Geri Dön

Vehicle mass estimation with longitudinal dynamics for a light duty vehicle

Hafif ticari bir araç için boylamsal dinamik model ile araç kütle tahmini

  1. Tez No: 294005
  2. Yazar: ÖZER ÖZTOP
  3. Danışmanlar: PROF. DR. LEVENT GÜVENÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Bu çalışmada, boyuna araç dinamik modeli kullanılarak hafif ticari bir araç için belirlenmiş koşullar altında araç kütle tahmini yapılmıştır. Aracın boyuna dinamik matematiksel modelinin elde edilmesiyle birlikte, ileride algoritmanın araç üstündeki modüle gömülmesi durumunda, kütle tahmininin gerçekleşmesi için gerekli olacak vites tahmin algoritması da geliştirilmiştir. Araçtan veri toplanması sırasında herhangi bir enstrümantasyon yapılmamış ve aracın üstünde bulunan orijinal sensörlerden alınan veri kullanılmıştır. Ölçme kaynaklı gürültü ve yüksek frekanslı terimlere filtreleme uygulanmıştır. Mevcut model ile araçtan toplanılan data ile gerçekleştirilen simülasyonlarda %5 hata oranı içerisinde kütle tahmini yapılabilmektedir. Elde edilen sonuçlar ve yapılan çalışmalar araç kütle tahmini metodolojisinin geliştirilmesi açısından faydalı olmuştur.

Özet (Çeviri)

In this study, vehicle mass estimation is realized using a longitudinal vehicle dynamic model under predefined conditions for a light duty vehicle. Obtaining the mathematical model for the longitudinal vehicle dynamics, in order to implement the vehicle mass estimation algorithm into the vehicle control module gear estimation is utilized as well, as when to run mass estimation will be decided by gear estimation. No extra instrumentation has been done during data acquisition from the vehicle, and data coming from the original vehicle sensors has been used. Filterization is applied for the noise within the measurements and high frequency components. Simulation run with the current model, feeding the data gathered, results in a mass estimation within 5% error tolerance. The studies realized and the results obtained are beneficial for the realization of vehicle mass estimation methodology.

Benzer Tezler

  1. Estimation of vehicle signals for autonomous driving applications

    Otonom sürüş uygulamaları için araç sinyallerinin tahmini

    HALİL TEMURTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KLAUS VERNER SCHMİDT

  2. Adaptive autonomous emergency braking system based on estimation of tire/road friction coefficient

    Yol ve tekerlek arasındaki sürtünme katsayısının kestirimine dayalı uyarlamalı otonom acil frenleme sistemi

    ABDULLAH ÖMER SEVİL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM EKSİN

  3. İkiz tünel kazılarına bağlı oluşan yüzey oturmalarının tahmini

    Prediction of ground surface settlement induced by twin tunnels

    ZEHRA KAPUSUZ ASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSAFFA AYŞEN LAV

    PROF. DR. MEHMET MUHİT BERİLGEN

  4. Araçlarda kütle tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması

    Mass estimation methods comparison for vehicles

    ADEM ORUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Otomotiv MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALP TEKİN ERGENÇ

  5. L6e sınıfı şehir içi elektrikli mikro taşıt tasarımı

    Design of an L6e class urban electric microcar

    MERVE KARACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Makine MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET MURAT TOPAÇ