Show simple item record

dc.contributor.authorКісарчук, Б. М.uk
dc.contributor.authorМесюра, В. І.uk
dc.date.accessioned2025-03-19T13:43:54Z
dc.date.available2025-03-19T13:43:54Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationКісарчук Б. М. Система автоматичного гальмування автомобіля з використанням контролера нечіткої логіки [Електронний ресурс] / Б. М. Кісарчук, В. І. Месюра // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції "Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2022)", Вінниця, 16-17 червня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2022/paper/view/16234.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/46064
dc.description.abstractФормалізацію задачі гальмування здійснено на основі нечіткої моделі Мамдані. Наведено функції належності термів лінгвістичних змінних, які представляють вхідні та вихідний параметр системи. Запропоновано нечітку базу знань, яка містить сто двадцять шість правил. Детально описано алгоритм нечіткого виведення Мамдані.Наведено результати експериментів. Контролер визначає достатню гальмівну силу, що необхідна для запобігання зіткнення, забезпечуючи плавну їзду для пасажирів автомобіля. В цілому стаття ілюструє концепції моделювання та проектування контролера нечіткої логіки для системи автоматичного гальмування.uk
dc.description.abstractThe formalization of the braking problem is based on the fuzzy Mamdani model. The membership functions of the terms of linguistic variables, which represent the input and output parameters of the system, are given. A fuzzy knowledge base containing one hundred and twenty-six rules is proposed. The Mamdani fuzzy inference algorithm is described in detail. The results of experiments are given. The controller determines the sufficient braking force required to prevent a collision by providing a smooth ride for the car's occupants. In general, the article illustrates the concepts of modeling and designing a fuzzy logic controller for an automatic braking system.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції "Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2022)", Вінниця, 16-17 червня 2022 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2022/paper/view/16234
dc.subjectГальмівна системаuk
dc.subjectкоефіцієнт тертяuk
dc.subjectкут повороту колісuk
dc.subjectгальмуванняuk
dc.subjectнечітка логікаuk
dc.subjectалгоритмМамданіuk
dc.subjectBrake systemen
dc.subjectcoefficient of frictionen
dc.subjectangle of rotation of the wheelsen
dc.subjectbrakingen
dc.subjectfuzzy logicen
dc.subjectMamdani algorithmen
dc.titleСистема автоматичного гальмування автомобіля з використанням контролера нечіткої логікиuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.8
dc.relation.referencesBarry K. Guide to Automatic Emergency Braking [Електронний ресурс] / Keith Barry – Режим доступу до ресурсу: https://www.consumerreports.org/car-safety/automatic-emergency-braking-guidea1780056935/.en
dc.relation.referencesLeanse A. Automatic-Emergency-Braking [Електронний ресурс] / Alex Leanse Режим доступу до ресурсу: https://www.motortrend.com/features/automatic-emergency-braking/.en
dc.relation.referencesUnderstanding automotive braking system [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://studentlesson.com/automotive-braking-system-definition-functions-working/.en
dc.relation.referencesПегат А. Нечеткоемоделирование и управление / А. Пегат. – М : Бином. Лаборатория знаний, 2011. 655 с.
dc.relation.references[Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH.- СПб. 2005 — 736 сru
dc.relation.referencesМітюшкін Ю.І, Мокін Б.І., Ротштейн О.П. SoftComputing: ідентифікація закономірностей нечіткими базами знань. Монографіяю - Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2002. – 145 с.en
dc.relation.referencesNAUTICA. Методи нечіткого виведення [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://sites.google.com/site/ne4itkalogika/necitka-logika/metodi-necitkogo-vivedennauk
dc.relation.referencesFuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems:/ Guanrong Chen, Trung Tat Pham – Boca Raton London New York Washington, D.C., 2013. – 329 pen


Files in this item

No Thumbnail [100%x80]

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record