현가장치와 타이어의 영향도 분석을 통한 차량 코너링 최적 성능 예측에 관한 연구
저자
발행사항
서울 : 성균관대학교 일반대학원, 2020
학위논문사항
학위논문(석사)-- 성균관대학교 일반대학원 : 기계공학과 2020. 8
발행연도
2020
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
A Study on the optimal performance prediction of vehicle cornering characteristics by effect analysis for a suspension and a tire
형태사항
xii, 134 p. : 삽화, 표 ; 30 cm
일반주기명
지도교수: 서명원
참고문헌 : p. 127-131
UCI식별코드
I804:11040-000000159966
DOI식별코드
소장기관
세계인구의 증가와 더불어 차량의 등록 대수가 증가함에 따라 교통사고 사망자 수가 크게 증가하고 있다. 교통사고를 예방하기 위하여 차량의 종방향 제어 시스템(control system)에 대한 연구가 1970년대부터 진행되어 왔으나, 이러한 제어 시스템은 차량의 기본 구조(structure)와 설계 파라미터(design parameter) 등의 한계를 극복하지 못한 상태에서는 사고 회피가 불가능하다. 이에 차량의 횡방향 제어 시스템을 통해 주행안정성(driving stability) 확보를 위한 연구가 1980년대부터 진행되어 왔으나, 이러한 제어 시스템은 차량의 하드포인트(hard point) 및 현가장치(suspension) 핵심부품 설계에 따른 기본적인 코너링 성능(primary cornering performance)을 활용하는 기술로써, 현재까지도 차량의 주행안정성 확보를 위한 성능 개선이 여전히 요구된다. 차량의 코너링 성능은 현가장치 부품과 타이어(tire)가 가장 큰 영향을 미치는 부품으로, 이러한 부품의 통합 성능 향상을 위한 연구가 필요하다
차량 코너링 성능을 연구하기 위한 시뮬레이션(simulation) 기반의 연구에서는 차량동역학 모델 생성 과정에서 많은 조건의 간략화에 의하여 실제 코너링 성능을 정확하게 모사하기에는 어려움이 있다. 이에 실차 주행시험(driving test) 기반의 연구가 요구되는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 현가장치 핵심부품 중에서 스프링(spring), 댐퍼(damper), 스태빌라이저 바(stabilizer bar)와 도로노면과 접지하는 타이어를 대상으로 특성시험을 수행하여 각 부품에 대한 특성인자를 도출하였다. 그리고 이러한 부품별 특성인자를 분석하여 실차시험 기반 코너링 성능 분석을 수행하고자 하였다. 이를 통하여 최종적으로 현가장치 및 타이어 특성인자 기반 차량 코너링 최적 성능(optimal performance) 예측을 수행하고자 하였다.
실차시험 기반 현가장치 특성인자별 코너링 성능 분석을 위하여 본 연구에서는 총 17개 조합의 현가장치 특성인자별 이중 차선 변경(double lane change) 평가와 원 선회(circle lane) 평가에 대해 실차시험을 수행하였다. 코너링 성능 분석은 현가장치 특성인자에 따른 차량의 요 각속도(yaw rate), 횡 가속도(lateral acceleration), 롤 각(roll angle), 횡 미끄럼 각(side slip angle)등에 대한 분석을 수행하였다. 또한, 실차 주행시험 결과를 바탕으로 코너링 성능 지수인 SCCP(Suspension Characteristic Cornering Performance) 지수를 도출하여 다양한 부품 조합 결과를 반영하고자 하였다.
실차시험 기반 현가장치 및 타이어 특성인자별 코너링 성능 분석을 위하여 SCCP 지수를 바탕으로 총 12개 조합의 현가장치 및 타이어 특성인자별 이중 차선 변경 평가모드, 온-센터 핸들링(on-center handling) 평가모드, 슬로우 램프(slow ramp) 평가모드에 대한 실차시험을 수행하였다. 현가장치 및 타이어 특성인자와 실차 주행시험 결과를 바탕으로 시험 기반 현가장치 및 타이어 특성 코너링 성능 지수인 STCT(Suspension and Tire Characteristic Cornering Performance Index based on Test) 지수를 도출하여 부품별 영향도와 민감도 분석결과를 반영하였으며, 최종적으로 최적의 코너링 성능을 예측하고자 하였다.
