Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.10
no.5
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pp.168-173
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2002
The durability test, along with the crashworthiness test, requires the most time and expense in the vehicle development process. The durability design using CAE tools reduces the time required for both the durability test and actual vehicle production. Existing dynamic stress analyses designed fir the analysis of vehicle fatigue mainly calculate the dynamic stress history and fatigue after performing dynamic analysis and stress analysis with relevant software applications and then superpositioning the dynamic load history and stress influence coefficient at each joint. This approach is a complex process, taking into account the flexibility of the parts. It is, however, incapable of giving accurate consideration to the contacts between components, the non-linearity of materials, and tire-road surface interactions. This approach also requires that the analysts have an expertise in software applications of various kinds or an expert in each area must perform the analysis. This requires as a great deal of manpower and time. In order to complement the existing approaches for dynamic stress analysis, this study aims at the following: (1) to suggest the simple and accurate analysis technique which is capable of producing all the possible necessary results; (2) to reduce dramatically the time and manpower needed to construct a model designed to analyze dynamics, quasi-static stress, and fatigue; and (3) to enable an accurate analysis of fatigue by improving the accuracy of dynamic stress. we verify the presented analysis method through durability evaluation of the knuckle of passenger car.
LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology) is horizontal transfer system in the maritime container terminal for the port automation. The system is modeled PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car(mover). Because of large variant of movers weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's default etc., LMCS(Linear Motor Conveyance System) is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the soft-computing method of a multi-step prediction control for LMCS using DR-FNN(Dynamically Constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi-step prediction. Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, cogging force, force ripple, and sudden changes of itself.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.21
no.2
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pp.81-86
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2013
This paper presents the lane change system for collision avoidance. The proposed algorithm for the collision avoidance consists of path generation and path following. Using a calculated TTC (Time to Collision), partial braking is operated and collision avoidance path is generated considering relative distance, velocity and acceleration. Based on the collision avoidance path, desired yaw angle and yaw rate are calculated for the automated path following. The lateral controller is designed by a Lyapunov function approach using 3 D.O.F vehicle model and vehicle parameters. The required steering angle is determined from wheel velocity, longitudinal and lateral velocity in order to follow the desired yaw angle and yaw rate. This system is developed MATLAB/Simulink and its performance is evaluated using the commercial software CarSim.
In order to reduce the time and costs of improving the performance of vehicle suspensions, the techniques for optimizing damping and air spring characteristic were proposed. A full vehicle model for a bus is constructed with a car body, front and rear suspension linkages, air springs, dampers, tires, and a steering system. An air spring and a damper are modeled with nonlinear characteristics using experimental data and a curve fitting technique. The objective function for ride quality is WRMS (Weighted RMS) of the power spectral density of the vertical acceleration at the driver's seat, middle seat and rear seat. The objective function for handling performance is the RMS (Root Mean Squares) of the roll angle, roll rate, yaw rate, and lateral acceleration at the center of gravity of a body during a lane change. The design variables are determined by damping coefficients, damping exponents and curve fitting parameters of air spring characteristic curves. The Taguchi method is used in order to investigate sensitivity of design variables. Since ride and handling performances are mutually conflicting characteristics, the validity of the developed optimum design procedure is demonstrated by comparing the trends of ride and handling performance indices with respect to the ratio of weighting factors. The global criterion method is proposed to obtain the solution of multi-objective optimization problem.
Park Jaehak;Hong Daegun;Huh Kunsoo;Park Jahnghyon;Cho Dongil
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.13
no.4
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pp.97-104
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2005
Vision-based lane sensing systems require accurate and robust sensing performance in lane detection. Besides, there exists trade-off between the computational burden and processor cost, which should be considered for implementing the systems in passenger cars. In this paper, a stereo vision-based lane detection system is developed with considering sensor configuration aspects. An inverse perspective mapping method is formulated based on the relative correspondence between the left and right cameras so that the 3-dimensional road geometry can be reconstructed in a robust manner. A new monitoring model for estimating the road geometry parameters is constructed to reduce the number of the measured signals. The selection of the sensor configuration and specifications is investigated by utilizing the characteristics of standard highways. Based on the sensor configurations, it is shown that appropriate sensing region on the camera image coordinate can be determined. The proposed system is implemented on a passenger car and verified experimentally.
