Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.17
no.3
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pp.54-61
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2009
Lane keeping assistant system (LKAS) could save thousands of lives each year by maintaining lane position and is regarded as a promising active safety system. The LKAS is expected to reduce the driver workload and to assist the driver during driving. This paper proposes a model based predictive controller for the LKAS which requires cooperative driving between the driver and the assistance system. A Hardware-In-the-Loop-Simulator (HILS) is constructed for its evaluation and includes Carsim, Matlab Simulink and a lane detection algorithm. The single camera is mounted with the HILS to acquire the monitor images and to detect the lane markers. The simulation is conducted to validate the LKAS control performance in various road scenario.
ATP(Automatic Train Protection) system in railway signaling system is the important one grasping the position and velocity of a train. The wayside transmitter of ATP system is installed between rails. In concrete slab track, the signal current using wayside transmitter of ATP system is influenced by reinforcing bars. The magnetic coupling between reinforcing bars and wayside transmitter of ATP system as a filter makes an input current distorted. So, it makes an alternating current signal with a desirable size not transmit to on-board system of a train. Way to decrease the distortion of an input current signal frequency is to avoid maximum induction current frequency. And the induction phenomenon between reinforcing bars insulated and wayside transmitter of ATP system does not occur. In this paper, we represent the model about wayside transmitter of ATP system and reinforcing bars on the concrete slab tracks, and calculated the parameters demanded for the model. Also, we demonstrated it through the Maxwell program. Furthermore, we calculated impedance on wayside transmitter used in KVB system and ERTMS/ETCS system which are a kind of ATP system, frequency response of induction current, using the Matlab, and demonstrated the validity of it, using the PSpice program.
This paper describes an algorithm for Advanced Emergency Braking(AEB) with tire-road friction coefficient estimation. The AEB is a system to avoid a collision or mitigate a collision impact by decelerating the car automatically when forward collision is imminent. Typical AEB system is operated by Time-to-collision(TTC), which considers only relative velocity and clearance from control vehicle to preceding vehicle. AEB operation by TTC has a limit that tire-road friction coefficient is not considered. In this paper, Tire-road friction coefficient is also considered to achieve more safe operation of AEB. Interacting Multiple Model method(IMM) is used for Tire-road friction coefficient estimation. The AEB algorithm consists of friction coefficient estimator and upper level controller and lower level controller. The numerical simulation has been conducted to demonstrate the control performance of the proposed AEB algorithm. The simulation study has been conducted with a closed-loop driver-controller-vehicle system using using MATLAB-Simulink software and CarSim Vehicle model.
AC-DC conversion is a necessary for the systems that require DC source. This conversion has been done via rectifiers based on controlled or uncontrolled semiconductor switches. Advances in the power electronics and microprocessor technologies allowed the use of Pulse Width Modulation (PWM) rectifiers. In this paper, dq-axis current and DC link voltage of three-phase PWM rectifier are controlled by using type-2 fuzzy neural network (T2FNN) controller. For this aim, a simulation model is built by MATLAB/Simulink software. The model is tested under three different operating conditions. The parameters of T2FNN is updated online by using back-propagation algorithm. The results obtained from both T2FNN and Proportional + Integral + Derivate (PID) controller are given for three operating conditions. The results show that three-phase PWM rectifier using T2FNN provides a superior performance under all operating conditions when compared with PID controller.
