세계적으로 기후 위기로 인해 친환경 산업이 발전하고 있다. 전기자동차는 내연기관 자동차에 비해 탄소 배출량을 30~70% 이상 절감할 수 있을 것으로 전망되어 주목받고 있는 친환경 산업이다. 전기자동차가 대중화됨에 따라 충전소는 전기자동차 구매를 위한 중요한 요소로 자리 잡았다. 최근 연구에서는 지역의 충전소 수요를 파악하고 경제적인 효과를 최대화할 수 있는 위치를 선정하기 위해 인공지능을 활용하고 있다. 본 연구에서는 전기자동차 충전소 수요 예측 모델의 성능향상에 이바지하고자 인공지능 모델에 활용할 수 있는 전국 단위의 데이터를 정의하고 전처리 기법을 제안하였다. 또한 실제 충전소 수요 예측을 위한 전처리기와 인공지능 모델, 서비스 웹을 구현하고 데이터의 입지선정 요인으로의 가치를 검증하였다.
As interest in eco-friendly and fuel-efficient electric vehicles has increased globally, there has also been a growing interest in the efficiency, vibration, and noise of motors for electric vehicles Electric vehicles generally have significantly lower driving ranges per charge compared to the maximum driving range per fueling of internal combustion engine vehicles. Additionally, there are issues with various vibrations and noise generated by the motor that can cause discomfort for passengers. Therefore, research is necessary to reduce losses, vibration, and noise of the motor to improve the driving range of electric vehicles. IPMSM with a purchased design can obtain additional reluctance torque by utilizing the difference in inductance between the d and q axes. However, due to this reluctance torque, torque ripple occurs larger than other motors. The increase in torque ripple also increases noise and vibration. Since the reluctance torque, which is the main cause of torque ripple, is determined by the shape of the motor components, torque ripple can be reduced through shape optimization. In this paper, a rotor shape for reducing torque ripple and core loss that causes vibration, noise, and efficiency to decrease of IPMSM for electric vehicles was proposed. Optimization design was carried out by changing the shape of the q-axis path of the rotor to reduce the difference in inductance of the d and q-axis of the rotor. Finally, in order to verify the validity of the design variables derived through the optimal design, the original model and the improved model were compared through the FEM. Compared to the original model, the improved model's torque verifying ripple was reduced by about 62% and core loss was reduced by about 29%, the superiority of the improved model.
As environmental regulations on carbon emissions are strengthened worldwide, the existing internal combustion engine-centered automobile industry is being reformed. In particular, large buses and large cargo trucks are pointed out as one of the main causes of environmental destruction due to excessive carbon emissions. The E-Highway power collection system, which has recently been proposed as a solution, uses the vehicle's battery as a backup power source or regenerative braking, depending on whether the pan head of the pentograph installed in the vehicle is in contact with the overhead line. It is used to store the excess energy generated. However, wear through contact due to continuous contact reduces the current collection effect and causes failure. In this paper, by using the current difference, the horizontal position information of the panhead in contact with the overhead line is acquired, thereby reducing the abrasion of the conductor and the panhead Make it possible to follow the overhead line. The position estimation method proposed in this paper simply configures a device that can detect the position of the overhead line of the pantograph by the difference in resistance. It is economical and has the advantage of reducing the volume. The characteristics of the pantograph estimating the location of overhead lines were analyzed using the difference between the two currents of the current collector, the feasibility of the positioning estimation system was verified through simulations and experiments.
최근 전기차의 지속적인 보급 증가와 함께 전기차 화재사고 역시 급증하는 추세를 보이고 있다. 전기차 화재는 내연기관 차량의 화재에 비해 장기간 지속되며, 2차적인 폭발의 위험 및 다량의 연기를 발생시키는 문제들을 지니고 있는 사고이다. 특히, 반밀폐 공간인 지하도로 내에서의 전기차 화재는 기존 전기차 화재의 문제를 증폭시킬 우려가 있다. 하지만 현재 국내에는 지하도로 내부에서 발생하는 전기차 화재에 대한 관련 대응지침이 부재하다. 이에 본 연구에서는 일반인 대상 설문조사를 통해 화재사고에 대한 인지 수준을 확인하였으며, 지하도로 내 전기차 화재와 관련된 이해관계자들로부터 전기차 화재 특성 및 주요 고려 사항을 도출하였다. 이를 통해 지하도로 내 전기차 화재 대응지침을 구축하였다.
