To evaluate vehicle performances and driving behavior of a vehicle, it is necessary to acquisit and analyze vehicle data during the vehicle driving, which affect fuel economy and emissions. An in-vehicle data acquisition system, which is called Mode Survey System(MOSS), is designed and developed to analyze the traffic and driving patterns of the vehicle. MOSS is a stand-alone system based on the 68HC11 MCU. MOSS logs various data relating to powertrain and vehicle driving such as vehicle speed, engine RPM, gear position, brake, clutch, fuel consumption, and others. The driving patterns are dependent on the driver's habit and the road and traffic conditions, these driving patterns would be able to make a official driving mode to be used in emission, fuel efficiency, shift survey, catalyst durability, and other tests using the analyzed driving patterns.
There are a lot of factors that influence automotive fuel economy such as average trip time per kilometer, average trip speed, the number of times of vehicle stationary, and so forth. These factors depend on road conditions and traffic environment. In this study, various driving data were measured and recorded during road tests in Seoul. The accumulated road test mileage is around 1,300 kilometers. The objective of the study is to identify the driving patterns of the Seoul metropolitan area and to analyze the fuel economy based on these driving patterns. The driving data which was acquired through road tests was analysed statistically in order to obtain the driving characteristics via modal analysis, speed analysis, and speed-acceleration analysis. Moreover, the driving data was analyzed by multivariate statistical techniques including correlation analysis, principal component analysis, and multiple linear regression analysis in order to obtain the relationships between influencing factors on fuel economy. The analyzed results show that the average speed is around 29.2 km/h, and the average fuel economy is 10.23 km/L. The vehicle speed of the Seoul metropolitan area is slower, and the stop-and-go operation is more frequent than FTP-75 test mode which is used for emission and fuel economy tests. The average trip time per kilometer is one of the most important factors in fuel consumption, and the increase of the average speed is desirable for reducing emissions and fuel consumption.
In this paper, a mixed algorithm is proposed to overcome the limitations of the conventional algorithms, which cannot be applied in various driving patterns of drivers. The proposed algorithm based on the coulomb counting method is mixed with reset algorithms that consist of the enhanced OCV reset method and the DCIR iterative calculation method. It has many advantages, such as a simple model structure, low computational overload in various profiles, and a low accumulated SOC error through the frequent SOC reset. In addition, the enhanced parameter based on a mathematical analysis of the second-order RC ladder model is calculated and is then applied to all of the methods. The proposed algorithm is verified by experimental results based on a 27-Ah LiPB. It is observed that the SOC RMSE of the proposed algorithm decreases by about 9.16% compared to the coulomb counting method.
운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
In this study, the nano-particle emitted from Gasoline Direct Injection(GDI) vehicles was measured using the Engine Exhaust Particle Sizer(EEPS) on a chassis dynamometer. In addition, driving mode were divided into cold start mode(CVS-75, NEDC) and hot start mode(NIER-6, NIER-9) to evaluated the characteristics in the various operating conditions. The Particle Number(PN) concentration was analyzed for various driving patterns, i.e., acceleration, deceleration, idling, cruising and the phases of mode. In a result, Total concentration of PN for size was concentrated from 50 to 100 nm and acceleration represents the highest concentration among the driving pattern. It is believed that the increases quantity of fuel, and mixture will be richer than other patterns.
차량용 블랙박스는 사고 및 평시 주행 정보를 저장 제공한다. 이러한 주행 사고 정보들을 가지고 과학적인 교통사고 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 여러 산업 분야에서 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주행 데이터 특성 분석과 위험 운전 인지 체계 구축을 목적으로 한다. 위험 운전 유형을 차량의 거동(가속, 감속, 선회)과 교통사고 통계 자료들을 고려하여 4가지 유형으로 분류하였다. 위험 운전 데이터는 차량용 블랙박스를 활용한 실차 실험을 통해 수집하였으며, 위험 운전 분류를 위하여 주행 데이터의 특성을 분석하였다. 위험 운전 인지를 위하여, 기준 임계치를 선정하고 위험 운전 인지 알고리즘을 구성하였다. 개발한 알고리즘을 구현한 차량용 블랙박스 탑재 실차 실험을 통하여 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 위험 운전 인지 방안은 온라인/오프라인 운전자 및 차량 관리 등 시스템에 활용할 수 있다.