Ji Hyun-Jin;Lim Sung-Kwang;Yoo Yung-Sung;Bae Joong-Myeon
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.30
no.8
s.251
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pp.731-740
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2006
The solid oxide fuel cell (SOFC) is expected to be a candidate for distributed power sources in the next generation, due to its high efficiency and high-temperature waste heat utilization. In this study, the 5-cell SOFC stack was operated with pure hydrogen or reformed gas at anode side and air at cathode side. When stack was operated with diesel and methane ATR reformer, the influence of the $H_2O/C,\;O_2/C$ and GHSV on performance of stacks have been investigated. The result shows that the cell voltage was decreased with the increase of $H_2O/C$ and $O_2/C$ due to the partial pressure of fuel and water, and cell voltage was more sensitive to $O_2/C$ than $H_2O/C$. Next, the dynamic model of SOFC system included with ATR reformer was established and compared with experimental data. Based on dynamic model, the operation strategy to optimize SOFC-Reformer system was suggested and simulated.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.19
no.4
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pp.340-346
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2014
There are many factors that contribute to hit probability of the gun shot of ground combat vehicles. Aiming accuracy is mainly affected by the dynamic state of the vehicle. The stabilization error of the turret under system vibration is one of the major factors that affect the aiming accuracy. The vibration of the vehicle is affected by both the state of the road and the speed of the vehicle. This paper analyzes the aiming accuracy of the gun equipped on the GCV when the vehicle drives on the different roads and at different speed. The vertical displacement and the pitch angle of the gun are calculated and the impact points of the target are calculated. Distribution of the impact points on the target is greatly influenced by the pitch rotation rather than vertical displacement. And this aiming errors result in the errors of point of impacts on the target after the bullet flies through the air under trajectory equations. The GCV is modeled using a half-car model with 6 D.O.F. and the specifications of the M2 machine gun are used in trajectory calculation simulation and the target is located in 1000 m away from the gun.
his study discusses the design of an automatic berthing control algorithm for ships with a haw thruster and a stern thruster, as well as a rudder. A nonlinear mathematical model for the law speed maneuvering of ships was used to design a MIMO (multi-input multi-output) nonlinear control algorithm. The algorithm consists of two parts, the forward velocity control and heading angle control. The control algorithm was designed based on the longitudinal and yaw dynamic models of ships. The desired heading angle was obtained by the so-called "Line of Sight" method. An optimal control force allocation method forthe rudder and the thrusters is suggested. The nonlinear control algorithm was tested by numerical simulations using MATLAB, and showed good tracking performance.
Park, Joung-Ho;Cha, Wang-Cheol;Cho, Uk-Rae;Kim, Jae-Chul
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.28
no.11
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pp.77-83
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2014
The Estimation of State of Charge(SOC) for batteries is an important aspect of a Battery Management System(BMS). A method for estimating the SOC is proposed in order to overcome the individual disadvantages of the current integral and Open Circuit Voltage(OCV) estimation methods by combining them using Extended Kalman filter(EKF). The non-linear characteristics of the Li-Ion RC battery model used in this study is also solved through EKF. The proposed method is simulated in a Matlab environment with a Li-Ion Kokam battery (3.7V, 1,500mAh). Results showed that there is an improvement in the estimation error when using the proposed model compared to the conventional current integral method.
Kim, Dong-Min;Jung, Young-Hoon;Lim, Myung-Seop;Sim, Jae-Han;Hon, Jung-Pyo
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.12
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pp.2197-2210
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2016
Recently, the trend of zero emissions has increased in automotive engineering because of environmental problems and regulations. Therefore, the development of battery electric vehicles (EVs), hybrid/plug-in hybrid electric vehicles (HEVs/PHEVs), and fuel cell electric vehicles (FCEVs) has been mainstreamed. In particular, for light-duty electric vehicles, improvement in electric motor performance is directly linked to driving range and driving performance. In this paper, using an improved design for the interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM), the EV driving range for the light-duty EV was extended. In the electromagnetic design process, a 2D finite element method (FEM) was used. Furthermore, to consider mechanical stress, ANSYS Workbench was adopted. To conduct a vehicle simulation, the vehicle was modeled to include an electric motor model, energy storage model, and regenerative braking. From these results, using the advanced vehicle simulator (ADVISOR) based on MATLAB Simulink, a vehicle simulation was performed, and the effects of the improved design were described.
This paper presents a longitudinal control algorithm for ensuring takeover time of autonomous vehicle using V2V communication. In the autonomous driving of more than level 3, autonomous systems should control the vehicles by itself partially. However if the driver's intervention is required for functional safety, the driver should take over the control reasonably. Autonomous driving system has to be designed so that drivers can take over the control from autonomous vehicle reasonably for driving safety. In this study, control algorithm considering takeover time has been developed based on computation method of takeover time. Takeover time is analysed by conditions of longitudinal velocity of preceding vehicle in time-velocity plane. In addition, desired clearance is derived based on takeover time. The performance evaluation of the proposed algorithm in this study was conducted using 3D vehicle model with actual driving data in Matlab/Simulink environment. The results of the performance evaluation show that the longitudinal control algorithm can control while securing takeover time reasonably.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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