최근 이산화탄소배출 감축과 환경오염 물질 저감이 세계적인 이슈가 됨에 따라 규제를 강화하고 있다. 수송 부분에서는 사용 연료를 기존 화석 연료에서 수소 등 친환경 연료로 에너지 전환이 이루어지고 있다. 국내에서는 에너지 전환에 발맞춰 2040년까지 1,200기의 수소 충전소 구축을 목표로 하고 있어, 넓은 인화 범위를 가지는 고압 수소를 공급하는 충전소의 안전성 확보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 충전소 사고 발생 시 충전소 내 근로자의 안전확보를 위해 국내 기준과 일본, 유럽 등의 수소 충전소 안전거리 기준 현황을 분석하여 안전거리 설정 가이드 라인을 제시하였다. 안전거리 설정 절차는 유럽의 EIGA 기준에 따라 설비별 사고 발생빈도와 TNO의 EFFECTS 소프트웨어를 활용한 피해 영향 분석을 통해 사망 확률이 3.5E-05 이하가 되는 안전거리를 산출하였다.
With the increasing global interest in carbon neutrality, the automotive industry is also transitioning to the production of eco-friendly cars, specifically electric vehicles. In order to achieve comparable driving distances to internal combustion engine vehicles, the application of high-capacity battery packs has led to an increase in vehicle weight. To achieve light-weighting and durability requirements of automotive components simultaneously, there is a demand for research on the application of Ultra-High Strength Steel (UHSS). However, when manufacturing chassis components using UHSS, there are challenges related to fracture defects due to lower elongation compared to regular steel sheets, as well as spring-back issues caused by high tensile strength. In this study, a simulated specimen that is not affected by the property changes of four materials was designed to improve formability of the rear cross member, which is the most challenging automotive chassis component. The influence and correlation of material-specific variables were analyzed through finite element analysis (FEA) for each material with tensile strength of 440, 590, 780, and 980 MPa grades, resulting in the development of a predictive equation. To validate the equation, the simulated specimens of 980 MPa grade were produced from the test molds. Then the reliability of the FEA and predictive equation was verified with measured specimen data using a 3D scanner. The results of this study can be proposed to improve the formability of UHSS chassis components in future researches.
이산화탄소($CO_2$)는 천연 가스, 바이오 가스, 매립 가스의 성분으로 존재할 뿐만 아니라 화석연료의 주요 연소 생성물로써 온실 가스의 주범이다. 특히 내연기관의 연료 고효율을 얻고, 가스 수송시스템의 부식을 방지하며, 기후변화에 선제적으로 대응하기 위해서는 이산화탄소($CO_2$)의 저감 또는 제거 기술이 필수적이다. 지난 수십 년간, 멤브레인 기반 기술의 구성 및 설계 단순성에 의하여 관련 연구가 많이 이루어져 왔으며 많은 발전을 이루었다. 최근 들어, 기존 멤브레인 기반 분리 뿐만 아니라, 새로운 흡착제 기반 분리 기술 등에 대한 관심도 높아지고 있다. 특히, 최근 각광받고 있는 유기-금속 골격체(Metal Organic Frameworks, MOFs)의 경우, 일반 다공질 흡착제와는 다른 독특한 성질(Flexibility, Gating effect 또는 Open Metal Sites 등)로 인하여, 이를 활용한 다양한 기체 분리 연구가 늘어나고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 대표적 플렉서블한 물질인 MIL-53(Al)과 강한 결합에너지 site를 다수 보유한 대표적 MOF 물질인 MOF-74(Ni)를 활용하여 온도 및 압력에 따른 이산화탄소 메탄 분리 성능 비교 분석하였으며, 각 물질의 특성별 압력 및 온도에 따라 변화하는 적정 분리 구간을 제시하였다.