In Korea, sales of passenger cars using diesel and LPG fuels were continuously increased in recent years. From now on 2030, the registrated vehicles will close in about twenty five million in Korea. From these reason, Investigation on the comparison of exhaust emission characteristics of passenger cars using LPG and Diesel fuel in variation of driving mode and ambient conditions were conducted in this study. Exhaust emission characteristics of test vehicles were measured and analyzed by using chassis dynamometer and emission analyzer. Also, test vehicles were selected on the diesel vehicle with 1.7L engine and LPG vehicle with 2.0L engine. In order to study on emission characteristics according to driving cycles, CVS-75, NEDC, US06, SC03, Cold-FTP and HWFET were applied and the test conditions were set up the cases of A/C on and hot start. From these results, it is revealed that the NOx emission of diesel vehicle was higher than that of LPG vehicle and the case of CO emission shows the opposite patterns. In the HC emission, the emission increasing patterns not showed but the NOx emission of diesel vehicle and CO emission of LPG vehicle were showed the variation patterns according to the various driving modes.
This paper presents a practical numerical method to determine both the spatial and temporal distribution of driving rain on buildings. It is based on an existing numerical simulation technique and uses the building geometry and climatic data at the building site as input. The method is applied to determine the 3D spatial and temporal distribution of wind-driven rain on the facade a low-rise building of complex geometry. Distinct wetting patterns are found. The important causes giving rise to these particular patterns are identified : (1) sweeping of raindrops towards vertical building edges, (2) sweeping of raindrops towards top edges, (3) shelter effect by various roof overhang configurations. The comparison of the numerical results with full-scale measurements in both space and time for a number of on site recorded rain events shows the numerical method to yield accurate results.
Generally, it is well known that driving in tunnel imposes large burden to driver because of spatial constraint, limited visual field and so on. And such a burden of driver result in high accident occurrence. In this reason, studies dealing with features of driving and traffic flow in tunnel have been performed. However, information about characteristics of drivers and traffic in a very long tunnel is not accumulated yet. The purpose of this study is to identify the relations between tunnel length and burden of driver, driving patterns, traffic flow characteristics using the tunnel simulator that realizing various tunnel situations. For this, the tunnel simulation program was developed along 11km-length section. And biological data of 10 subjects gained from driving condition in simulation program was analyzed and compared with the result of real driving condition.
Strengthening vehicle emission regulation is one of important policies to improve air quality in urban area. Due to the limitation of specified driving cycles for certification test to reflect real driving conditions, additional off-cycle emission regulations have been adopted in US and being developed in Europe. The driving cycles of US or Europe have been used in emission certification for Korean light-duty vehicles, but it has not been known how well the driving cycles reflect various real driving patterns in Korea. In that point of view, it is required to estimate vehicle emission based on real road driving conditions to raise the effectiveness of vehicle emission regulation in Korea. In this study, real driving emission measurements have been conducted for three Korean light-duty vehicles with PEMS. The driving routes consisted of urban, rural and motorway in Seoul and Incheon. The data have been analyzed with various averaging methods including moving averaging windows method and compared to emission limits set with emission certification modes applied to tested vehicles. The results have shown that the real driving pollutant emissions of a gasoline and a LPG vehicles have been ranged quite lower than those of emission limits on CVS-75 driving cycle. But real driving NOx of a light duty diesel vehicle has been considerably higher than emission limit of NEDC driving cycle. The higher than expected NOx emission of a diesel vehicle might be caused by different strategy to control EGR in real driving condition from NEDC driving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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