최근 들어, 사람들의 삶의 질을 향상시키기 위해 유비쿼터스 기술을 활용한 서비스들이 다양하게 제공되고 있다. 다양한 서비스 중에서도 특히 교통분야에서는 유비쿼터스 기술 활용이 두드러지게 이루어지고 있는 분야이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 기술을 활용한 교통 서비스 중에서도 차량 추적 관리 서비스에 관련하여 비즈니스 모델과 비즈니스 프로세스를 파악하고자 한다. 이를 위해 차량 추적 관리서비스에 대한 정의를 살펴보고 난 후 이를 기반으로 비즈니스 모델을 도출하기 위한 세부 추적관리 서비스를 파악하였다. 연구 결과, 차량 추적관리 서비스에서 2개의 대표 서비스를 도출하였고 도출된 세부 서비스의 이해관계자, 수익자, 수익가치 모델을 도출하여 유비쿼터스를 활용한 U-차량추적관리 서비스의 비즈니스 모델을 파악하였다.
군용 차량의 경우 야지 주행에 대한 성능 시험이 필수적인데 실차 시험의 경우 비용과 시간에 의한 제약을 받게 되므로, 시뮬레이션을 통한 성능 분석이 효율적이다. 본 연구에서는 상용 다물체 해석프로그램인 MSC.ADAMS 를 이용하여 차량 모델을 개발한다. 타이어 수직 강성 시험을 수행하고 FTire 모델에 반영하여 타이어 모델을 생성한다. 댐퍼의 경우 비선형 특성 시험을 통해 얻은 결과를 반영하여 댐퍼를 모델링 하였으며, 겹판 스프링은 빔 요소 모델로 차량 모델을 구성한다. 단순 장애물 통과 시험 및 파형로 통과 시험을 수행하고 가속도 응답 및 휠 하중 응답 분석을 통해 차량 모델의 신뢰성을 검증하였다.
본 논문은 샌드위치 복합재가 적용된 철도차량 차체 구조물을 위한 표준유한요소모델을 제시하였다. 최근 샌드위치 복합재는 높은 굽힘 강성 및 강도를 가지며 차체의 경량화와 공간 확보를 통해 에너지 효율을 향상시킬 수 있어 국내의 많은 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러므로 복합재 철도 차량의 제작 전에 유한요소법 등을 통해 구조안전성을 검증해야 한다. 본 연구에서는 다양한 철도차량의 실제 구조시험과 같은 수직, 압축, 비틀림 하중 및 고유진동수 해석을 통해 철도차량 구조물의 표준유한요소모델을 검증 제시하였다. 그 결과, 샌드위치 패널의 굽힘 강성을 향상시키기 위한 보강 금속 프레임에는 빔 요소보다는 사각 쉘 요소가 적절하였으며, 샌드위치 패널의 허니콤 코어와 적층복합재의 경우 적층 쉘 요소와 비교하여 적층 쉘 요소와 솔리드 요소를 사용하는 것이 적절하다. 또한, 제안된 표준유한요소모델은 유한요소모델의 수정 없이 충돌모델에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있다.
자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
본 연구에서는 전기자동차에 사용되는 전자식 차동 시스템의 신경망 모델을 제안한다. 차량이 곡선도로를 따라 주행할 경우 내측 바퀴와 외측 바퀴의 회전속도가 서로 달라야 진동이나 뒤틀림 없이 완만한 선회 주행을 할 수 있다. 전기자동차는 그 구조적 특성상 각각의 바퀴가 독립된 구동원을 갖는다. 이 때문에 일반 엔진 차량의 기어식 차동장치를 대신할 전자식 차동장치가 요구된다. 이러한 차동장치는 차량의 구조뿐만 아니라 차량의 주요 파라미터인 조향각 및 속도에 따라서 비선형적인 관계를 가지고 있어서 해석하기가 쉽지 않다. 따라서 이와 같은 비선형적인 관계 모델을 학습 능력을 가진 신경망에 의하여 모델링 함으로써 제어에 적용할 수 있다. 이를 실현하기 위해 제작한 전기자동차로 곡선도로를 주행하여 다양한 곡률과 주행속도에 따른 내측 외측 바퀴의 회전속도 데이터를 획득하고, 데이터의 비선형 특성을 고려한 차동 속도 제어기의 구조를 설계한다. 이 제어기에 적합한 모델은 신경망을 이용하여 실측 데이터를 학습시킴으로써 차동기능을 수행할 수 있는 제어기를 구현한다.
