To predict steering response, this paper proposes a string tire model based on relaxation length and a vehicle model which is designed by using effective cornering force. The cornering force, lateral static and distortion characteristics of a tire are significant factors that describe steering response. Nevertheless, it is difficult to define the contribution of each factor when a tire’s cornering motion is evaluated through subjective assessment. A new concept of tire model, which adopts distortion stiffness( $K_D$ ), is defined. A modified vehicle dynamics model is adapted to represent tire force lag and converted cornering stiffness ( $C_{\alpha}$ ) based on effective cornering force. This integration scheme is proposed to provide a more accurate modelling for steering response performance. The integration model is confirmed by dynamic response and validated through comparison with real data. The test results demonstrate the ability of this approach to predict steering response.
To predict stability, lateral tire force is fundamental factor that describes the stability for handling performance. Attempts to analysis the vehicle stability have been made through with various objective test method and some specific factors, such as yaw, lateral acceleration and roll angle. However it remains the difficulty to identify which axle has a lack of grip. Indoor tire force measurement system is widely used. However, it cannot represent a real road and vehicle conditions. In this paper, lateral tire forces are estimated and nonlinear tire model is proposed. Nonlinear lateral force estimation algorithms are described based on a vehicle and tire model using the discrete-time Extended Kalman-Busy Filter (EKBF). A vehicle model has an eleven degrees of freedom which contains lateral and wheel dynamics of tires. A nonlinear tire model is described based on estimation forces and the Magic Formula tire model. The proposed empirical model is validated through comparison with real lateral force that measured by test vehicle equipped steering robot and dynamic motion sensors.
고성능 섀시 성능은 엔진, 타이어, 현가장치, 브레이크 그리고 차대와 함께 어우러진 성능의 복합체이다. 이 기능들은 크게 보면 빠르며 안전하고, 쾌적하게 라는 방향으로 진화해오고 있다. 이런 성능 중 “빠르며 안전하고”에 해당하는 것이 조종안정성이다. 지금까지 차량의 조종안정성을 평가하는 방법으로, 잘 숙련된 주관평가자의 시험결과에 의존하고 있다. 이는 현재까지 가장 정확한 방법으로서 대체 불가능한 요소이다. 이 평가결과와 최대한 근접하면서도 객관화된 지표로 변환하는 것이 끊임없이 요구되고 있다. 주관 평가 및 객관화 평가 모두 고가의 시험환경, 숙련된 평가자, 많은 시간을 소모하게 된다. 이런 절차에 앞서 실차를 기반으로 한 조종안정성 예측 기술을 향상시키면 많은 비용을 절감함은 물론, 차량 및 타이어의 개발 속도를 향상 시킬 수 있다. 본 학위 논문에서는 조종안정성을 설명 할 수 있는 차량 및 타이어를 모델링 하고, 이 모델을 기반으로 그 성능을 예측하는 기술에 대해 다루고자 한다. 조종성 예측부분에서는 조종성을 예측하기에 적절한 타이어와 차량을 모델링 하였다. 또한 모델 데이터는 기존에 대부분의 자동차 및 타이어회사에서 시험을 통해 얻고 있는 인자들을 기반으로 예측이 가능하도록 하였다. 예측된 값은 실차 주관평가 결과와 비교하여 검증하였다. 안정성 부분에서는 차량과 타이어를 모델링 하여 차량에서 기본적으로 송출되는 주행데이터를 바탕으로 모든 위치의 타이어의 횡 방향 힘을 확장 칼만-부시 필터를 이용하여 추정하였다. 추정된 힘을 바탕으로 Magic formula 타이어 모델을 기반으로 하여 실차 환경에서의 비선형 타이어 모델 식을 제안하였다. 제안된 식은 실제 타이어 힘을 계측한 데이터와 비교하여 최종 검증하였다.
