Visual effects are important cues for providing occupants with virtual reality in a vehicle simulator which imitates real driving. The viewpoint of an occupant is sensitively dependent upon the occupant's posture, therefore, the total human body motion must be considered in a graphic simulator. A real-time simulation is required for the dynamic analysis of complex human body motion. This study attempts to apply a neural network to the motion analysis in various driving situations. A full car of medium-sized vehicles was selected and modeled, and then analyzed using ADAMS in such driving conditions as bump-pass and lane-change for acquiring the accelerations of chassis of the vehicle model. A hybrid III 50%ile adult male dummy model was selected and modeled in an ellipsoid model. Multibody system analysis software, MADYMO, was used in the motion analysis of an occupant model in the seated position under the acceleration field of the vehicle model. Acceleration data of the head were collected as inputs to the viewpoint movement. Based on these data, a back-propagation neural network was composed to perform the real-time analysis of occupant motions under specified driving conditions and validated output of the composed neural network with MADYMO result in arbitrary driving scenario.
Acceleration performance, maximum velocity, urban driving energy consumption, and high-way driving energy consumption are important characteristics of electric vehicle driving. This study analyzes the effect of a gear ratio on these characteristics for a front wheel drive electric vehicle. The normalized sensitivity metric is used to compare the sensitivity of these scaled characteristics to the changes in the gear ratio. The sensitivity analysis results show that the normalized values are 0.95 for maximum velocity, 0.91 for acceleration performance, 0.51 for urban driving energy consumption, and 0.24 for high-way driving energy consumption. Therefore, the maximum velocity was affected the most by the changes in the gear ratio. These results can be used to determine the gear ratio of a front wheel drive electric vehicle to optimize the driving characteristics simultaneously.
This paper develops a computer model for estimating the handling of a cabover type large-sized truck. The truck is composed of front and rear suspension systems, a frame, a cab, and ten tires. The computer model is developed using ADAMS. A shock absorber, a rubber bush, and a leaf spring aunt a lot on the dynamic characteristic of the vehicle. Their stiffness and damping coefficient are measured and used as input data of the computer model. Leaf springs in the front and rear suspension systems are modeled by dividing them three links and joining them with joints. To improve the reliability of the developed computer model, the frame is considered as a flexible body. Thus, the frame is modeled by finite elements using MSC/PATRAN. A mode analysis is performed with the frame model using MSC/NASTRAN in order to link the frame model to the computer model. To verify the reliability of the developed computer model, a double lane change test is performed with an actual vehicle. In the double lane change, lateral acceleration, yaw rate, and roll angle are measured. Those test results are compared with the simulation results.
This paper develops a 3 DOF vehicle model which includes lateral, roll and yaw motion to study a 4WS vehicle. The model is used for the simulation of a 4WS vehicle behavior, and to derive a control algorithm for rear wheel steering. This paper uses a feedforward plus feedback control scheme to compute a rear wheel steering angle. The feedforward control scheme for computing the first rear wheel steering angle uses a gain which is acquired by multiplying a proper value on a gain to maintain a zero sideslip angle. The feedback control scheme for computing the second rear wheel steering angle uses fuzzy logic and model following control scheme. A linear 2 DOF model is used as a reference model for model following control, and is derived from the developed 3 DOF model by neglecting sprung mass roll motion. A reference state variable is yaw rate, and is computed using the linear 2 DOF model. J-turn and lane change maneuver simulation are performed to show the effectiveness of the developed control scheme. The simulation results show that the 4WS vehicle with the developed control scheme has much better performance in yaw rate, lateral acceleration, roll angle, and sideslip angle than the 2WS vehicle. Also, the results show that the performance of the developed control is close to the one of an optimal control which assumes all states are perfect.
In the companion paper, the composition and structure of the MATDYMO (Multi-Agent for Traffic Simulation with Vehicle Dynamic Model) were proposed. MATDYMO consists of the road management system, the vehicle motion control system, the driver management system, and the integration control system. Among these systems, the road management system and the integration control system were discussed In the companion paper. In this paper, the vehicle motion control system and the driver management system are discussed. The driver management system constructs the driver agent capable of having different driving styles ranging from slow and careful driving to fast and aggressive driving through the yielding index and passing index. According to these indices, the agents pass or yield their lane for other vehicles; the driver management system constructs the vehicle agents capable of representing the physical vehicle itself. A vehicle agent shows its behavior according to its dynamic characteristics. The vehicle agent contains the nonlinear subcomponents of engine, torque converter, automatic transmission, and wheels. The simulation is conducted for an interrupted flow model and its results are verified by comparison with the results from a commercial software, TRANSYT-7F. The interrupted flow model simulation is implemented for three cases. The first case analyzes the agents' behaviors in the interrupted flow model and it confirms that the agent's behavior could characterize the diversity of human behavior and vehicle well through every rule and communication frameworks. The second case analyzes the traffic signals changed at different intervals and as the acceleration rate changed. The third case analyzes the effects of the traffic signals and traffic volume. The results of these analyses showed that the change of the traffic state was closely related with the vehicle acceleration rate, traffic volume, and the traffic signal interval between intersections. These simulations confirmed that MATDYMO can represent the real traffic condition of the interrupted flow model. At the current stage of development, MATDYMO shows great promise and has significant implications on future traffic state forecasting research.
