A large amount of particles on the roads is produced by friction between the vehicles and the road surface and by inflow from outside. The type of these particles affects the abrasion behavior of tire tread. In this study, road dust collected at a bus stop was separated by size, and the particles with sizes of 106-212 mm were analyzed. The particles were separated by density using NaI and NaBr aqueous solutions with densities in the range of 1.10-1.80 g/cm3 with the 0.10 g/cm3 interval. In the road dust sample, the following particle types were found: tire-road wear particles (TRWPs), asphalt pavement wear particles (APWPs), plant-related particles (PRPs), road paint wear particles (RPWPs), and plastic particles (PPs). The densities of TRWPs, APWPs, PRPs, and RPWPs were 1.20-1.80, >1.60, >1.10, and >1.40 g/cm3, respectively, while PPs were found in all density ranges. Additionally, many small mineral particles were observed on the particles. Order of the relative content of the particles was PRP > TRWP > APWP ~ RPWP > PP. APWPs that were stuck to TRWP could be removed by chloroform treatment. The shapes of the particles were characterized using their magnified images.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.24
no.3
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pp.310-318
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2016
The demands for vehicle safety systems such as ABS and ESC have been increased. Accurate vehicle state estimation is required to realized the abovementioned systems and tire-friction coefficient is crucial information. Estimation of lateral tire-road friction coefficient using pneumatic trail information is mainly dealt in this paper. Pneumatic trail shows unique characteristics according to the wheel side slip angle and these property is highly sensitive to vehicle lateral motion. The proposed algorithm minimizes the use of conventional tire models such as magic formula, brushed tire model and Dugoff tire model. The pure side slip maneuver, which means no longitudinal dynamics, is assumed to achieve the ultimate goal of this paper. A simulation verification using Carsim and Simulink is performed and the results show the feasibility of the proposed algorithms.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.7
no.6
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pp.207-213
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1999
In this study, the possibility of estimation of friction coefficient between tire and road surface using running car data are checked. To get necessary data, such as tire and car velocities and braking force, a test car is driven with certain magnitude of decelerations from pre-set initial velocities to stop . The data are used to estimate friction coefficient with property chosen parameters , e.g,, driving stiffness, pressure distribution functions, etc. Experimental results show that running data car be used with properly chosen parameters to estimate friction coefficient.
Kim, Hyun-Jae;Kim, Se-Nyung;Kim, Su-Hyung;Kim, Doo-Man
Journal of Aerospace System Engineering
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v.4
no.4
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pp.1-10
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2010
The basic factor that affect wear performance is the wear characteristics, which come from sliding friction between rubber compound and road. Thus, this study focused on friction and wear of rubber. This paper briefly explain some characteristics of friction and wear referring to the papers on wear of rubber that scholars researched on. Research activities to predict the performance of the rubber wear is also explained.
An Empirical approach to determine a road-surface condition is presented The road-surface condition thus provided includes the detection of not only friction coefficient, but also abrupt surface-profile changes such as pitfalls and bumpers The former plays a key role in establishing the appropriate control strategy, while the latter allows to minimize unnecessary brake intervention induced by the aforementioned jut. In this paper, we use an empirically chosen variable, namely. the time-rate of change of vehicle speed estimated from the point where ABS engaged to the point where measurement taken Experimental results shoe that the proposed method is effective to infer various control variables critical for the control of ABS.
Road design guideline provides the directions on how to design a road alignment based on design speed, and this guideline has a design expectation in that design speed is supposed to be equal to the operating speed of drivers. Horizontal curve design is also based on design speed, and minimum radius is derived based on the drivers comfort while negotiating the curve. However, side friction reflecting drivers comfort is lower than a physical friction measured on wet road surface, therefore, it is reasonable to regard the criterion on minimum radius has a safety margin. Futhermore, the practical preference of choosing the larger radius than minimum leads to a noticeable gap between design speed and operating speed, so links to the violation of design expectation implicated in the guideline. In order to review this assumption, friction and operating speed at rural roads was measured and observed. As the results, a safety margin brought out by the gap between comfort-based friction and measured friction is qualitatively derived. Also, the gap between design speed and operating speed presumably caused by the safety margin and practical preference is analysed. By this, it is suggested that current design guideline should provides not only the minimum radius but also the management of road alignment design to minimize the gap between the design speed and operating speed.
In this study, an integrated motor control algorithm for an in-wheel electric vehicle is suggested. It consists of slip control that controls the in-wheel motor torque using the road friction coefficient and slip ratio; yaw rate control that controls the in-wheel motor torque according to the road friction coefficient and the yaw rate error; and velocity control that controls the vehicle velocity by a weight factor based on the road friction coefficient and the yaw rate error. A co-simulator was developed, which combined the vehicle performance simulator based on MATLAB/Simulink and the vehicle model of CarSim. Based on the co-simulator, a human-in-the-loop simulation environment was constructed, in which a driver can directly control the steering wheel, the accelerator pedal, and the brake pedal in real time. The performance of the integrated motor control algorithm for the in-wheel electric vehicle was evaluated through human-in-the-loop simulations.
Rubber friction properties include adhesion friction characteristics of the interface, hysteresis friction characteristics originating from repeated rubber deformations, and cohesion friction characteristics due to wear and tear. Cohesion friction is generally sufficiently small (< 3%) that it can be ignored, whereas adhesion friction has a relatively large contribution of 15%, but has not been investigated thoroughly. Therefore, through an adhesion friction study, the adhesion mechanism was examined and the relationship between friction characteristics and adhesion friction on dry surfaces was derived. The wet grip characteristics of tread rubber are fully described by the hysteresis characteristics of tires, but friction characteristics on dry roads are difficult to determine without adhesion factors. The results presented herein demonstrate that the combination of hysteresis and adhesion properties in the tread rubber sufficiently explained the characteristics of the dry grip. Based on the results of this study, technologies will be developed to determine the key factors governing adhesion friction characteristics and improve dry tire braking performance.
Kim, Doo-Gyu;Kim, Ja-Young;Lee, Ji-Hong;Choi, Dong-Geol;Kweon, In-So
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.4
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pp.28-34
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2010
In this paper, we proposed an algorithm for utilizing visual information for non-contact predicting method of friction coefficient. Coefficient of friction is very important in driving on road and traversing over obstacle. Our algorithm is based on terrain classification for visual image. The proposed method, non-contacting approach, has advantage over other methods that extract material characteristic of road by sensors contacting road surface. This method is composed of learning group(experiment, grouping material) and predicting friction coefficient group(Bayesian classification prediction function). Every group include previous work of vision. Advantage of our algorithm before entering such terrain can be very useful for avoiding slippery areas. We make experiment on measurement of friction coefficient of terrain. This result is utilized real friction coefficient as prediction method. We show error between real friction coefficient and predicted friction coefficient for performance evaluation of our algorithm.
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