A simulation study was carried to analyze the vehicle fuel consumption on component basis. Experiments was also carried out to identify the simulation results, under FTP-75 Hot Phase driving conditions. and arbitrary driving conditions. A good quantitative agreement was obtained. Based on the simulation, fuel energy was used in pumping loss(3.7%), electric power generation(0.7%), engine friction(12.7%), engine inertia(0.7%), torque converter loss(4.6%), drivetrain friction(0.6%), road-load(9.2%), and vehicle inertia(13.4%) under FTP-75 Hot Phase driving conditions. Using simulation program, the effects of capacity factor and idle speed on fuel consumption were estimated. A increment of capacity factor of torque converter resulted in fuel consumption improvement under FTP-75 Hot Phase driving conditions. Effect of a decrement of idle speed on fuel consumption was negligible under the identical driving conditions.
One of the most difficult problems in depth control for underwater vehicle is the effect of seaway disturbance. When a underwater vehicle operates in a near surface environment, the seaway generates essentially two types of stochastic disturbances that influence the boat notion. One component of the seaway forces is of large magnitude with a relatively narrow-band, first order component. The other component is generally of somewhat smaller magnitude, second order component. Since the magnitude of the first order component is generally such greater than the compensating force that can be generating by the planes, it is undesirable for the controller to generate a control command. In this paper, we used LPC(Linear Predictive Coding) processing to uncontrollable seaway disturbance. This method can be used extensively in sensor signal processing of underwater vehicles.
Recently, customers have been concerned about vehicle NVH depending on vehicle designing and manufacturing technologies development. In choosing vehicle, vehicle NVH is becoming the most important factor to customers. Especially, a seat is the final stage of vibration transfer path to passengers from all sources of vibration like engine, transmission and etc. And seat is the nearest component from driver's ear. For this reason, seat is the most important component that directly related to ride comfort for passengers. And driver can be influenced sensitively by BSR caused by seat. Thus, evaluating the vibration characteristics of vehicle seat and BSR caused by vehicle seat is necessary to reduce the seat BSR. The rattle noise occurred from seat has evaluated through sound source visualization and multi-dimensional spectral analysis - coherence function technique in this paper. Vibration characteristics of the seat has verified through modal test.
차량의 $CO_2$ 배출량은 통행속도에 따라 다르게 나타난다. 또한, 차량의 통행속도는 도로의 종류나 위치, 시간대, 교통량 등에 따라 다르게 나타난다. 본 논문에서는 주성분분석(PCA : Principal Component Analysis)을 이용하여 간선도로 구간 별 시간대 별로 차량 당 $CO_2$ 다량 배출구간을 판별하여 평가하였다. 분석 결과, 주성분분석 결과 제 1주성분과 제 2주성분으로 성분이 구분되는 것을 알 수 있었고 시간대가 각 주성분을 설명할 수 있는 주요 성분임을 알 수 있었다. 제 1주성분의 경우 새벽시간대와 오후시간대로 주성분을 설명할 수 있었다. 제 2주성분의 경우 오전, 오후 첨두시 시간대로 주성분을 설명할 수 있었다. 그리고 주성분 점수를 산출하여 분석한 결과 제 1주성분의 경우 새벽시간대에도 정체현상이 지속되는 잠원IC~한남대교 구간이 타 구간에 비해 주성분 점수가 높게 나타났고 제 2주성분의 경우 오전,오후 첨두시의 정체현상이 극심한 서울시 접속부와의 이격이 가까운 구간에서 주성분 점수가 높게 나타났다. 결과적으로 주성분 점수를 통하여 차량 당 $CO_2$ 다량 배출 구간을 판별할 수 있었다.
The evaluation of dynamic characteristics of bridges under operational traffic loads is a crucial aspect of bridge structural health monitoring. In the vehicle-bridge interaction (VBI) system, the vibration responses of bridge exhibit time-varying characteristics. To address this issue, an accurate time-frequency analysis method that combines the autoregressive power spectrum based empirical wavelet transform (AR-EWT) and local maximum synchrosqueezing transform (LMSST) is proposed to identify the time-varying instantaneous frequencies (IFs) of the bridge in the VBI system. The AR-EWT method decomposes the vibration response of the bridge into mono-component signals. Then, LMSST is employed to identify the IFs of each mono-component signal. The AR-EWT combined with the LMSST method (AR-EWT+LMSST) can resolve the problem that LMSST cannot effectively identify the multi-component signals with weak amplitude components. The proposed AR-EWT+LMSST method is compared with some advanced time-frequency analysis techniques such as synchrosqueezing transform (SST), synchroextracting transform (SET), and LMSST. The results demonstrate that the proposed AR-EWT+LMSST method can improve the accuracy of identified IFs. The effectiveness and applicability of the proposed method are validated through a multi-component signal, a VBI numerical model with a four-degree-of-freedom half-car, and a VBI model experiment. The effect of vehicle characteristics, vehicle speed, and road surface roughness on the identified IFs of bridge are investigated.
