Test Results of noise, ride comfort and vibration tests are investigated for three kinds of light rail transit vehicles which have passed the performance test and the test criteria has been satisfied. Noise level of light rail transit vehicles was 64~69dB(A) at stop and 74~75dB(A) when operated at full speed. The ride comfort index according to UIC 513R was 2.02 to 2.45. Vibration level of rubber tired light rail transit vehicle was from 'normal' to 'good' and that of iron wheel light rail transit vehicle was 'good' to 'excellent'. These data are the results for three kinds of light rail transit vehicles and more data can be accumulated after further performance test. These data can be used for a reference for the design of light rail transit vehicles.
차량 개발에 있어서 승차감(Ride)과 조향성능(Handling)의 평가는 차량의 동적 성능을 판단하는 주 인자인데, 차량업계에서는 이들 평가의 대부분을 주관적인 방법에 의존하고 있다. 최근에는 주관평가의 문제점을 해소하기 위해 차량의 동적 거동을 직접 측정함으로써 평가를 객관화하려는 시도가 많이 행해지고 있다. 본 연구에서는 숭차감 평가를 위한 정량화 지수를 개발하는데 있어서 저해 요인들을 분석하고 이에 대한 해결방안을 제안함으로써 측정된 물리량을 이용하여 주관평가 결과를 대체할 수 있는 방안을 정립하고자 한다. 우선 정적, 동적 승차감에 대한 모형을 통해서 승차감 정량화의 한계와 기존의 승차감 평가지수에 대해 고찰하고, 실제 차량 시험에서 얻어진 주관 평가치와 측정 가속도간의 상관관계 정립을 통해 관계식을 수립하는 방안에 대해 서술하고자 한다. 이 과정에서 주행시 간헐적으로 들어오는 충격성 입력을 처리하는 방법도 함께 논하였다.
In order to solve the conflict problem between the ride comfort and the road holding, the optimal design of shock absorber that minimizes the r.m.s. of sprung mass vertical acceleration and pitch rate with the understeer characteristics constraints in the high speed stability is proposed. The design of experiments and the nonlinear optimization algorithm are used together to obtain the optimal design of shock absorber. The second order regression models of the input variables(front and rear damping coefficients) and the output variables (ride comfort index and road holding one) are obtained by the central composite design in the design of experiments. Then the optimal design of shock absorber can be systematically adjusted with applying the nonlinear optimization algorithm to the obtained second order regression model. The frequency response analysis of sprung mass acceleration and pitch rate shows the effectiveness of the proposed optimal design of shock absorber in the sprung mass resonance range with the understeer characteristics constraints.
To improve the ride comfort and handling characteristics of a vehicle, an active suspension which is controlled by external actuators can be used. An active suspension can control the vertical acceleration of a vehicle and the tire deflection to achieve the desired suspension goal. For this purpose, Model Predictive Control (MPC) scheme is applied with the assumption that the preview information of the oncoming road disturbance is available. The predictive control approach uses the output prediction to forecast the output over a time horizon and determines the future control over the horizon by minimizing the performance index. The developed method is applied to a half car model of four degrees-of-freedom and numerical simulations show that the MPC controller improves noticeably the ride qualities and handling performance of a vehicle.
In this paper the start fuel index was developed to estimate ride quality of a forklift truck during the start motion. Through the consultation with test drivers, definition of start feel was made, and three parameters were selected to describe the start motion. They are engagement shock in the forwarding direction, vertical and pitch vibration respectively. To find out the relation between the measured motion and the subjective fueling, both the subjective rating and the measurement of vehicle motions were performed simultaneously. The correlation analysis between the two kinds of results showed start fuel was expressed by the measured accelerations with accuracy and reliability, Use of the new index has advantages of not only evaluating start fuel only by the measured signals but providing the consistent results which are not affected by physical and mental state of a test driver. Usefulness of the new index was confirmed by verification test on four new forklift trucks of a same model, which showed the order of preference by the index was coincided that by subjective evaluation.
