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Estimación del límite de vuelco de un vehículo comercial mediante ANFIS

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2015-09-27
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2015-10-16
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En primer lugar se expone la situación en la que se encuentra actualmente el problema, a través de un estado del arte donde se expondrán las actuales alternativas a este trabajo y las bases teóricas del mismo. Después se expondrán las características del vehículo escogido. En primer lugar las dimensiones, peso y localización del CDG. Breve descripción de las ruedas que montará, explicando que número de ellas tendrá por cada eje, los neumáticos, etc. Se pasará al sistema que hará que nuestro vehículo tenga movimiento. Esto es el bloque motor, embrague, caja de cambios y por último el diferencial. Se concluirá este apartado con la dirección y los frenos. A continuación se describirá el programa Trucksim. Programación de los escenarios donde se realizan las simulaciones, variación de los parámetros que sean necesarios para realizar los diferentes casos a los que se someterá al vehículo, realización de las simulaciones y una recopilación de datos. Pasaremos a explicar el funcionamiento de las redes neuronales. Profundizaremos, en concreto, en el tipo de red neuronal ANFIS y en la lógica difusa, que es el método en el que se apoya este tipo de red para realizar las relaciones interneuronales. En siguiente lugar, se transferirán esos datos obtenidos en Trucksim y se procede al desarrollo de la red neuronal. El módulo Anfis Editor del programa Matlab servirá de apoyo para este fin, que permitirá crear esa red y chequear los datos. Posteriormente, en una exposición de los resultados, se hará un testeo de diversas situaciones para obtener el error de la red en cada caso. El cálculo de errores nos permitirá ver los resultados satisfactorios o no del trabajo. Se estimará un presupuesto para el desarrollo de este trabajo. Y para concluir se expondrán las valoraciones finales y posibles soluciones para mejorar, tanto si los resultados han sido los esperados como si no.
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Tecnología automovilística, Sistemas de suspensión activa, Vehículos comerciales, Lógica difusa, Redes neuronales
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