Steering characteristics is an important factor in the evaluation of vehicle quality. To estimate steering characteristics in the vehicle conceptual design stage, vehicle dynamics simulation methods are very efficient. However, it is often difficult to simulate vehicle dynamics for the specific driving scenarios in open-loop driving environment. An efficient driver-in-the-loop vehicle model will be efficient for this job. A good tire model is also very important for the accurate vehicle dynamics simulation. In this research, a driver model is used to simulate vehicle steering dynamics for a 8-dof vehicle model with STI(Systems Technology, Inc.) tire model. For the demonstration of this model, a SUV(sports utility vehicle) and a sedan were simulated.
Currently, various researches on electric vehicle battery systems have been conducted from the viewpoint of safety and performance for SoC, SoH, etc. However, it is difficult to build a precise electrical model of a battery system based on the chemical reaction and SoC prediction. Experimental measurements and predictions of the battery SoC were usually performed using dynamometers. In this paper, we construct a simulation model of an electric vehicle system using Matlab Simulink, and confirm the response characteristics based on the vehicle test driving profiles. In addition, we show that it is possible to derive the correlation between the SoC, voltage, and current of the battery according to the driving time of the electric vehicle in conjunction with the BMS model.
본 논문에서는 실차기반의 전기자동차 진단시스템을 활용한 교육용 콘텐츠에 관한 연구를 대상으로 한다. 먼저, 최근 늘어나고 있는 전기자동차의 이해를 돕기 위해 전기자동차를 구성하고 있는 핵심 부품과 전기자동차의 주행모드와 동작원리에 대해서 기술한다. 또한 전기자동차 시험 장치와 특성분석을 위한 진단시스템을 구현하였으며 실차기반의 실험 수행을 통해 주행모드에 따라 나타나는 특성을 분석하였다.
Although most electricity production contributes to air pollution, the vehicle organizations and environmental agency categorizes all EVs as zero-emission vehicles because they produce no direct exhaust or emissions. Currently available EVs have a shorter range per charge than most conventional vehicles have per tank of gas. EVs manufacturers typically target a range of 160 km over on a fully charged battery. The energy efficiency and driving range of EVs varies substantially based on driving conditions and driving habits. Extreme outside temperatures tend to reduce range, because more energy must be used to heat or cool the cabin. High driving speeds reduce range because of the energy required to overcome increased drag. Compared with gradual acceleration, rapid acceleration reduces range. Additional devices significant inclines also reduces range. Based on these driving modes and climate conditions, this paper discusses the performance characteristics of EVs on energy efficiency and driving range. Test vehicles were divided by low / high-speed EVs. The difference of test vehicles are on the vehicle speed and size. Low-speed EVs is a denomination for battery EVs that are legally limited to roads with posted speed limits as high as 72 km/h depending on the particular laws, usually are built to have a top speed of 60 km/h, and have a maximum loaded weight of 1,400 kg. Each vehicle test was performed according to the driving modes and test temperature ($-25^{\circ}C{\sim}35^{\circ}C$). It has a great influence on fuel efficiency amd driving distance according to test temperature conditions.
This paper proposes a method to determine vehicle driving state using the driving characteristics index. This index is a quantitative value to classify the driving state of a vehicle with its velocity and heading angle in that instant. It can classify driving state into straight driving, lane changing driving and curve driving in real time. In addition, the number of positional information is movably set up by designed region of interest. The proposed index is expressed on the stable driving states. Each driving state has characteristic tendency, and is compared with index distributional areas. The proposed method is verified by the actual driving experiment on the KATECH proving ground.
Driving pattern of gasoline passenger car was measured and analyzed at some areas(6urban area routes, 4 radial routes, 4 circular routes)in Seoul city. Measured items were vehicle speed, engine speed, intake manifold vacuum, and fuel consumption. Driving pattern data were reappearanced with engine dynamometer. Results of this investigation might be summarized as below; 1. When we compared urban area route with radial or circular route in rush hour, it was found that the average vehicle speed was measured to be lower about 25% and fuel consumption to be higher about 12% in urban area route. 2. Average vehicle speed was measured to be higher about 30% and driving resistance output to be higher about 25% in non-rush hour, but average fuel economy was increased a little. 3. On the bases of average fuel economy and characteristics of exhaust emissions, optimum driving vehicle speed was found about 60 km/h in the 4th(top)and about 40km/h in the 3rd in driving of experimental engine. 4. Idling frequency and exhaust emissions of CO,HC were related to idling closely. But exhaust emission of NOx, which had nothing to do with idling frequency, had relation to acceleration time ratio.
In this study, a AGV(Auto Guide Vehicle) is presented and the dynamic characteristics of AGV driving device is investigated. The design factors of hydraulic pump and motor is an important component for it's performance characteristics. the dynamic characteristics of hydraulic pump and motor is simulated by using commercial code AMESim. Simulation results show that each behavior can be predicted with changing the various parameters.
For developing automotive parts and telematics devices the real car test often shows limitation because it needs high cost, much time and has the possibility of the accident. Therefore, a Vehicle Driving Simulator (VDS) instead of the real-car test has been used by some automotive manufactures, research centers, and universities. The VDS is a virtual reality device which makes a human being feel as if one drives a vehicle actually. Unlike actual vehicle, the simulator has limited kinematic workspace and bounded dynamic characteristics. So it is difficult to simulate dynamic motions of a multi-body vehicle model fully. In order to overcome these problems, a washout algorithm which restricts workspace of the simulator within the kinematic limits is needed, and analysis of dynamic characteristics is required also. However, a classical washout algorithm contains several problems such as time delay and generation of wrong motion signal caused by characteristics of filters. Specially, the classical washout algorithm has the simulator sickness when driver hardly turns brakes and accelerates the VDS. In this paper, a new washout algorithm is developed to enhance the motion sensitivity and improve the simulator sickness by using the vehicle tilt signal which is generated in the real time vehicle dynamic model.
As the vehicle becomes bigger and faster, the importance of vehicle stability in an extreme driving condition caused by sudden steering, road condition or unexpected case has been emphasized. The ESP system is being utilized to improve the handling performance and the vehicle stability. In this study, we implemented various tests and proposed estimation methods for ESP characteristics in extreme driving situations. The estimation methods for ESP proposed in this paper are expected to facilitate developing the control logic and improving the performance of the ESP system.
Changes in road infrastructure affect driving patterns and pollutant emission characteristics. we analyzed the changes in driving patterns and pollutant emission characteristics of the driving route via measured driving patterns at year 2009 and 2016. Since 2009, there has been an increase in population and traffic demand, including residential areas and industrial facilities. Traffic conditions were improved such as the opening of the highway Inter-Change to Seoul and the construction of underground driveway. As a result, the average vehicle speed increased. More detail comparisons have made on the changes of the underground driveway section and the crossroad section, which are expected to have significant changes in the transportation infrastructure. The vehicle speed distribution of the underground driveway changed from low speed to high speed, and the increase of the time spent at the high speed and high load caused the increase of NOx emissions. The vehicle speed also increased at the crossroad section, and the consequence NOx and $CO_2$ emissions decreased. It is mainly because the decreased time spent at idle, which results from the proper traffic demand management at this area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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