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송유호(Yuho Song),김한수(Hansu Kim),김승기(Seungki Kim),김영우(Youngwoo Kim),이태희(Tae Hee Lee),허건수(Kunsoo Huh) 한국자동차공학회 2016 한국 자동차공학회논문집 Vol.24 No.6
Recent research suggests the various applications of Model Predictive Control on vehicle systems. In numerous cases, nonlinear tire models such as the Magic Formula, which are highly complex and are more detailed than necessary, are used. This paper presents a nonlinear tire model that excludes the region of negative slope but expresses the nonlinear properties of tire well enough for tracking the lane of a racing course. The proposed inverse tire model can also be used to calculate the slip angle from the tire force. Thus, the model can be utilized to design the Model Predictive Controller.
연비를 고려한 차량 및 적응형 순항 제어 파라미터의 크리깅 대체모델 기반 최적설계
김한수(Hansu Kim),송유호(Yuho Song),이승하(Seungha Lee),허건수(Kunsoo Huh),이태희(Tae Hee Lee) 대한기계학회 2017 大韓機械學會論文集A Vol.41 No.9
기존에는 연비를 고려한 적응형 순항 제어 알고리즘 개발과 연비 등의 성능을 고려한 적응형 순항 제어 시스템 개발 연구가 수행되었지만, 제어 파라미터를 포함한 차량 파라미터의 적응형 순항 제어에 대한 최적설계 연구는 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 연비, 추종성, 승차감, 안전거리를 고려한 차량 및 제어 파라미터 최적설계를 수행하고자 한다. 이를 위해 차량 거동의 성능 측정 방법을 제안하고 적응형 순항 제어 시스템을 구축하였다. 그리고 성능에 주요한 영향을 미치는 차량 파라미터를 선별하여 이를 토대로 순차적 실험계획을 통해 크리깅 대체모델을 구축하였고, 연비를 최대화하며 목표 성능을 만족하는 크리깅 대체모델 기반 최적설계를 수행하였다. In the past, research has been conducted on the development of an adaptive cruise control algorithm considering fuel efficiency, and an adaptive cruise control system considering fuel efficiency have been developed. However, research on optimizing vehicle and adaptive cruise control parameters in order to maximize performances is insufficient. In this study, the design optimization of vehicle and control parameters considering fuel efficiency, trackability, ride comfort and safe distance is performed. This paper proposes performance measures of vehicle behavior and develops an adaptive cruise control system. In addition, based on the screening of vehicle parameters that significantly influence performances, kriging surrogate models are constructed through a sequential design of experiment, and kriging surrogate model-based design optimization is performed to maximize fuel efficiency and satisfy target performances.