In this study, the most important suspension characteristics of railway vehicle, such as primary and secondary stiffness, are optimized to maximize ride qualify. Critical speed, secondary suspension stroke oil tangent track and derailment coefficient on the maximum curvature, are selected as the performance constraints. Piecewise linear curving model is used to evaluate derailment coefficient where it is assumed that wheel/rail contacts occurs at tread or at idealized flange. The combined design procedure is used to optimize above design variables at the same time.
High-speed rail (HSR) has been in operation and development in many countries worldwide. The explosive growth of HSR has posed great challenges for operation safety and ride comfort. Among various technological demands on high-speed trains, vibration is an inevitable problem caused by rail/wheel imperfections, vehicle dynamics, and aerodynamic instability. Ride comfort is a key factor in evaluating the operational performance of high-speed trains. In this study, online monitoring data have been acquired from an in-service high-speed train for condition assessment. The measured dynamic response signals at the floor level of a train cabin are processed by the Sperling operator, in which the ride comfort index sequence is used to identify the train's operation condition. In addition, a novel technique that incorporates salient features of Bayesian inference and time series analysis is proposed for outlier detection and change detection. The Bayesian forecasting approach enables the prediction of conditional probabilities. By integrating the Bayesian forecasting approach with time series analysis, one-step forecasting probability density functions (PDFs) can be obtained before proceeding to the next observation. The change detection is conducted by comparing the current model and the alternative model (whose mean value is shifted by a prescribed offset) to determine which one can well fit the actual observation. When the comparison results indicate that the alternative model performs better, then a potential change is detected. If the current observation is a potential outlier or change, Bayes factor and cumulative Bayes factor are derived for further identification. A significant change, if identified, implies that there is a great alteration in the train operation performance due to defects. In this study, two illustrative cases are provided to demonstrate the performance of the proposed method for condition assessment of high-speed trains.
Driver's feeling is variously affected by lots of components such as engine, frame, wheels, and seats during the operation of automobiles. The main objective of this research is to identify the correlation between subjective evaluation and vibration metrics that was set by ISO to investigate development of the car vibration quality index using multiple linear regressions(MLR). A previous research related with automotive vibration quality used the method of calculating acceleration values of the point of a seat, a seat back, foot as RMS for objective evaluation. The automotive comfort is determined by RMS values. In comparison with the previous research, this study includes not only the vibration metrics, but also subjective values by jury evaluation. By indentifying the correlation between subjective evaluation and vibration metrics, the automotive vibration quality index is developed through MLR. Based on the results of this study, the proposed the automotive vibration quality index which developed through MLR will be helpful to obtain objective and reliable automotive comfort values.
Driver's feeling is variously affected by lots of components such as engine, frame, wheels, and seats during the operation of automobiles. The main objective of this research is to identify the correlation between subjective evaluation and vibration metrics that was set by ISO to investigate development of the car vibration quality index using multiple linear regressions (MLR). A previous research related with automotive vibration quality used the method of calculating acceleration values of the point of a seat, a seat back, foot as RMS for objective evaluation. The automotive comfort is determined by RMS values. In comparison with the previous research, this study includes not only the vibration metrics, but also subjective values by jury evaluation. By indentifying the correlation between subjective evaluation and vibration metrics, the automotive vibration quality index is developed through MLR. Based on the results of this study, the proposed the automotive vibration quality index which developed through MLR will be helpful to obtain objective and reliable automotive comfort values.
The ‘AEIPR’(Accelerometer Established Inertial Profiling Reference) method has been applied to measure the road profile. The dynamic road profiling method using AEIPR has the advantages of cost effectiveness, measuring speed and relatively high reliability. However, it is required to improve the double integration algorithm to get the measurement results with the accuracy of hither level. In the first part of this paper, the effective double integration algorithm is suggested and the ‘Road Profiler’ software is developed on the basis of the algorithm. Road profiling tests are performed using the developed ‘Road Profiler’ system on the specially designed tracks for the durability tests and the various types of pubic roads. Test results are shown and evaluated by the international road evaluation indicies and classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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