Vehicle mass estimation with longitudinal dynamics for a light duty vehicle
Hafif ticari bir araç için boylamsal dinamik model ile araç kütle tahmini
- Tez No: 294005
- Danışmanlar: PROF. DR. LEVENT GÜVENÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Estimation of vehicle signals for autonomous driving applications
Otonom sürüş uygulamaları için araç sinyallerinin tahmini
HALİL TEMURTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KLAUS VERNER SCHMİDT
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM EKSİN
- İkiz tünel kazılarına bağlı oluşan yüzey oturmalarının tahmini
Prediction of ground surface settlement induced by twin tunnels
ZEHRA KAPUSUZ ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSAFFA AYŞEN LAV
PROF. DR. MEHMET MUHİT BERİLGEN
- Araçlarda kütle tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması
Mass estimation methods comparison for vehicles
ADEM ORUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Otomotiv MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALP TEKİN ERGENÇ
- L6e sınıfı şehir içi elektrikli mikro taşıt tasarımı
Design of an L6e class urban electric microcar
MERVE KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Makine MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET MURAT TOPAÇ