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電子安定制御 - 高度なロボット工学による車両ダイナミクスと制御の強化 - cover
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電子安定制御 - 高度なロボット工学による車両ダイナミクスと制御の強化

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

1: 電子安定制御: 電子安定制御 の基礎、そのコンポーネント、および車両安全におけるその役割について学びます。
 
2: アンチロック ブレーキ システム: アブソリュート がブレーキング中にホイールのロックアップを防ぎ、制御を改善する仕組みを理解します。
 
3: トヨタ マトリックス: トヨタ マトリックス モデルにおける安定制御の実装とその影響について調べます。
 
4: トラクション コントロール システム: トラクションコントロールシステム について と加速中のトラクション維持におけるその機能について学びます。
 
5: 先進運転支援システム: 先進運転支援システム が 電子安定制御 と統合して運転支援を強化する仕組みについて学びます。
 
6: 電子ブレーキ力配分: 電子ブレーキ力配分 の が安全のために個々のホイールへのブレーキ力を最適化する仕組みを調べます。
 
7: 電子スロットル制御: 等 と、正確な車両加速管理におけるその重要性について詳しく学びます。
 
8: ドライブ バイ ワイヤ: 機械制御から電子制御への移行とその影響について理解します。
 
9: アウディレーシングスポーツ 6: パフォーマンス重視のアウディレーシングスポーツ 6における高度な安定性制御の適用を分析します。
 
10: ジープ パトリオット: 安定性システムがジープ パトリオットのオフロード機能をどのように強化するかを探ります。
 
11: コーナリングブレーキ制御: コーナリングブレーキ制御が旋回中の安定性維持にどのように役立つかを学びます。
 
12: ブレーキバイワイヤー: 従来のシステムに対する電子制御ブレーキの利点を調べます。
 
13: 車両安全技術: 現代の車両のより広範な安全技術を調査します。
 
14: 三菱 スーパーオールホイールコントロール: スーパーオールホイールコントロールシステムと、その安定性技術との統合を理解します。
 
15: 三菱 アクティブホイールコントロール: アクティブホイールコントロールシステムと、それが車両ダイナミクスに与える影響を探ります。
 
16: 衝突回避システム: 電子安定制御 が衝突防止技術で重要な役割を果たす方法を学びます。
 
17: センソトロニックブレーキコントロール: 高度なブレーキ技術と、それが車両制御に与える影響を詳しく調べます。
 
18: 車両ダイナミクス統合管理: ヴァディンス が複数のシステムを調整して最適なパフォーマンスを実現する方法を調べます。
 
19: ホンダ アコード (北米版第 8 世代): アコードが安全性のために安定性機能を統合する方法を確認します。
 
20: 突然の意図しない加速: この現象を取り巻くメカニズムと安全プロトコルを理解します。
 
21: 横風安定化: 横風時に車両を安定させるのに役立つテクノロジーについて学びます。
Disponível desde: 18/12/2024.
Comprimento de impressão: 270 páginas.

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    ランダムサンプルコンセンサスとは
     
    R-A-N-S-A-C とも呼ばれるランダム サンプル コンセンサスは、外れ値を含む観察データのコレクションに基づいて数学モデルのパラメーターを推定するために使用される反復手法です。この方法は、外れ値が推定値に影響を及ぼさないことが許可される状況で使用されます。結論としては、外れ値を検出するツールとして見ることも可能です。アルゴリズムが特定の確率でのみ適切な結果を生成できる場合、アルゴリズムは非決定的であるとみなされ、メソッドで許可される反復回数が増加するにつれて、この可能性は高くなります。 1981 年に、S-R-I 国際的 で働いていた Fischler と Bolles が最初にアルゴリズムを公開しました。位置決定問題 (L-D-P) を解決するために、画像上に投影される空間内の点を見つけて、それらの点を既知の位置を持つランドマークのセットに変換することを目的とする問題である、彼らは R-A-N-S-A-C を利用しました。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 無作為サンプルのコンセンサス
     
    第 2 章: 推定者
     
    第 3 章: 最小二乗法
     
    第 4 章: 異常値
     
    第 5 章: 相互検証 (統計)
     
    第 6 章: 誤差と残差
     
    第 7 章: 混合モデル
     
    第 8 章: 堅牢な統計
     
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    第 10 章: リサンプリング (統計)
     
    (II) 無作為サンプルのコンセンサスに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でランダムサンプルのコンセンサスを使用する実際の例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のランダム サンプル コンセンサスについて基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
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