This paper describes a method to find an optimal driving condition of vibratory gyroscope. Mechanical coupling between driving and sensing mode degrades the performance of vibratory gyroscope. When the resonant frequencies of driving and sensing parts are fixed, frequency and amplitude of driving source affect mechanical coupling. Thus, they should be optimally tuned. To investigate the influence of driving source on mechanical coupling, we measured frequency response and displacement of driving and sensing mode using laser vibromenter. The measured frequency response and displacement show that the gyroscope has minimum mechanical coupling when the frequency of driving source is set to the intermediate value of driving and sensing part resonant frequency. Measurement also shows that the mechanical coupling increases abruptly at a certain driving voltage as the voltage increases.
Objective: The aim of this study is to investigate effect of driver's cognitive distraction on driver's physiological state and driving performance, and then to determine parameters appropriate for detecting the cognitive distraction. Background: Driver distraction is a major cause of traffic accidents and poses a serious threat to traffic safety due to ever increasing use of in-vehicle information systems and mobile phones during driving. Cognitive distraction, among four different types of distractions, prevents a driver from processing traffic information correctly and adapting to change in surround vehicle behavior in time. However, the cognitive distraction is more difficult to detect because it normally does not involve significant change in driver behavior. Method: A full-scale driving simulator was used to create virtual driving environment and situations. Participants in the experiment drove the driving simulator in three different conditions: attentive driving with no secondary task, driving and conducting secondary task of adding numbers, and driving and conducting secondary task of conversing with an experimenter. Parameters related with driver's physiological state and driving performance were measured and analyzed for their change. Results: The experiment results show that driver's cognitive distraction, induced by secondary task of addition and conversation during driving, increased driver's cognitive workload, and indeed brought change in driver's physiological state and degraded driving performance. Conclusion: The galvanic skin response, pupil size, steering reversal rate, and driver reaction time are shown to be statistically significant for detecting cognitive distraction. The appropriate combination of these parameters will be used to detect the cognitive distraction and estimate risk of traffic accidents in real-time for a driver distraction warning system.
Recently, due to various environmental problems such as global warming, increasing of international oil prices and exhaustion of resource, a paradigm of world automobile market is rapidly changing from vehicles using internal combustion engine to eco-friendly vehicles using electric power such as EV (Electric Vehicle), HEV (Hybrid Electric Vehicle), PHEV (Plug-in Hybrid electric Vehicle) and FCEV (Fuel Cell Electric Vehicle). There are many driving cycles for performance evaluation of conventional vehicles. However there is a lack of researches on driving cycle for EV. This study is composed of part 1 and part 2. In this paper part 1, in order to develop urban driving cycle for performance evaluation of electric vehicles, Gwacheon-city patrol route of police patrol car was selected. Actual driving test was performed using EV. The driving data such as velocity, time, GPS information etc. were recorded. GUDC-EV (Gwacheon-city Urban Driving Cycle for Electric Vehicles) including road gradient was developed through the results of analyzing recorded data. Reliability of the driving cycle development method was substantiated through comparison of electricity performance. In the second part of this study, the developed driving cycle was compared to simulation result of the existing urban driving cycle. Verification of the developed driving cycle for EV performance evaluation was described.
Robots have been used in many fields due to its performance improvement and variety of its functionality, to the extent which robots can replace human tasks. Individual feature and better performance of robots are expected and required to be created. As their performances and functions have increased, systems have gotten more complicated. Multi mobile robots can perform complex tasks with simple robot system and algorithm. But multi mobile robots face much more complex driving problem than singular driving. To solve the problem, in this study, driving algorithm based on the energy method is applied to the individual robot in a group. This makes a cluster be in a formation automatically and suggests a cluster the automatic driving method so that they stably arrive at the target. The energy method mentioned above is applying attractive force and repulsive force to a special target, other robots or obstacles. This creates the potential energy, and the robot is controlled to drive in the direction of decreasing energy, which basically satisfies lyapunov function. Through this method, a cluster robot is able to create a formation and stably arrives at its target.
This paper proposes a method that can be used for the resistance estimation of a PWM (Pulse Width Modulation)-driven solenoid. By using estimated solenoid resistance, the PWM duty ratio was compensated to be proportional to the solenoid current. The proposed method was developed for use with EHB (Electro-Hydraulic Braking) systems, which are essential features of the regenerative braking system of many electric vehicles. Because the HU (Hydraulic Unit) of most EHB systems performs not only ABS/TCS/ESP (Electronic Stability Program) functions but also service braking function, the possible duration of continuous solenoid driving is so long that the generated heat can drastically change the level of solenoid resistance. The current model of the PWM-driven solenoid is further developed in this paper; from this a new resistance equation is derived. This resistance equation is solved by using an iterative method known as the FPT (fixed point theorem). Furthermore, by taking the average of the resistance estimates, it was possible to successfully eliminate the effect of measurement noise factors. Simulation results showed that the proposed method contained a sufficient pass-band in the frequency response. Experimental results also showed that adaptive solenoid driving which incorporates resistance estimations is able to maintain a linear relationship between the PWM duty ratio and the solenoid current in spite of a wide variety of ambient temperatures and continuous driving.
In this paper we calculated and compared the arc driving force of two spiral-tyre vacuum interrupter electrode models which have 3petals and 4petals respectively by means of commercial finite element method software Maxwell 3D. As a result we can find that the more petals the electrode has, the stronger arc driving force was generated. This simulation method can contribute to optimization of spiral-type electrode designs in a view of arc driving force.
Because of simplicity and easiness, dynamic pile driving formulae have long been used by most of the field engineers for pile quality control purposes. Yet their reliability have been repeatedly reported unsuitable and the results can lead to significant errors. According to the research results by the authors, the two most important sources of unreliability of dynamic pile driving formulae are uncertainty in the estimation of hammer efficiency and time dependent characteristics of pile bearing capacity. Based on this finding a new method is proposed. By using the actual value of hammer efficiency the pile bearing capacity at the time of driving could be reasonably estimated. By performing restrike test sometime after pile installation, time effect coefficient could be determined. The effectiveness of the proposed method was proven in the actual construction project.
In the analysis of the electric machine by finite element method, the primary current has been selected as a driving source. But the voltage is constant and the primary current varies according to the load condition in the pracdtical system. Therefore, in this paper, magnetic flux distribution, primary current, input effective power, power factor, efficiency and propulsion force of S.L.I.M. were calculated by the finite element method cnsidering the voltage as a driving source. Because the driving characteristics could not be measured in the S.L.I.M., voltage-current curve, 3-phase current curve, and propulsion force were measured at the starting and they were compared with theoretical values.
In this paper, we proposed a method for vehicle monitoring with trajectory reconstruction. For safety, it is important to monitor the driving habit of driver. Every year, many accidents occur due to the reckless driving of the driver. Continuous monitoring of the status of commercial vehicles is needed for safety through the entire path from start point to the destination. To monitor the reckless driving, we try to monitor the trajectory of the vehicle by using vehicle's lateral acceleration data. Compared with steering angle and lateral acceleration, these resemble each other. So, we find the relationship of steering angle and acceleration, and find the global direction of vehicle. We find the position of non-GPS section with EKF (External Kalman Filter) and reconstruct the whole trajectory during vehicle driving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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