경량화는 현재 자동차 산업에 있어 가장 중요하게 여겨지는 화두 중 하나이다. 내연기관은 물론 미래형 자동차, 친환경 자동차 개발을 위해 경량화는 자동차 산업에 있어서 결코 빠질 수 없는 소재이다. 친환경 자동차를 개발하는데 있어 연비향상과 주행성능향상은 경량화가 핵심이기 때문이다. 본 연구팀에서도 포뮬러 형태의 자작자동차를 제작하면서 경량화와 최적설계를 통한 주행 성능 향상에 주안점을 두고 연구를 시작하였다. 본 연구는 전년도 제작 차량을 바탕으로 다음의 네 가지 항목으로 나누어 진행하였다. 첫 번째, 엔진의 교체를 통한 엔진룸의 구조설계 및 경량화. 두 번째, 프레임의 최적설계를 통한 부재의 단순화 및 경량화 연구. 세 번째, 프레임의 최적설계에 따른 서스펜션의 구조설계 및 해석. 마지막으로, 업라이트와 허브의 설계 및 경량 부품 사용을 통한 경량화 등이다. 이러한 목표설정을 두고 차량 설계를 진행하였으며 결과적으로 전년도 차량 대비 48 kg을 감량하여 19.5% 만큼의 경량화 하였고 이에 가속도 또한 80 m 기준 6.65 s에서 5.8 s만큼 단축시켰다.
This paper presents a misfire monitoring method by using the weight factor. According to OBD II(On-Board Diagnostics) regulations of the CARB (California Air Resources Board), an ECU (Electronic Control Unit) should detect misfires which occur in the internal combustion engine. A misfire is 1311owe4 by post-oscillations for short duration. Sometimes, the amplitude of oscillations may be as high as misfire and can be falsely detected as another misfire. To prevent this, the software designers do not attempt to detect another misfire for this short duration, during which the post oscillations exist. Because of this, ECU does not detect all the misfires and hence, the unstable state of automobile cannot be detected. If this happens for a long time, automobile may get damaged. To solve these problems, this paper suggests a new algorithm to detect misfire by using weighting factor Weighting factor is a concept to distinguish the misfire with the post oscillation and to improve the detection rate. This value of weighting factor is used for counting the misfire. This paper also shows the result of experiment done on a automobile using this software. The software is implemented using ASCET-SD which is preferred in the design of engine control. This paper's result show the possibility of improving the misfire detection by implementing this algorithm.
보쉬와 ZF 등과 같은 글로벌 자동차 부품 회사들은 친환경차 핵심 부품 중의 하나인 EWP (Electric Water Pump)에 대한 개발에 노력을 기울이고 있다. 친환경 자동차에서는 내연기관 엔진과 연동되던 쿨링 시스템보다는 내연기관 엔진에 독립적인 쿨링 시스템을 주로 사용한다. 이에 엔진과 별도로 작동되는 워터 펌프에 대한 연구개발 및 관련 생산 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 글로벌 부품 회사인 G사에서는 사출 방식에 적합한 PPS 재질의 EWP 단점을 극복하고자 SUS로 둘러싼 EWP를 연구 및 개발하였으며, 양산에 들어가기 위하여 로봇 기반의 생산 장비를 개발 중에 있다. 본 논문에서는 생산된 EWP의 성능을 테스트하기 위하여 로봇 기반의 생산 시스템과 연동되는 열 충격 모사 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 시스템을 활용하게 되면 실제 환경과 비슷한 환경에서의 EWP를 테스트함으로써 제품의 불량률을 줄일 수 있는 장점을 가질 수 있다. 동시에 테스트를 위한 모사 전 과정에서 생산된 모든 데이터를 저장함으로써 향후 빅 데이터 기반의 EWP 시스템의 CPS(: Cyber Physical System) 개발에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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