The purpose of this study is to investigate the effect of rotating unbalance mass on vibration characteristics of the front axle. The power-train systemof the vehicle is composed of several rotating parts. These component parts should be properly balanced by the balancing machine, however,sometimes these have the unbalance mass which causes the critical vibration in the vehicle. Therefore, this study suggests the vibration improvement method based on reducing the unbalance mass through changing the assembly type between the companion flange and the constant velocity joints. In addition, the way to increase the inertia moment of the companion flange was proposed.
The train travels on the track and, thus, the rear wheels precisely follow the paths of the front wheels. On the contrary, in the vehicles running on the road like automobiles, buses and trucks, the front wheels try to drag the rear ones toward them and across the inside of the curve. Off-tracking is defined as the radial offset between the path of the centerline of the front axle and the path of the centerline of the following axle. In the case of the bimodal tram with AWS(all wheel steering), the off-tracking decrease but the rear swing-out values increase because of the rear steering at the reverse phase angle. Thus, in order to determine the swept path width, maximum road width at the minimum turning radius, off-tracking and swing-out should be considered for the bimodal tram. In this paper, trajectory simulations were carried out for the various condition such as front steering, front and rear steering and suppression of swing-out to optimize the swept path width.
Wheel loader is one of the construction machinery capable of variety of tasks and the demand on functional diversity and structural reliability is growing. As a study on the optimal shape design of front axle for wheel loader through the design of experiments, this paper assessed the design parameters affecting the maximum stress. As a result, a value of 126.77 MPa of minimum stress was obtained, and optimal factors showed the values of w = 100.0 mm, ${\theta}=40^{\circ}$ and R = 118 mm. It showed an accuracy of 98.7% compared with the structural analysis.
Mo A Son;Hyeon Ho Jeon;Seung Yun Baek;Seung Min Baek;Wan Soo Kim;Yeon Soo Kim;Dae Yun Shin;Ryu Gap Lim;Yong Joo Kim
농업과학연구
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제50권4호
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pp.773-784
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2023
In this study, we developed a dynamic model and steering controller model for an autonomous tractor and evaluated their performance. The traction force was measured using a 6-component load cell, and the rotational speed of the wheels was monitored using proximity sensors installed on the axles. Torque sensors were employed to measure the axle torque. The PI (proportional integral) controller's coefficients were determined using the trial-error method. The coefficient of the P varied in the range of 0.1 - 0.5 and the I coefficient was determined in 3 increments of 0.01, 0.05, and 0.1. To validate the simulation model, we conducted RMS (root mean square) comparisons between the measured data of axle torque and the simulation results. The performance of the steering controller model was evaluated by analyzing the damping ratio calculated with the first and second overshoots. The average front and rear axle torque ranged from 3.29 - 3.44 and 6.98 - 7.41 kNm, respectively. The average rotational speed of the wheel ranged from 29.21 - 30.55 rpm at the front, and from 21.46 - 21.63 rpm at the rear. The steering controller model exhibited the most stable control performance when the coefficients of P and I were set at 0.5 and 0.01, respectively. The RMS analysis of the axle torque results indicated that the left and right wheel errors were approximately 1.52% and 2.61% (at front) and 7.45% and 7.28% (at rear), respectively.
This paper develops the flexible computational model of a heavy truck by interfacing the frame modeled as a flexible body to the heavy truck's computational model composed of rigid bodies. The frame is modeled by the finite element method. Three torsional modes and three bending modes of the frame are considered for the interface of the heavy truck's computational model. The actual vehicle test is conducted off road with a velocity of 20km/h. The vertical accelerations at the cab and front axle are measured in the test. For the verification of the developed computational model, the measured vertical acceleration profiles are compared with the simulation results of the heavy truck's flexible computational model. E grade irregular road profile of ISO is used as an excitation input in the simulation. The verified flexible computational model is used to compare the vibration characteristics of a front suspension system having a multi-leaf spring and that having a tapered leaf spring. The comparison results show that the front suspension having a tapered leaf spring has a higher vertical acceleration at the front axle but a lower vertical acceleration at the cab than the suspension system having a multi-leaf spring.