The steel road wheel on ventilation holes was cracked in the vehicle durability test. But the component durability test by uni-axial, CFT(Cornering Fatigue Test) and RFT(Radial Fatigue Test) had been satisfied. That is, the uni-axial component test could not forecast the crack of vehicle. Therefore this study developed the bi-axial test mode to reflect a vehicle condition(to reflect both vertical and lateral force simultaneously) based on real load data which was measured in Europe and China and developed CAE simulation too. It reproduced the cracks same as vehicle's and verified by bi-axial test machine in the LBF(Fraunhofer Institute for Structural Durability and System Reliability) durability research center in Germany. Finally this the durability CAE simulation by using HMC(Hyundai Motor Company)'s the bi-axial test mode predicts feasibly the steel wheel's durability performance before vehicle durability test.
As the vehicle electronic control technology quickly grows and becomes more sophisticated, a more efficient means than the traditional in-vehicle driving test is required for the design, testing, and tuning of electronic control units (ECU). For this purpose, the hardware-in-the-loop simulation (HILS) scheme is very promising, since significant portions of actual driving test procedures can be replaced by HIL simulation. The HILS incorporates hardware components in the numerical simulation environment, and this yields results with better credibility than pure numerical simulations can offer. In this study, a HILS system has been developed for ESP (Electronic Stability Program) ECUs. The system consists of the hardware component, which that includes the hydraulic brake mechanism and an ESP ECU, the software component, which virtually implements vehicle dynamics with visualization, and the interface component, which links these two parts together. The validity of HIL simulation is largely contingent upon the accuracy of the vehicle model. To account for this, the HILS system in this research used the commercial software CarSim to generate a detailed full vehicle model, and its parameters were set by using design data, SPMD (Suspension Parameter Measurement Device) data, and data from actual vehicle tests. Using the developed HILS system, performance of a commercial ESP ECU was evaluated for a virtual vehicle under various driving conditions. This HILS system, with its reliability, will be used in various applications that include durability testing, benchmarking and comparison of commercial ECUs, and detection of fault and malfunction of ESP ECUs.
Objective: The objective of this study is to identify essential requirements of the instrument cluster's features and layout for elderly drivers through interview and paper prototyping. Background: Recent updates implemented in passenger vehicles require more complex information to be processed by drivers. Concurrently, a large portion of the US population, the baby boomer generation has aged, causing their physical and cognitive abilities to deter. Thus it is crucial that new methods be implemented into vehicle design in order to accommodate for the deterioration of mental and physical abilities. Method: Forty elderly drivers and twenty young drivers participated in this study. The test included three sessions including: 1) location value assessment to identify the priority of areas within the instrument cluster; 2) component value assessment to capture rankings of the degree of importance and frequency of use for possible instrument cluster components; and 3) paper prototyping to collect self-designed cluster with selection of designs for each component and location of features from each participant. Results: Results revealed differences in the area priority of the instrument cluster as well as the shape and location of component features for age and gender groups. Conclusion: The study provided insights on instrument cluster layout guidelines by proving elderly driver's mental model and preferred cluster design configurations to improve driving safety. Application: LCD-based vehicle instrument cluster design, with an adaptable feature configuration for cluster components and layouts.
A wheel dynamometer was installed between the rim and axle hub to measure the forces and moments applied to a vehicle. The wheel dynamometer was composed of sensing and signal processing components. Because the sensing component contained a complex structure to sense the six components of the forces and moments and the wheel rotated along with the vehicle movement, sophisticated signal processing hardware and a software algorithm were used. The strains and the calibration matrices of the wheel dynamometer along the wheel rotation angle were investigated using FEM. From the analysis, the calibration matrices were simplified using a spline interpolation. Based upon these results, the signal processing component could be effectively designed and the firmware software could be simplified.
This paper proposes a new method for the recognition of road surface marks and numbers. The proposed method designates a region of interest on the road surface without first detecting a lane. The road surface markings are extracted by location and size using a connection component analysis. Distortion due to the perspective effect is minimized by normalizing the size of the road markings. The road surface marking of the connected component is recognized by matching it with the stored road marking templates. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. The system was fixedly installed in a moving vehicle, and it recorded a video like a vehicle black box. Each frame of the recorded video was extracted, and then the proposed method was tested. The results show that the proposed method is successful for the recognition of road surface marks and numbers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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