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타이어 특성을 고려한 e-4WD 시스템의 최적 토크 분배 전략
나호용(Hoyong Na),황성호(Sung-Ho Hwang),유승한(Seung-Han You) 한국자동차공학회 2020 한국자동차공학회 지부 학술대회 논문집 Vol.2020 No.6
This study proposes an algorithm to distribute drive/braking torque to front/rear motors to optimize energy consumption. The target vehicle is a dual motor driven EV with two motors on the front/rear axles. The optimum distribution ratio for the front torque is calculated using a pre-calculated 2D-Map optimized offline with inputs including the longitudinal vehicle velocity and required torque. The inverse tire map, which is a main consideration, and the motor specifications (motor efficiency map, motor torque map) are utilized to obtain the optimized torque distribution map. The cost function for the optimization consists of front/rear motor efficiency, motor rpm, and motor torque. The proposed method is validated by conducting efficiency comparisons with an average distribution strategy and the algorithm. The results indicate that the proposed method shows better performance than the average distribution method.
다양한 주행 상황에 견실한 차량 롤 각 추정 로직 개발
조건희(Kunhee Cho),나호용(Hoyong Na),유승한(Seung-Han You) 대한기계학회 2019 大韓機械學會論文集A Vol.43 No.10
본 논문에서는 별도의 고가 센서 장착 없이 양산 차량에서 가용한 센서 정보만을 이용하여 롤 전복 상황 및 종/횡 경사로 주행과 같이 기존 추정 방법으로는 추정이 어려운 악의적 주행 조건에서도 강건한 롤 각 추정 로직을 개발하였다. 견실한 차량의 롤 각 추정을 위해 정적인 주행 상황에서는 횡 가속도, 요 레이트 센서 계측치를 주로 이용하여 롤 각을 추정하고, 횡 방향 동적 거동이 큰 상황에 대해서는 롤 레이트 적분에 가중치를 더 부여하여 롤 각을 추정하였다. 제안한 추정 알고리즘은 평지 주행상황뿐만 아니라 횡 경사로 주행, 주차타워 주행, 롤 전복 상황과 같은 다양한 실차 주행 시나리오들에서 검증되었다. 그 결과, 제안된 롤 각 추정 로직이 여러 악의 주행 조건들에서 추정 성능을 견실하게 유지하는 것을 확인하였다. This paper presents a vehicle roll angle estimator that is robust to challenging driving situations such as rollover and driving on longitudinal/lateral slopes without installing separate high-cost sensors. To estimate vehicle roll angle in static situation, the lateral acceleration and yaw rate are mainly used to calculate static roll angle. Moreover, the integration of roll rate is chiefly used when the vehicle transient lateral motion is quite large. This proposed algorithm is validated via vehicle experiments in various scenarios such as slalom on a flat road, driving on a banked road and parking tower, and rollover situation. The experimental results indicate that the proposed algorithm robustly maintains the accuracy of estimation in various driving situations.