The bi-modal tram guided by the magnetic guidance system has two car-bodies and three axles. Each axle of the vehicle has an independent suspension to lower the floor of the car and improve ride quality. The turning radius of the vehicle may increase as a consequence of the long wheel base. Therefore, the vehicle is equipped with the All-Wheel-Steering(AWS) system for safe driving on a curved road. Front and rear axles should be steered in opposite directions, which means a negative mode, to minimize the turning radius. On the other hand, they also should be steered in the same direction, which means a positive mode, for the stopping mode. Moreover, only the front axle is steered for stability of the vehicle upon high-speed driving. In summary, steering angles and directions of the each axle should be changed according to the driving environment and steering mode. This paper proposes an appropriate AWS control algorithm for stable driving of the bi-modal tram. Furthermore, a multi-body model of the vehicle is simulated to verify the suitability of the algorithm. This model can also analyze the different dynamic characteristics between 2WS and AWS.
The bi-modal tram guided by the magnetic guidance system has two car-bodies and three axles. Each axle of the vehicle has an independent suspension to lower the floor of the car and improve ride quality. The turning radius of the vehicle may increase as a consequence of the long wheel base. Therefore, the vehicle is equipped with the All-Wheel-Steering(AWS) system for safe driving on a curved road. Front and rear axles should be steered in opposite directions, which means a negative mode, to minimize the turning radius. On the other hand, they also should be steered in the same direction, which means a positive mode, for the stopping mode. Moreover, only the front axle is steered for stability of the vehicle upon high-speed driving. In summary, steering angles and directions of the each axle should be changed according to the driving environment and steering mode. This paper proposes an appropriate AWS control algorithm for stable driving of the bi-modal tram. Furthermore, a multi-body model of the vehicle is simulated to verify the suitability of the algorithm. This model can also analyze the different dynamic characteristics between 2WS and AWS.
차량에 있어서 제동장치가 차지하는 중요도는 다른 부품에 비하여 매우 크다고 말할 수 있겠다. 그래서 차량 brake system을 적용하는데 있어서 가장 기초가 되는 수식 및 일반사항을 설명 함으로써 차량과 brake 관계를 넓게 이해하고 가장 적합한 제동장치의 설계에 도움을 주려는 데 본 기술의 목적이 있다. 우선 차량제원에 맞는 brake 성능에 관하여 생각하여 보자. 2개의 차 축을 갖고 있는 차량에서 제동할 경우 전 후 차축(front axle, rear axle)의 동하중(dynamic weight)은 정지상태 때의 하중과는 달라지게 된다. 그러므로 brake 성능은 이 동하중의 분배에 좌우되는 것이다.
The tractor front axle has the lower standard for noise and vibration relatively and it increase the possibility to develop of the alternative straight bevel gear of the expensive spiral bevel gear. The purpose of this paper is to compare of the spiral vs. the straight bevel gear manufacturing process. The manufacturing cost and productivity are compared after the spiral bevel gear of the tractor front axle is replaced of to the straight bevel gear. If spiral bevel gear is replaced to straight bevel gear, the cost is reduce 4.6% and productivity is increase 18%.
This paper studies experimentally on the building-up process for the amplitude of a commercial truck vibration induced by brake judder. A front axle drum equipped with a drum brake system is utilized for this experiment. A brake dynamo test, a real vehicle ride test and a real vehicle braking test are performed for the analysis of brake judder. The brake dynamo test measures judder by applying brake chamber pressures of 1, 2 and 3 bar at initial brake pad temperatures of $100^{\circ}C$ and $150^{\circ}C$. In order to assess the vertical acceleration at the front axle, the real vehicle ride test on a straight test road with velocities of 20, 40, 60 and 80 km/h is performed. The real vehicle braking test is carried out at the deceleration rate of 0.2g from a velocity of 90km/h for evaluating the vertical, lateral and longitudinal accelerations both at the front axle and at the cab floor under the driver's seat. The magnitudes and frequencies of the measured peak accelerations from the brake dynamo test, the real vehicle ride test and the real vehicle braking test are comparatively analyzed. This paper shows that the vibration produced by brake judder is built up due to the brake system's peak acceleration frequency being close to the vehicle ride mode's frequency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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