Major countries have tighten their NOx regulation of diesel passenger cars. In the case of the EU, the regulation has been toughen up to 6.25 times since 2000. Despite the regulation the NOx concentration of the ambient has not been reduced proportionally. Futhermore, some manufacturers were disclosed using a defeat device for meeting the regulation illegally. As these issues, to reduce NOx emission practically, Korea and the EU introduced the real-world driving emission(RDE) regulation and the test method that will be applied after 2017. Also, the US has used the test equipment(PEMS) to detect a defeat device. In this paper, for the regulation to make a soft landing in Korea, 4 diesel passenger cars which met Euro 6a~6b regulation and were equipped with LNT/SCR were tested at a chassis dynamometer with environmental chamber applying the off-cycles(FTP, US06, SC03, HWFET and CADC) and several ambient condition(-7 and $14^{\circ}C$) as well as certification mode(NEDC, WLTC@ $23^{\circ}C$). The result of the test showed that the ambient temp. and the engine load as a test mode impacted the NOx emission of the cars while the vehicles with SCR emitted NOx lower than with LNT. Additionally, to propose an effective RDE test method, the above result was compared with the results of the other papers which tested RDE using the same cars.
본 논문은 자동차 환경규제에 따른 CO2 감소 및 연비향상을 위하여 Stop&Go 기능을 적용한 소형 승용차에 대한 파워트레인 마운트 (Powertrain Mount) 의 진동 소음 최적화 방향을 제시하였다. 이를 위해 현재 "A" 차량에 적용중인 파워트레인 마운트 시스템을 분석한 후 다구찌 기법을 활용하여 파워트레인 마운트에 적용된 고무 동특성에 대한 다양한 변수를 제시하였고, 고무의 동특성 변수에 의해 만들어진 테스트 제품을 AHP(Analytic Hierarchy Process)기법을 적용하여 Stop&Go 기능에 적합한 진동 소음의 최적화 정도를 검증하였다. 이와 같은 시스템을 파워트레인 마운트의 초기 디자인 검증에 적용함으로써, 파워트레인 마운트의 고무 동특성에 대한 엔지니어링 노하우 (Engineering Know-How) 없이도 엔진의 움직임으로 야기되는 진동 소음의 문제점을 파악하고 이를 효과적으로 제어하는데 큰 역할을 할 것으로 예상된다.
Lower control arm (LCA) is a part of chassis in automotive. Performances of LCA such as stiffness, durability and permanent displacement must be considered in design optimization. However it is hard to consider different performances at once in optimization because these are measured by different commercial tools like Radioss, Abaqus, etc. In this paper, firstly, we construct the integrated design automation system for LCA based on Matlab including Hypermesh, Radioss and Abaqus. Secondly, Akaike information criterion (AIC) is used for assessment of reliability of LCA. It can find the best estimated distribution of performance from limited and discrete stochastic information and then obtains the reliability from the distribution. Finally, we consider tolerances of design variables and variation of elastic modulus and achieve the target reliability by carrying out reliability-based design optimization (RBDO) with the integrated system.
An objective of this study is to suggest a procedure to evaluate vehicle emissions regardless of the driving pattern. Field experiments using portable emission measurement system were conducted under the real world driving cycle. Standardized average for NOx, $CO_2$ emission and fuel consumption rates were calculated while the vehicle specific power distribution within each vehicle speed bin was taken into consideration. Composite emission factor and fuel economy, which were obtained based on the standardized average results and traffic statistics, showed good similarity to those acquired through the conventional chassis dynamometer tests qualitatively as well as quantitatively. Considering that a conventional method obviously has a limitation to reflect various characteristics of the real world, the new approach suggested in this study can be used as an alternative procedure to collect more specific data to establish the mobile emission factors.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.
디젤 차량의 유해배출가스인 질소산화물 저감을 위해서는 정화성능이 우수한 요소첨가 선택적 촉매환원장치가 장착되어야 한다. 본 연구에서는 3차원 오일러리안-라그랑지안 전산유체해석을 통해 요소첨가 선택적 촉매환원장치의 수송현상에 따른 화학반응과 다상유동 특성을 수치적으로 예측한다. 이때, 수치적인 분무형상은 가시화실험에서 측정된 분사속도, 분무관통길이, 분무반경, 평균액적지름과 비교를 통해 보정되었다. 그리고 해석 결과는 실제 엔진 및 차량 시험에서 측정한 질소산화물 저감효율과 비교를 통해 검증되었으며, 상대오차 5% 이하의 정확도를 보여준다. 검증된 전산모델은 요소첨가 선택적 촉매환원장치의 내부유동해석에 사용되었으며, 이를 통해 압력강하와 속도증가 특성을 분석하고, 암모니아의 농도균일도와 과잉분포 위치를 예측한다.
