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시뮬레이션 방법을 사용한 대형차의 온실가스 배출량 예측
서지구(Jigu Seo),박준홍,오윤중,박성욱(Sungwook Park) 대한기계학회 2016 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2016 No.12
In order to reduce greenhouse gas emission based on environmental policy, reducing 37% from the business-as-usual level by 2030, all economic sectors have made efforts to meet target including heavy duty vehicle industry. While Heavy duty vehicles emit 30% of road transportation greenhouse gas, there is no established method for measuring greenhouse gas emission form heavy duty vehicle. In this paper, simulation method based on vehicle longitudinal dynamics is used to calculate 5 case of truck. The model output is compared with chassis dynamometer test result to verify accuracy.
차량동역학 및 인공신경망 기법을 활용한 자동차 냉간 배출특성 분석
서지구(Jigu Seo),박지수(Jisu Park),박준홍(Junhong Park),박성욱(Sungwook Park) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
환경보호 및 인간의 보건을 위해 자동차 배출가스는 지속적으로 관리되어 왔으며, 최근에는 Worldwide Harmonized Light Vehile Test Procedure (WLTP)와 Real Driving Emission (RDE)제도의 도입을 통해 자동차 배출가스는 지속적으로 관리되고 있는 추세이다. 주목할 만한 점으로, 자동차 배출가스 저감 기술이 발전할수록 상대적으로 냉간시동과 같은 특수한 경우의 배출량이 이전보다 부각되고 있으며, 보다 효과적인 배출가스 저감을 위해서는 이러한 특수 운전조건에서도 배출량 감축이 필요한 상황이다. 냉간시동은 낮은 온도로 인해 엔진의 연소 효율 하락, 탄화수소의 불완전 연소, 후처리 장치의 활성화 온도 미충족과 같은 복합적인 문제를 발생시키며, 이로인해 냉간시동 시 배출되는 유해 배출가스가 전체 자동차 배출가스의 상당수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 차량동역학 및 인공신경망 기법을 통해 냉간시동 시 배출가스의 특성을 분석하였다. 이산화탄소, 질소산화물, 일산화탄소, 탄화수소를 대상으로 분석을 진행하였으며, 실도로 측정 시험데이터를 기반으로 엔진의 온도에 따른 배출가스 배출특성을 분석하였다. 분석한 배출특성을 바탕으로 자동차 냉간 유해배출량을 시뮬레이션 기법을 통해 예측 및 검증을 수행하였다.