental de judder em um carro de passeio.
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