오늘날 자동차 산업에서 가장 대두되고 있는 충돌 안전성과 배기가스의 감축을 위해서 dual phase 강, ferrite bainite 강 등의 고강도 강판이 개발 되었다. 이러한 강재는 주로 차체 구조부에 적용되며, 적용시에 차체 구조부가 가져야 하는 강도와 디자인 적인 측면에서 사용자의 요구에 맞추기 위하여 홀 플랜징 가공이 자주 사용된다. 이때 재료의 성형성을 알아보기 위한 홀 확장성 평가가 수행된다. 홀 확장실험에서는 크랙 생성 전후의 하중의 차이가 매우 작기 때문에, 단축 인장 시험에서와 같이 하중의 변화로 크랙 발생 유무를 판단하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 기존의 홀 확장성 평가에서 사람의 눈으로 크랙의 발생 유무를 판단하는 방법의 부정확성을 보완하기 위해 CCD 카메라를 이용하여 크랙의 발생 유무를 판단하는 시스템을 개발하였다.
본 연구는 TMED 방식 병렬형 하이브리드 차량을 이용하여 회생제동 회수율 및 연비 특성 실험에 대한 것이다. 회생제동 기술은 하이브리드 차량의 에너지 효율 향상을 위해 필수적인 기술로 판단되어 연구를 수행하였다. 따라서 병렬형 하이브리드 차량과 Eddy Current 방식의 차대동력계를 통해 IM240 모드 실험 시 초기 SOC 상태, 주행 모드 특성, 운전자의 운전특성에 따른 연비 특성을 회생 제동 측면에서 전류 특성 및 전류수지에 대한 비교 분석을 수행하였다. 본 연구결과, 초기 SOC 상태가 낮을수록 하이브리드 차량의 엔진 작동 시간이 증가 하고 에너지 효율이 낮아지는 것을 알 수 있었다. 또한 주행 모드 특성, 운전자의 운전 특성에 따른 연비 특성 실험 결과 평균 연비 차이는 크게 나지 않았지만, 최종 SOC 상태에 따라서 모드 종료 후 엔진 작동 유무의 차이가 있음을 알 수 있었다.
NVH engineering has become a hot issue due to radical technology changes and development in automotive industry since customers' expectations and needs for their vehicle is taken to a higher level. However, the source identification and quantification of the road noise within a vehicle is still not at the level where it needs to be to meet their expectations due to its' complex transfer path and difficulties in path optimization. The primary focus of this research is on direct force obtaining method at suspension hard points using suspension test rig. Directly obtained forces at suspension to body mounting points are critical and crucial for determining the effects of design changes of the suspension has on road noise performance. Direct force obtaining method has its limitation in sensor installation within an actual vehicle therefore, many has been indirectly calculating forces using full matrix inversion method or dynamic stiffness method. In this study, to circumvent this limitation, a suspension rig is used. Then, the suspension rig is verified through a comparative analysis of its dynamic behavior between the actual vehicle by cleat test on chassis dynamometer.
The purpose of this study is to evaluate representativeness of fuel-based emission factors. Twelve light-duty diesel vehicles which meet Euro-3 to 5 legislative emission limits were selected for emission tests. Second-by-second modal emission rates of vehicles were measured on a standard laboratory chassis dynamometer system. An off-cycle driving cycle was developed as a representative Korean real-world on-road driving cycle. Fuel-based emission factors were developed for short trip segments that involved in the selected driving cycle. Each segment was defined to have unit travel distance, which is 1 km, and characterized by its average speed and Relative Positive Acceleration (RPA). Fuel-based $NO_x$ emission factors demonstrate relatively good representativeness in terms of vehicle operation conditions. $NO_x$ emission factors are estimated to be within ${\pm}20%$ of area-wide emission factor under more than 40% of total driving situations. This result implies that the fuel-based $NO_x$ emission factor could be practically implemented into the on-road emission management strategies, such as a remote sensing device (RSD). High emitting vehicles as well as high emitting operating conditions heavily affect on the mean values and distributions of CO and THC emission factors. Few high emitting conditions are pulling up the mean value and biasing the distributions, which weaken representativeness of fuel-based CO and THC emission factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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