Necessarily, it is required to analyze interfacial mechanism between tire and road for understanding tire wear, vehicle tracking and breaking. Therefore, there have been some efforts to measure 3-axis pressure and 2-axis displacement on tire road interface. But it was so hard to couple precisely measuring sensor and desired point on tire tread pattern block that it was impossible to analyze the mechanism on commercial tire with tread pattern. To overcome such a problem, a on-line measurement system is proposed in this paper. And an automatic control system is designed to test the tire with similar configuration of real vehicle driving.
Tire noise is divided into two parts. One is pattern noise the other one is road noise. Pattern noise primarily occurs in over 500 Hz frequency but road noise occurs mainly in low frequency. It is important to develop a technology to predict the pattern noise at the design stage. Prediction technology of pattern noise has been developed by using image processing. Shape of tire pattern is computed by using imaging signal processing. Its results are different with the measured one. Therefore, the prediction of actual measured pattern noise is valuable. In the signal processing theory is applied to calculate the impulse response for the measurement environment. This impulse response used for the prediction of pattern noise by convolving this impulse response by the results of image processing of tire pattern.
Tire noise is a major noise source at high speeds. One of the noise source is controlled by pattern and structure. Pattern noise is effected by the shape of tread. And the bending stiffness of tire is influenced to the resonance of tire‘s belt. But in high frequency region, FEA is not appropriated with application. So this paper discusses about wave propagation of tire. There has been much effort to verify the flexural wave velocity with structure design specification.
We propose a design scheme of a binary decision tree and apply it to the tire tread pattern recognition problem. In this scheme, a binary decision tree is constructed by using fuzzy C-means( FCM ) algorithm. All the available features are used while clustering. At each node, the best feature or feature subset among these available features is selected based on proposed similarity measure. The decision tree can be used for the classification of unknown patterns. The proposed design scheme is applied to the tire tread pattern recognition problem. The design procedure including feature extraction is described. Experimental results are given to show the usefulness of this scheme.
Water on a road surface can lower the coefficient of friction of vehicle tires and it involves lots of risks. One way to prevent water from staying is to cut many "rain grooves" into the edges of the pavement parallel. Such grooves, however, can exert unwanted side forces, particularly on passenger tires, which cause "Groove Wander" making the drivers uncomfortable. The "Groove Wander" is somewhat related to vehicle geometry, but is more strongly related to interaction between road grooves and tire tread's longitudinal grooves. This thesis tries to examine principles to estimate "Groove Wandering" effect focusing on the design of longitudinal groove. Additionally, it studied how to reduce pipe resonance longitudinal grooves form in the contact patch.
본 연구에서는 타이어 마모성능에 따른 타이어 마모입자 생성량 및 도로변 미세먼지 물질로써 타이어 소재와 도로 포장체 구성 성분의 정량화 분석을 위한 기초적 연구를 수행하였다. 이에, 타이어 트레드 부위 고무의 가황제/가황촉진제의 사용비를 달리하여 고무배합물을 제조하였다. 제조된 고무배합물의 물성 평가 결과 가황제/가황촉진제의 사용비가 증가할수록 가교밀도는 감소하여 마모성능이 불리한 조건임을 확인하였다. 밀폐된 실내 마모시험기에서도 가교밀도가 감소할수록 타이어 마모입자 생성량은 증가하였고, 손실량 100% 대비 84~86%의 타이어 마모입자를 포집할 수 있었다. 타이어 마모입자 중, 96.4~97.7% 분산, 2.3~3.6% 비산되는 것으로 평가되었다. 포집된 타이어 마모입자의 화학분석 결과, 타이어의 마모성능에 따라 타이어 마모입자 내 타이어와 도로 구성 성분 비율(63 : 37 → 75 : 25)이 변화됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서는 타이어 마모성능에 따라 타이어 마모입자 발생에 대한 영향성을 관찰하기 위하여 실제 도로 현장의 조건 대비 가혹한 실내 마모환경으로부터 실험을 수행하였다. 이에 타이어 마모입자 발생이 도로 포장체 성분보다 더 높은 함량으로 분석되었다. 추후 실제 도로 환경에서 완제품 타이어와 실제 차량을 이용하여 자동차 도로변 미세먼지 저감을 위한 실증화 연구 방법을 도출할 계획이다.
본 논문에서는 새로운 퍼지 패턴 매칭 분류기(fuzzy pattern matching classifier) 설계 방법을 제안하였다. 기존의 퍼지 패턴 매칭 분류기를 설계함에 있어 분류기의 성능에 결정적인 영향을 미치는 소속 함수 (membership functions)의 모양과 개수에 대한 정확한 정보를 알 수 없었다. 따라서 소속 함수를 구하기 위하여 시행 착오(trial-error)법 혹은 경험에 의존하는(heuristic) 방법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 다양한 종류의 패턴에 대하여 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 사용하여 분류 에러를 최소로 줄이는 소속 함수의 적절한 모양과 개수를 찾기 위한 새로운 방법을 제안한다. 유전 알고리즘(genetic algorithms)은 진화라는 생물학적 모델을 기초로한 통계적 알고리즘의 한 부류이다. 이는 여러 함수 최적화 문제에 적용되어 최적 혹은 최적 근처의 해를 찾아 준다. 본 논문에서 유전 알고리즘은 분류 에러에 반비례하는 적합도 함수(fitness function)를 기본으로 소속 함수의 모양과 개수를 결정하는데 쓰인다. 유전 알고리즘에 있어서의 스트링은 소속 함수를 결정하게 되며 인식 결과는 다음 세대의 재생(reproduction) 연산에 영향을 미치게 된다. 제안되는 방법을 타이어 접지면 패턴과 필기체 영문자 인식에 적용하여 보았다. 실험 결과는 본 방법이 유용함을 보여준다.
Our study introduces an improved modular agricultural platform to provide convenience to agricultural workers. We upgrade the platform design in three parts, namely, by adding a 458 pattern tire, electricity control, and four-wheel steering function, to improve the platform performance. Results showed that the upgrades enhanced the platform performance and reduced its overall weight as compared with the existing platform. To demonstrate the performance of our improved platform, we conducted five types of experiments with respect to the climbing angle, variable width, attitude control, speed, and obstacle passing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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