Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.23
no.6
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pp.633-641
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2015
The ROM (roll over mitigation) system is a next-generation suspension system that can improve vehicle-driving stability and ride comfort. Currently, mass-produced safety systems, such as ESC (electronic stability control) and ECS (electronic control suspension), enable measurements of longitudinal and lateral acceleration as well as yaw rate through inertial sensor clusters, but they lack direct measurements of the roll angle. Therefore, in this paper, a roll angle estimation algorithm from ESC system sensors and tire normal force has been proposed. Furthermore, this study presents a method for roll over mitigation force distribution between the front and rear of a ROM system. Performance and reliability of the roll angle estimation and roll over mitigation force distribution were investigated through simulations. The simulation results showed that the proposed control algorithm and strategy are reliable during vehicle rollovers.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.2
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pp.133-140
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2015
In this paper, a roll angle estimation method of a rolling airframe using a low grade GPS and a roll rate gyro is proposed. The strength of the received signal of the GPS antenna attached on the rolling airframe is maximized when the GPS satellite is placed on the plane determined by the x-axis of the rolling airframe and the GPS antenna axis. Under the assumption that the x-axis of the rolling airframe is coincident with its velocity vector, the roll angle of the rolling airframe is calculated from the relative position vector of the satellite to the GPS when the GPS signal strength becomes maximum. The Kalman filter combined with a roll rate gyro is introduced to increase the determination accuracy of the roll angle. The performance of the proposed method is verified via 6-DOF simulations.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.12
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pp.1543-1549
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2012
This study focuses on the state space model and the design of a state observer for the slip dynamics between rolls in STS cold cluster mills. First, a mathematical model of the roll slip is given as a nonlinear differential equation. Then, by using a Taylor series expansion, it is linearized as a state space model. Next, by using Gopinath's algorithm, a minimal-order state observer based on the state space model is designed to estimate the angular speed of all idle rolls except for an actuated roll that is measureable. Finally, a computer simulation is used to validate that the proposed state space model very well describes slip dynamics between, and moreover, the state observer very well estimates the angular speed of the idle roll.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.19
no.4
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pp.38-46
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2011
This paper presents roll angle estimator which used Kalman filter. Recently, the uses of the ELSD (Electronic Limited Slip Differential) and TVD(Torque Vectoring Differential) for vehicle yaw control are studied in many researches. However the roll angle can be negative effect of ELSD and TVD control. Therefore the information of roll angle can be used for vehicle yaw control. Moreover it can be used for rollover prevent control. Recently, most of the vehicles use lateral acceleration and yaw rate sensor. In this paper, design of Kalman filter which used lateral acceleration and yaw rate information is developed. In this paper, in order to verify the estimator ability, the CarSim and Matlab/Simulink are used.
This paper describes a robust model-based roll state estimator for application to the detection of impending vehicle rollover. The roll state estimator is based on a 2-D bicycle model and a roll model to estimate the maneuver-induced vehicle roll motion. The measurement signals are lateral acceleration, yaw rate, steering angle, and vehicle speed. Vehicle mass is adapted to obtain robust performance of the estimator. Computer simulation is conducted to evaluate the proposed roll state estimator by using a validated vehicle simulator. It is shown that the roll state estimator shows robust performance without exact vehicle mass information.
The ship motion of large LNG ships affects ships' safety. The purpose of this study was to estimate the transfer function of roll motion among the hull motion of 153,000 m3 class LNG vessels. The ship motion transfer function was modeled using a Linear Time-Invarient system with single input, single output, and transfer function. The transfer function of the ship motion was estimated by the system identification method using single ocean wave as input of the model, and using the roll motion of the LNG ship obtained through ANSYS as the output of the model. The usefulness of the experimental results was evaluated using the precision and estimation rate of the model for cases wherein the different transfer function dimensions. Results of the experiment showed a precision at 99% and 98%, with estimation rate at 78% and 50%. From these results, we found the proposed method of estimating the transfer function of ship motion in this study reasonable. In the future, data of ship motion in actual sea conditions will be acquired and it will be applied to make the construction of models with multiple inputs and multiple outputs for practical use.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.6
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pp.673-679
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2012
Vehicle rollover is a serious kind of accident, particularly for sport utility vehicles, and its occurrence can be minimized by utilizing active rollover prevention systems. The performance of these protection systems is very sensitive to vehicle inertial parameters such as the vehicle's mass and center of mass. These parameters vary with the number of passengers and in different load situations. In this paper, a unified method for vehicle mass estimation is proposed that takes into account the available driving conditions. Three estimation algorithms are developed based on longitudinal, lateral, and vertical vehicle motion, respectively. Then, the three algorithms are combined to extract information on the vehicle's mass during arbitrary vehicle maneuvering. The performance of the proposed vehicle mass estimation method is demonstrated through real-time experiments.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.1
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pp.265-274
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2019
The paper describes an application of unscented Kalman filter(UKF) for attitude estimation of an unmanned vehicle(UV), which is equipped with a low-cost attitude heading reference system (AHRS). The roll, pitch and yaw required at the correction stage of the UKF are calculated from the measurements of acceleration and geomagnetic field. The roll and pitch are attributed to the measurement of acceleration, while yaw is calculated from the geomagnetic field measurement. Since the measurement of geomagnetic field is vulnerable to distortion by hard-iron and soft-iron effects, the calculated yaw has more uncertainty than the calculated roll and pitch. To reduce the uncertainty of geomagnetic field measurement, the proposed method estimates bias in the geomagnetic field measurement and compensates for the bias for more accurate calculation of yaw. The proposed method is verified through navigation experiments of a UV in a test pool. The results show that the proposed method yields more accurate attitude estimation; thus, it results more accurate location estimation.
According to the role model effect, gender of faculty plays an important role in students' employment. This paper investigates the effect of female faculties on female college students' employment in Korea. The fixed effect estimation results show that the percentage of female faculty has no statistically significant effect on female students' employment rate, although the 1%p increase of female faculty appears to be related with the employment rate of female students by 0.102%p in estimation using pooled OLS estimation. We have the almost same results even with dividing female students by major fields. These results can be interpreted the students' employment rate may be influenced by many other factors, such as personal characteristics, abilities, and family background besides faculty gender. We find that there is no empirical evidence of statistically significant effect of the faculty gender on the employment rate of female students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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