Automotive suspension system is a mechanism for isolation of the vibration coming from the road inputs. Recently, the electronically controlled suspension systems which may improve ride and handling performance have been developed. Here, the continuously controlled semi-active suspension system is focused. As a mechanism to control damping forces continuously, a solenoid valve is used. The modeling for the solenoid valve is introduced briefly, a vehicle dynamics modeling is constructed, and then combined system model is completed. To design the efficient control algorithm for the semiactive suspension system the knowledge based fuzzy logic is applied and the technique how to apply the sky-hook theory to the fuzzy logic is developed. Finally, to confirm the improvement of performance the computer simulation is carried out.
The closed-loop system modeling of an Active/semiactive suspension system has been accomplished through an artificial neural Networks. The 7DOF full model as the system equation of motion has been derived and the output feedback linear quadratic regulator has been designed for the control purpose. For the neural networks training set of a sample data has been obtained through the computer simulation. A 7DOF full model with LQR controller simulated under the several road conditions such as sinusoidal bumps and the rectangular bumps. A general multilayer perceptron neural network is used for the dynamic modeling and the target outputs are feedback to the input layer. The Backpropagation method is used as the training algorithm. The modeling of system and the model validation have been shown through computer simulations.
Railway vehicles equipped with semi-active suspension system can improve the ride quality of car bodies. Semi-active suspension system is usually applied onto high speed train, and therefore higher running safety requirement is proposed. The influence of semi-active suspension system on safety of vehicles running on straight line and curve line is studied, and the influences of sky hook damping coefficient and system time-delay on operation safety of cars fitted with semiactive suspension system is analyzed. The results show that the vehicles equipped with semi-active suspension system, not only the vibration of car body is decreased, it can also give little influence on running safety of cars, as a result, it will not endanger the running safety of cars.
Railway vehicles equipped with semi-active suspension system can improve the ride quality of car bodies. Semi-active suspension system is usually applied onto high speed train, and therefore higher running safety requirement is desirable. The influence of semi-active suspension system on safety of vehicles running on straight line and curve line is studied, and the influences of sky hook damping coefficient and system time-delay on operational safety of cars fitted with semiactive suspension system is analyzed. The results show that in vehicles equipped with semi-active suspension system, while the vibration of car body is decreased, the running safety of cars is not affected to any significant degree. As a result, the ride quality is much improved with negligible deterioration of the running safety of cars.
본 연구에서는 반능동형 감쇠기의 작동기준을 설정하고 그것의 타당성을 조사 하는 것이 주목적이어서 속도에 대한 고려는 제외하였다.이때 반능동형 감쇠계가 고정된 감쇠계수를 갖는 감쇠기로 구성된 계보다 얼마만큼 성능이 향상되며 능동형 감 쇠기(감쇠계수를 제한된 영역내에서 순간순간 조절하여 변화시킬 수 있는 감쇠기)를 갖는 계에 얼마만큼 접근하는가가 비교되어진다.
An MR(Magneto-Rheological) fluid damper is designed and applied to the semi-active suspension system of a 1/4 car model. The damping constant of the MR damper changes according to input current and the time delay of the damper is included in the system dynamics. The passive method, LQ control and Frequency shaped LQ control are compared in experiments. The advantage of the proposed frequency shaped LQ control is that the ride comfort improves in frequency range from 4 to 8Hz where human body is most sensitive and the driving safety improves around the resonance frequency of unsprung mass, 11Hz. The experiments using a 1/4 car model show the effectiveness of the algorithm.
In this paper. a road-adaptive LQG control for the semiactive Macpherson strut suspension system of hydraulic type is investigated. A new control oriented model, which incorporates the rotational motion of the unsprung mass, is introduced. A semi-active suspension controller adapting to road variations is proposed. First, based on the extended least squares estimation algorithm, a LQG controller adapting to the estimated road characteristics is designed. Through the computer simulations, the performance of the proposed semi-active suspension is compared with that of a non-adaptive one. The results show better control performance of the proposed system over the compared one.
To meet the challenge of testing increasingly complex automotive control systems, the real-time hardware-in-the-loop(HIL) simulation technology has been developed. In this paper, a strategy for evaluation of semiactive suspension systems using real-time HIL simulation is presented. A multibody vehicle model is adopted to simulate vehicle dynamic motions accurately. Accuracy of the vehicle simulation results is compared to that of the real vehicle field test and proven to be very accurate. The controller and stepping motor to adjust semi-active damper stage are equipped as external hardwares and connected to the real-time computer which has vehicle dynamic model. Open and closed loop test methods are used to evaluate a controlled suspension system and the system's operations are verified it is found that the proposed evaluation methods can be used well for the verification of semi-active suspension systems.
A closed-loop system modeling of an active/semiactive suspension system has been accomplished through an artificial neural network. A 7DOF full model as a system's equation of motion has been derived and an output feedback linear quadratic regulator has been designed for control purpose. A training set of a sample data has been obtained through a computer simulation. A 7DOF full model with LQR controller simulated under several road conditions such as sinusoidal bumps and rectangular bumps. A general multilayer perceptron neural network is used for dynamic modeling and target outputs are fedback to the a layer. A backpropagation method is used as a training algorithm. Model validation of new dataset have been shown through computer simulations.
Smart materials can adapt to changes of environment like living organs in nature such that they can maximize the performance and minimize the maintenance expense of engineering systems. Such materials have been paid attention ten years ago and applied in the area of industry, aerospace, transportation and civil structures. This paper summarizes smart material technology and shows some application examples in railway vehicles. Also, its future of smart material technology in railway vehicle technology is envisaged based on its possibility and practical aspect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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