본 연구에서는 차량과 교량을 3차원으로 모델링하고, 교량의 노면조도 및 교량과 차량 사이의 상호작용을 고려하여 이동 차량이 교량을 통과할 때 교량의 선형동적해석을 수행할 수 있는 수치해석방법을 제시하였다. 3차원 차량모델에는 타이어의 접지폭을 고려하여 탠덤 다판스피링 차륜축의 피칭을 고려하여 단일차량인 2축과 3축 차량 및 5축 트랙터-트레일러를 각각 7-자유도, 8-자유도 미 14-자유도로 모델링하였다. 차량의 운동방정식은 Lagrange 방정식을 사용하여 유도하였고, 그 해는 Newmark-${\beta}$법을 사용하여 계산하였다. 교량의 노면조도는 평균값이 영인 정상확율분포롤 가정한 지수스팩트럴밀도를 사용하여 생성시켰다. 교량은 주형을 보요소로, 콘크리트 바닥판은 쉴요소를 이상화시켰으며 주형과 콘크리트 바닥판 사이는 Ragid Link를 사용하여 3차원으로 모델링하였다. 교량의 운동방정시은 모우드 중첩법을 사용하여 풀었다. 본 연구에서 제시한 수치해석방법으로 구한 결과와 Whittemoare 등과 Fenves 등이 실시한 실험값과 비교 검토하여 본 연구의 타당성을 입증하였다.
신 차종의 개발 시, 기존 차량 모델을 사용하여 재 설계하는 방식에 의해 전례 없이 빠르게 차량 개발을 수행하고 있다. 또한 대부분의 이들 후속 차량은 공통 플렛폼 상에 설계되고 있으며, 일반적으로 충격, 구조 건전성, 생산 타당성 검토 등의 컴퓨터 시뮬레이션은 개발 프로세서 초기 단계에서 행하여 지고 있으나. NVH 엔지니어링은 차량 개발 프로세스의 매우 중요한 과정으로 되어 있음에도 불구하고, 실내 소음, 진동 승차감, 피로 수명 예측 등은 사용되는 해석 모델의 크기 및 복잡성으로 인하여 이들 성능 특성 평가 및 최적화는 아직 도전 과제이며, 본 논문에서는 몇몇 선진 OEM에서 수행되고 있는 NVH 개발 프로세스와 이를 가능케 하는 기법을 소개한다.
현재 철도차량이 분기기 통과 시에 횡압의 변화를 최소화하는 설계가 요구되고 있다. 따라서 차량이 분기기를 통과하는 경우에 분기기에 작용하는 횡압 및 탈선계수를 예측하기 위하여 차량과 분기기간의 상호작용에 따른 동역학 해석을 수행하여야 한다. 본 연구에서는 분기기에서 차량의 주행안전성을 향상시키기 위하여 차량 및 분기기 해석모델 구축, 분기기 통과시의 주행안전성 해석을 수행하였다. 또한 차량 및 분기기 모델의 검증을 위해 분기기 통과 시에 차륜과 레일 사이의 접촉점 위치 해석과 텅레일 및 크래들부의 단면 변화에 따른 분기기에서의 차량의 주행안전성 해석을 수행하였다.
본 연구에서는 횡가속도 센서 계측 신호 기반의 기준 차량 요레이트 모델을 활용하여 횡경사 유무에 관계 없이 견실한 성능을 보장하는 제동기반 요 모멘트 제어시스템을 개발하였다. 2자유도 single track 모델과 횡가속도 센서 계측 신호를 융합하여 새로운 기준 요레이트 모델을 설계하였고 이를 기반으로 요 모멘트 제어기를 설계하였다. 또한 외란 관측기를 적용하여 요레이트 동역학에 존재하는 차량 파라미터 오차를 보상하고 제어기의 성능을 개선하였다. 다자유도 차량동역학 해석 SW인 CARSIM을 이용하여 평지 및 횡경사 노면을 반영한 다양한 검증 시나리오 조건에서 제안된 제어기를 검증하였다. 그 결과 기준 차량모델에 횡가속도 계측 신호를 반영하고 외란 관측기를 통해 모델 파라미터 오차를 보상하는 것을 특징으로 하는 새롭게 제안된 횡안정성 제어기가 도로 횡경사에 관계없이 다양한 주행상황에서 차량의 횡안정성을 견실하게 유지할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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