차량 모델 비선형성의 주된 요인중 하나는 타이어의 비선형성이라고 할 수 있다. 타이어 모델도 간편화하기 위해 선형화된 타이어 모델을 적용할 경우에 저속 주행 또는 고속 주행이라고도 조향각이 적을 때는 문제가 없지만, 급격한 가감속과 과도한 조향각을 주었을 때는 타이어 미끄럼 각(Tire Slip Angle)이 급격히 변화되므로 선형화 된 타이어 모텔을 적용하지 못하게 된다. 그러므로 타이어와 지면 사이의 물리적 현상을 자세히 표현할 수 있는 비선형 타이어 모델을 적용하지 못하게 된다. 그러므로 타이어와 지면 사이의 물리적 현상을 자세히 표현할 수 있는 비선형 타이어 모델이 요구되어진다. 실험적 모델은 실제 차량의 실험 데이터를 바탕으로 커브 피팅(Curve Fitting)하여 타이어의 동특성을 표현하도록 모델링 하므로서 모델의 정확도를 높일 수 있는 반면 요구하는 계수들이 많아지게 되어 계산량이 증가되는 단점이 있다. 기존의 타이어 모델 연구 결과에 대해 분석하고, 관측 자료들을 바탕으로 FMFNN(Fuzzy Membership Function based Neural Network)을 이용한 함수 근사화로서 타이어 횡축력과 종축력의 모델링 방법을 제안하였다.
차량의 대형화 및 고속화, 그리고 기존 교량의 노후화를 고려하였을 때, 교량의 건전성 평가는 매우 중요해지고 있다. 거동을 예측하는데 사용되는 유한요소 모델의 신뢰도는 이상적인 가정과 모델링 오차, 교량의 노후화 등에 의해 실제 거동을 반영하지 못하는 경우가 많다. 유한요소 모델의 신뢰도를 높이기 위해, 실제 교량의 거동을 계측하여, 이를 기반으로 물리적 의미를 가지는 변수들과 지점의 조건을 수정하는 모델의 개선이 주로 행해진다. 이러한 모델 개선은 최적화 기법을 통해 수행된다. 본 연구에서는 목적함수간 가중치에 의한 모델 개선 결과의 영향과 다중 목적 함수 최적화 기법을 통해, 가중치의 영향을 줄이고, 다양한 개선 모델들을 구하는데 적용하였다. 팔곡 3교의 실제 계측 데이터를 이용하여 단일 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 수행하였다. 단일 목적 함수의 경우, 정의되는 목적함수는 주로 고유진동수와 모드 형상에 관한 차이의 가중치 합으로 표현되어 지며, 이러한 가중치에 따라, 모델 개선의 결과에 영향을 가함을 확인하였다. 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 통해, 구해진 모델 개선 결과를 단일 목적 함수 기반 모델 개선의 결과들과 비교하였으며, 모델 개선에 대한 다중 목적 함수 최적화 적용을 분석하였다.
차량동역학제어시스템은 복잡하고 비선형이므로 잠금방지 제동시스템 및 자동주행시스템 개발에 어려움이 있다. 차량절대속도를 추정하기 위해 퍼지 로직 기법이 최근 적용되어 정상적인 조건에서 만족할 만한 결과를 얻고 있다. 그러나 급격한 제동시 추정오차가 크게 발생되었다. 본 논문에서는 휠 속도 센서를 이용하여 무인 컨테이너 운송차량의 절대속도를 추정하기 위해, 뉴럴 네트워크 모델의 방사대칭 기저함수와 주성분 분석법을 적용하여 10개의 추정 알고리즘중 오차를 4% 이내로 추정할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
본 논문에서는 시내 상황을 반영한 교통 시뮬레이션을 위한 띠(ribbon)형 도로 네트워크를 형성하고, 에너지 함수를 이용하여 대용량의 차량 객체들의 움직임을 사실적으로 재현하는 실시간 시뮬레이션 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법으로 GIS (Geographic Information System)의 지도정보 혹은 임의 생성된 지도 모델을 이용하여 도로 네트워크 모델을 기존의 연구보다 적은 오차로 효율적으로 구성할 수 있다. 차량 객체들의 움직임을 사실적으로 재현하기 위하여, 본 논문은 새로운 객체-환경 상호작용 에너지 함수와 객체-객체 상호작용 에너지 함수를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 상호작용 에너지와 효율적인 도로 네트워크 구성법으로 교차로 및 진입로 등과 같은 대부분의 교통 상황을 사실적으로 실시간 시뮬레이션 할 수 있다.
Vehicle dynamics control systems are. complex and non-linear, so they have difficulties in developing a controller for the anti-lock braking systems and the auto-traction systems. Currently the fuzzy-logic technique to estimate the absolute vehicle speed is good results in normal conditions. But the estimation error in severe braking is discontented. In this paper, we estimate the absolute vehicle speed by using the wheel speed data from standard 50-tooth anti-lock braking system wheel speed sensors. Radial symmetric basis function of the neural network model is proposed to implement and estimate the absolute vehicle speed, and principal component analysis on input data is used. Ten algorithms are verified experimentally to estimate the absolute vehicle speed and one of those is perfectly shown to estimate the vehicle speed with a 4% error during a braking maneuver.