Within the project 'e performance' supported by the German Ministry of Education and Research (BMBF) an electric vehicle, powered by two lithium-ion battery packs of different capacity and voltage has been developed. The required Energy Management System (EMS) in this system controls the current flows of both packs independently by means of two individual dc-dc converters. It acts as an intermediary between energy storage (battery management systems-BMS) and the drivetrain controller on the vehicle control unit (VCU) as well as the on-board charger. This paper describes the most important tasks of the EMS and its interfaces to the BMS and the VCU. To validate the algorithms before integrating them into the vehicle prototype, a detailed Matlab / Simulink-model was created in the project. Test procedures and results from the simulation as well as experiences and comparisons from the real car are presented at the end.
Machine-to-Machine(M2M) refers to technologies allowing both wireless and wired systems to communicate with other devices. The enhancement of wireless technologies and the reduced cost of wireless connection have contributed toward the development of M2M market. M2M market currently focuses on public sector services, As M2M can offer scalable and flexible services, M2M services are expected to be applied in various fields. However there are still some doubts on whether the demand for M2M services will be increased. This study investigates the feasibility of M2M services from the perspective of operators. Operators evaluate that M2M services will show high marketability but low profitability in general. In addition, operators predict that M2M services will show both marketability and profitability in the area of car maintenance, insurance, telematics, home and office security, shop floor maintenance, and real-time locating services for children protection. This study may offer some ideas of M2M business models based on empirical feasibility studies.
Due to the environmental considerations and the energy crisis, there has been a revival of electric vehicles since 1960s. Research and development work concerning with electric vehicles (EVs) was becoming more intense in last decade. As compared with conventional internal combustion engine (ICE) cars, EVs have the advantages of clean, quiet, better energy efficiency, less maintenance and improving the load factor of electric power systems. However, EVs usually have a snort running range, bad acceleration performance and high initial cost. The main reason for these shortcomings is the low figure of energy density and the high per energy cost of battery at present technology state. So it is very important to optimize the overall drive system design with respect to the maximum utilization of battery, energy, motor torque and inverter power. This paper describes a demonstration model of electric car which is driven by 4-wheel direct method using the vector control.
Shaft stations of underground uranium mines in China are not only utilized as waiting space for loaded mine-cars queuing to be hoisted but also as the principal channel for fresh air taken to working places. Therefore, assessment of how mine-car queuing processes affect shaft station radon concentration was carried out. Queuing network of mine-cars has been analyzed in an underground uranium mine, located in Quzhou, Zhejiang province of Eastern China. On the basis of mathematical analysis of the queue network, a MATLAB-based quasi-random number generating program utilizing Monte-Carlo methods was worked out. Extensive simulations were then implemented via MATALB operating on a DELL PC. Thereafter, theoretical calculations and field measurements of shaft station radon concentrations for several working conditions were performed. The queuing performance measures of interest, like average queuing length and waiting time, were found to be significantly affected by the utilization rate (positively correlated). However, even with respect to the "worst case", the shaft station radon concentration was always lower than $200Bq/m^3$. The model predictions were compared with the measuring results, and a satisfactory agreement was noted. Under current working conditions, queuing-induced variations of shaft station radon concentration of the study mine are not remarkable.
Travel Time is an important characteristic of traffic conditions in a road network. Currently, there are so many road users to get a unsatisfactory traffic information that is provided by existing collection systems such as, Detector, Probe car, CCTV and Anecdotal Report. This paper presents the results achieved with Data Fusion Model, Hybrid Neuro Fuzzy System for on - line estimation of travel times using RTMS(Remote Traffic Microwave Sensor) and Probe Data in the signalized arterial road. Data Fusion is the most important process to compose the various of data which can present real value for traffic situation and is also the one of the major process part in the TIC(Traffic Information Center) for analyzing and processing data. On-line travel time estimation methods(FALEM) on the basis of detector data has been evaluated by real value under KangNam Test Area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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