This paper presents the results of an experimental investigation on a vibration-based damage identification framework for a steel girder type and a truss bridge based on acceleration responses to operational loading. The method relies on sensor clustering-based time-series analysis of the operational acceleration response of the bridge to the passage of a moving vehicle. The results are presented in terms of Damage Features from each sensor, which are obtained by comparing the actual acceleration response from the sensors to the predicted response from the time-series model. The damage in the bridge is detected by observing the change in damage features of the bridge as structural changes occur in the bridge. The relative severity of the damage can also be quantitatively assessed by observing the magnitude of the changes in the damage features. The experimental results show the potential usefulness of the proposed method for future applications on condition assessment of real-life bridge infrastructures.
Accurate state estimation is important for autonomous driving. However, the estimation error increases in situations that a lot of longitudinal slip occurs. Therefore, this paper presents a vehicle state estimation method using an Extended Kalman Filter. The filter estimates the states of the host vehicle robust to wheel slip. It utilizes the measurements of the four-wheel rotational speeds, longitudinal acceleration, yaw-rate, and steering wheel angle. Nonlinear measurement model is represented by Ackermann Model. The main advantage of this approach is the accurate estimation of yaw rate due to the measurement of the steering wheel angle. The proposed algorithm is verified in scenarios of autonomous emergency braking (AEB), lane change (LC), lane keeping (LK) using an automated vehicle. The results show that the proposed algorithm guarantees accurate estimation in such scenarios.
Recently, major developed countries have strengthened automobile fuel efficiency regulations and carbon dioxide emission allowance standards to curb climate change caused by global warming worldwide. Accordingly, research and manufacturing on electric vehicles that do not emit pollutants during actual driving on the road are being conducted. Several automobile companies are producing and testing electric vehicles to commercialize them, but it takes a lot of manpower and time to test and evaluate mass-produced electric vehicles with driving mileage of more than 300km on a per-charge. Therefore, in order to reduce this, a simulation model was developed in this study. This study used vehicle information and MCT speed profile of small electric vehicle as basic data. It was developed by applying Simulink, which models the system in a block diagram method using MATLAB software. Based on the vehicle dynamics, the simulation model consisted of major components of electric vehicles such as motor, battery, wheel/tire, brake, and acceleration. Through the development model, the amount of change in battery SOC and the mileage during driving were calculated. For verification, battery SOC data and vehicle speed data were compared and analyzed using CAN communication during the chassis dynamometer test. In addition, the reliability of the simulation model was confirmed through an analysis of the correlation between the result data and the data acquired through CAN communication.
This paper performs static and dynamic tests of a multi-leaf spring and a tapered leaf spring to investigate their hysteretic characteristics. In the static test, trapezoidal input load is applied with 0.1Hz excitation frequency and with zero initial loading conditions. In the dynamic test, sinusoidal input load is applied with five excitation amplitudes and three excitation frequencies. In these tests, static and dynamic hysteretic characteristics of the multi-leaf spring and the tapered leaf spring are compared, and, the effects of excitation amplitudes and frequencies on dynamic spring rate are also shown. In this paper, actual vehicle tests are performed to study the effects of hysteretic characteristics of the large-sized truck's handling performance. The multi-leaf spring or the tapered leaf spring is used in the front suspension. The actual vehicle test is performed in a double lane change track with three velocities. Lateral acceleration, yaw rate and roll angle are measured using a gyro-meter located at the mass center of the cab. The test results showed that a large-sized truck with a tapered leaf spring needs to have an additional apparatus such as roll stabilizer bar to increase the roll stabilizer due to hysteretic characteristics.
완화곡선구간은 직선과 곡선사이에 설치되는 구간이며, 곡선반경 및 캔트 등의 선형변화에 따라 차량의 횡방향 가속도, 횡방향 저크 및 롤속도의 변화가 발생하여 차량주행안전성 및 승차감 측면에서 취약구간이 된다. 본 논문에서는 철도차량의 차체횡가속도와 롤속도의 계측결과를 이용하여 완화곡선 구간의 승차감을 정량적으로 산정하였으며, 승차감 평가기법은 EN규격에서 제시하는 완화곡선 구간의 승차감 평가방법을 사용하였다. 평가결과로 부터 통하여 국내 일반철도 노선의 완화곡선구간 승차감의 분포특성을 조사하였으며, 곡선반경 크기와 차량 속도가 완화곡선 구간의 승차감에 미치는 영향을 분석하였다. 마지막으로, 캔트 시간변화율과 완화곡선 승차감의 관계를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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