본 논문에서는 차량 OBD-II 인터페이스를 통해 쉽게 확보할 수 있는 차량 정보로부터 차량의 연료 소모량을 예측하는 방법을 제안하고자 하였다. 이를 위해 차량으로부터 제공되는 RPM, TPS 값이 연료 소모량과 상관관계가 있다고 가정하고, 차량 RPM, TPS를 입력으로 하며, 연료 소모량을 출력으로 하는 다항식 함수 관계를 모델링하였다. 차량 OBD-II 인터페이스를 이용하여 획득한 RPM, TPS 값과 차량관련 전문업체로부터 지원받은 연료 소모량 값의 상관관계를 2차 함수로 구성하였다. 본 논문에서는 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 도심 도로 5Km를 실제 주행테스트를 수행하였고, 제안한 차량 데이터를 이용한 연료 소모량 예측 알고리즘의 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 비지도학습 모델인 오토인코더와 가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용하여 차량용 CAN 네트워크에서 비정상적인 데이터를 탐지하는 방안을 제안한다. 제안하는 오토인코더 모델은 정상 데이터에서 CAN 프레임의 ID만으로 학습시킨다. 이후 가우시안 커널 밀도 추정 함수를 이용하여 구한 최적의 프레임 개수와 손실 임계값을 가지는 모델을 사용하여 비정상 데이터를 효과적으로 탐지한다. DoS 공격, Gear 스푸핑 공격, RPM 스푸핑 공격, Fuzzy 공격 등 4가지 공격 데이터로 오토인코더 기반 IDS를 검증하였으며 성능을 평가하였다. 기존 비지도학습 기반 모델들과 비교했을 때 우수한 성능을 나타냈으며 모든 평가 지표에서 99% 이상의 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 주행 차량의 직진운동 제어를 위하여 관측자를 이용한 적응제어기를 제안한다. 차체중량, 시정수 등의 차량 파라미터들을 추정하기 위해 표준형 적응칙을 이용한다. 차량의 구동력 입력에서 가속도 까지의 비선형 모델을 이용하여 차량주행 속도 및 가속도 관측자를 설계한다. 제안한 관측자의 지수함수적인 안정도 및 관측자에 의거하여 설계한 적응제어기의 안정도를 리아프노브 함수 후보에 의해 입증한다. 전체 시스템의 안정도 및 차차간 상대거리/속도/가속도 오차들의 점근적인 수렴성도 수학적으로 입증하며, 제안한 방법의 타당성 및 효율성을 시뮬레이션을 통해 검증한다.
본 논문에서는 차량환경에서 잔향과 근접장 효과에 의해 발생하는 목적 음성 신호의 왜곡을 감소시킬 수 있는 마이크로폰 어레이 빔형성 기법을 제안하였다. 온라인으로 추정하기 어려운 소스와 마이크간의 전달함수 대신 상대적으로 추정이 용이한 기준 마이크와 다른 마이크간의 상대전달함수를 조향 벡터로 이용함으로써, 원격장 모델의 조향 벡터를 이용한 빔형성기에 비해 목적 음성 신호의 왜곡을 감소시킬 수 있는 준최적 빔형성 기법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 실제 차량에서 녹음된 음성 DB를 구축하고, 이를 이용하여 HTK를 통한 음성인식 실험을 수행하였다. 음성인식 실험 결과 원격장 모델을 이용한 방법보다 인식률이 최대 $15\%$까지 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 국내 고속형 화물열차에 적용되는 P4a 분배밸브를 갖는 화물열차의 장대 편성시 제동특성에 관한 것이다. 제동신호가 열차의 끝단까지 연결된 제동관을 통해 공기압력으로 전달되는 화차의 제동은 열차 길이와 사용된 밸브 등에 따라 영향을 받기 때문에 실험적 방법으로 확인한다. 장대화물 열차의 제동 특성은 평상시 운영의 약 2배인 50량으로 구성한 화물열차의 비상제동과 상용제동의 시험을 이용하였다. 1, 10, 20, 30, 50번째 차량에서 제동 실린더 압력이 측정되었다. 열차의 길이가 길어질수록 후방의 차량은 제동이 늦게 체결되는 제동지연 현상을 확인하였으며 특히 비상제동시 차량간 충격이 클 것을 예상할 수 있었다. 제한된 시험의 결과를 보완하고 향후 제동거리 계산을 위해 열차를 구성하는 모든 차량에서의 제동 압력을 예측할 필요가 있다. 제동시 각 차량에서의 압력은 계산시간의 단축과 신뢰성 있는 정보를 제공하는 것으로 알려진 선형보간, 단계형, 지수함수형의 경험적 모델들을 이용하여 예측하였다. 경험적 모델들의 예측결과는 실측한 결과들과 비교하였으며 지수함수형 모델이 비교적 정확하게 예측하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 장대화물열차의 안전한 운용에 기여하고 화물열차의 제동거리 예측과 제동시 차량간 충격량 계산 등에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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