기존의 차량 코너링 성능 향상을 위한 다물체 차량동역학 시뮬레이션 기반의 연구방법은 대상차량의 모델 구성을 위하여 차량 부품에 대한 특성과 차량 파라미터 등의 확보가 요구된다. 또한, 차량 모델을 검증하기 위하여 시뮬레이션 결과와 실차시험 결과의 비교 과정이 수반되어 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구의 결과를 바탕으로 현가장치 및 타이어의 특성시험 및 간략한 실차시험을 통해 최적 코너링 성능을 예측할 수 있으며 현가장치 및 타이어 특성인자를 선정 할 수 있다. 이는 코너링 성능 확보를 위한 현가장치 및 타이어 부품의 적합 성능 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
As the world population increases and the number of vehicles registered increases, the number of deaths in traffic accidents has increased significantly. In order to prevent accidents caused by vehicles, studies on the longitudinal control system of vehicles have been conducted since the 1970s, but longitudinal control systems cannot avoid accidents without overcoming the limitations of the vehicle's basic structure and design parameters. Accordingly, research into securing driving stability through the vehicle's lateral control system has been conducted since the 1980s, but these control systems are based on the design of the vehicle's hard point and suspension core components. As a technology that utilizes primary cornering performance, it is still required to improve performance to secure driving stability of vehicles.
In the existing study on simulation-based study for studying vehicle cornering performance, it is difficult to accurately simulate actual cornering performance by simplifying many conditions in the process of generating a vehicle dynamics model. Accordingly, research based on a driving test is required. Therefore, in this study, the characteristic factors for each component were derived by performing a characteristic test on springs, dampers, stabilizer bars, and tires. In addition, by the characteristic factors of each part, we performed cornering performance analysis based on the actual vehicle test. Through this, we finally tried to predict the optimum performance of vehicle cornering based on suspension and tire characteristic factors.
In order to analyze the cornering performance by suspension factor based on actual vehicle test, total 17 combinations of double lane change test and circle lane test were conducted. The cornering performance analysis according to the actual vehicle driving test was performed by analyzing the lateral acceleration, yaw angle, roll angle, and side slip angle of the vehicle according to the suspension's characteristic factors. Also, based on the characteristics of the suspension and the results of the vehicle driving test, the SCCP(Suspension Characteristic Cornering Performance), which is a cornering performance index, was derived to reflect various parts combination results.
In order to analyze the cornering performance of suspension and tire characteristic factors based on the actual vehicle test, this study based on the STCT(Suspension and Tire Characteristic Cornering Performance Index based on Test) index, total 12 combinations of double lane change test, on-center handling test and slow ramp test were conducted. To analyze the cornering performance of each vehicle in the lateral slip section in actual vehicle driving test, sensitivity analysis was performed on the roll angle and side slip angle of the vehicle according to the suspension and tire characteristics. In addition, based on the results of vehicle driving test, the results of various parts combinations are reflected by deriving the STCT index, which is a test-based suspension and tire characteristic cornering performance index. And finally, predicted optimal cornering performance of vehicle. By the performed effect analysis of the vehicle cornering performance due to the variation of the suspension parts and tires characteristics, can derive a combination of suspension and tire to achieve target performance.
The existing research method based on multi-body vehicle dynamics simulation for improving vehicle cornering performance requires vehicle parameters and vehicle parts characteristics in order to construct a model of the target vehicle. In addition, a comparison process of simulation results and actual vehicle test results is required to verify the vehicle model, which requires a lot of time and cost. Based on the results of this study, the optimum cornering performance can be predicted through the characteristics test of the suspension and tires and a brief actual vehicle test, and the characteristics of the suspension and tires can be selected. This can be used to study the suitable performance of suspension and tire parts for securing cornering performance.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)