In this paper, component sizing and analysis of the novel plug-in hybrid electric vehicle powertrain configuration is conducted. Newly proposed powertrain configuration in prior study has an internal combustion engine and two electric motors. To optimize component size of the vehicle system and reduction gear ratio, component sizing methodology is proposed and conducted. Required power for vehicle's dynamic performance is calculated to decide minimum power requirement of powertrain component combination. Component size of engine and electric motor are optimized using vehicle simulation to maximize fuel economy performance. Optimized powertrain configuration and vehicle simulation results present validation of newly proposed vehicle system.
Generally, in case the natural frequency of vehicle components is larger than the reversing frequency of load history, we can obtain the analysis results with small errors. But in case of having the low natural frequency, we must avoidably carry out the dynamic analysis, and it requires much time and storage. Specially executing the fatigue analysis for vehicle components requires more time. To this end, it is not easy that we accomplish the optimization considering fatigue for the vehicle component based on the dynamic analysis. In this research we introduce an efficient method which performs the fatigue analysis based on the dynamic analysis. Finally as making the response surface we optimize the vehicle component under dynamic fatigue.
The quasi-static component of the moving vehicle-induced dynamic response is promising in damage detection as it is sensitive to bridge damage but insensitive to environmental changes. However, accurate extraction of quasi-static component from the dynamic response is challenging especially when the vehicle velocity is high. This paper proposes an adaptive quasi-static component extraction method based on the modified variational mode decomposition (VMD) algorithm. Firstly the analytical solutions of the frequency components caused by road surface roughness, high-frequency dynamic components controlled by bridge natural frequency and quasi-static components in the vehicle-induced bridge response are derived. Then a modified VMD algorithm based on particle swarm algorithm (PSO) and mutual information entropy (MIE) criterion is proposed to adaptively extract the quasi-static components from the vehicle-induced bridge dynamic response. Numerical simulations and real bridge tests are conducted to demonstrate the feasibility of the proposed extraction method. The results indicate that the improved VMD algorithm could extract the quasi-static component of the vehicle-induced bridge dynamic response with high accuracy in the presence of the road surface roughness and measurement noise.
Multi-axial simulation table(MAST) is widely used in motor companies as the multi-axial excitor for vibration fatigue of target component, which provides the vibrational condition as close as the vehicle test. However, the vibration fatigue performance of target component can be guaranteed with MAST system only in case the input profile covers the required severity of the target component on field test. In this paper, the signal processing for multi-axial vibration fatigue test on vehicle component is presented, from the data acquisition of the target component to the derivation of input profile. To compare the severity of vibration condition between field and proving ground, the energy principle of a equivalent damage is proposed and then, it is determined the optimal combination of special events on proving ground using a sequential searching optimal algorithm. To explain the vibration methodology clearly, seat and door component of vehicle are selected as a example.
Generally, the fuel economy of hybrid electric vehicle (HEV) is effected by the size of each component. In this study the fuel economy for HEV of our own making is evaluated using backward simulator, where dynamic programming is applied. In a competition, the vehicle is running through the road course that includes many speed bumps and steep grade. Therefore, the new driving cycle including road grade is developed for the simulation. The backward simulator is also developed through modeling each component. A performance map of engine and motor for component sizing is made from the existing engine map and motor map adapted to the HEV of our own making. For optimal component sizing, the feasible region is defined by restricting the power range of power sources. Optimal component size for best fuel economy is obtained within the feasible region through the backward simulation.
This paper describes a vehicle low speed driving assistant (VLDA) system that is composed of laser scanner. This vehicle is designed for following lead vehicle (LV) without driver's operation. The system is made up several component systems that are based on unmanned ground vehicle (UGV). Each component system is applied to use advanced safety vehicle developed to complete UGV system. VLDA system was divided into vehicle control system and obstacle detecting system. The obstacle detecting system calculate distance and angle of LV and transmit these data to vehicle control system using front, left and right laser scanners. Vehicle control system makes vehicle control values such as steering angle, acceleration and brake position and control vehicle's movement with steering, acceleration and brake actuators. In this research, we designed VLDA system like as low speed cruise control system and test it on real road environments.
LCC(Launch Control Center) in NARO Space Center perform a data monitoring and control through the interface to the external system of launch vehicle. Launch Control function needs a high reliability and processing speed. Hence, LCC's remote control system configure a real time system. An important role of the Simulation system is discovering a risk element and minimize it When developing a launch control system. Also, secure a development technique to solve the risks. Launch Vehicle simulator is composed of various component at characteristic of the Launch Vehicle. To be like this each function component the developer will be able to develop easily in order, it using the LabVIEW which is a Graphical Program and it programs, The LabVIEW GOOP(Graphical Object-orinted Programming) which supports an Object-orinted programming it uses with the Component it develops will have a strong point which reusability and a unit test, maintenance, size of program and individual developments.
Vibrating test of vehicle component can be possible in lab-based simulators instead of field testing owing to the development of technology in control algorithm as well as computational process. Currently, Multi-Axial Simulation Table(MAST) is recommended as a vibrating equipment, which excites a target component for 3-directional translation and rotation motion simultaneously and hence, vibrational condition can be fully approximated to that of real road test. But, the vibration-free performance of target component is not guaranteed with MAST system, which is only simulator subjective to the operator. Rather, the reliability of multi-axial vibration test is dependent on the quality of input profile which should cover the required severity of vibrating condition on target component. In this paper, multi-axial vibration testing methodology of vehicle component is presented here, from data acquisition of vehicle accelerations to the obtaining the input profile of MAST using severe data at proving ground. To compare the severity of vibration condition, between real road test and proving ground one, energy principle of equivalent damage is proposed to calculate energy matrices of acceleration data and then, it is determined the optimal combination of special events on proving ground which is equivalent to real road test at the aspects of vibration fatigue using sequential searching optimal algorithm. To explain the vibration methodology clearly, seat and door component of vehicle are selected as a example.
This paper shows the fatigue durability test method for vehicle suspension systems. Durability should be assured for the safe driving during vehicle life cycle. A computer simulation for the vehicle dynamics was used to obtain dynamic loads that were required for the fatigue durability test. Durability tests were done for an Important load-carrying component of the suspension system. Stress analyses using stresscoat and strain gages were also done for the component. This study demonstrated an effective method for the fatigue durability test.
Vehicle dynamics control systems are. complex and non-linear, so they have difficulties in developing a controller for the anti-lock braking systems and the auto-traction systems. Currently the fuzzy-logic technique to estimate the absolute vehicle speed is good results in normal conditions. But the estimation error in severe braking is discontented. In this paper, we estimate the absolute vehicle speed by using the wheel speed data from standard 50-tooth anti-lock braking system wheel speed sensors. Radial symmetric basis function of the neural network model is proposed to implement and estimate the absolute vehicle speed, and principal component analysis on input data is used. Ten algorithms are verified experimentally to estimate the absolute vehicle speed and one of those is perfectly shown to estimate the vehicle speed with a 4% error during a braking maneuver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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