KR20150090175A - 실내 타이어 시험을 위한 가변성 차량 모델 - Google Patents

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KR20150090175A
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데이비드 오. 스탈란커
케 준 시에
에릭 에프. 커누스
존 엘. 터널
폴 엠. 노이게바우어
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브리지스톤 어메리카스 타이어 오퍼레이션스, 엘엘씨
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Abstract

가변성 차량 모델("SVM")에서 광범위한 크기들의 타이어들의 실내 시뮬레이션 시험을 위한 타이어 시험 시스템 및 방법이 개시된다.

Description

실내 타이어 시험을 위한 가변성 차량 모델{SCALABLE VEHICLE MODELS FOR INDOOR TIRE TESTING}
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 본 명세서에 전체적으로 참고로 포함된, 2012년 12월 28일자로 출원된 미국 가특허 출원 제61/746913호로부터 우선권을 주장한다.
타이어 제조자는 종종 타이어에 대한 마모 시험을 수행한다. 타이어 트레드 마모는 타이어 구조 및 트레드 화합물 이외의 다수의 변수들, 예를 들어 (온도 및 강우와 같은) 환경적 요인, (운전 스타일 및 경로 구성과 같은) 운전자 가혹도, 노면 특성, 및 (중량, 무게중심의 위치, 조작 동안의 하중 전달, 조향 운동역학 등과 같은) 타이어와 차량의 동적 특성에 의해 영향을 받을 수 있다. 타이어 트레드 마모를 정확하게 측정하고, 다양한 타이어 모델들 사이에서 비교를 하기 위해, 시험은 트레드 마모 결과를 편향(bias)시키지 않도록, 환경, 운전자 가혹도, 노면 및 차량으로부터의 영향을 일정하게 유지하는 방식으로 실행되어야 한다. 차량 특성은 타이어의 마모 속도에 대해 상당한 영향을 미칠 수 있으며, 불규칙한 마모 경향을 야기할 수 있다. 시험에서의 모든 타이어들이 동일한 차량 모델에 대해 평가되는 한, 차량에 의해 도입되는 편향은 모든 시험 타이어 모델들에 대해 동일할 것이다.
주문자 상표 부착(original equipment manufacturer, "OEM") 타이어와 같은 일부 타이어는 특정 차량을 위해 특별히 개발된다. 이러한 경우에, 타이어 시험은 특정 OEM 차량에 대해 행해져야 하거나, 실내 시험기에서 시험되는 경우에는 차량은 정밀하게 시뮬레이션되어야 한다. 그러나, 많은 타이어들이 마모되거나 손상된 OEM 타이어에 대한 대체품으로서 설계되는데, 이들 타이어들은 "트레이드 타이어(trade tire)"로 지칭된다. 트레이드 타이어는 특별히 하나의 특정 차량을 위해 개발된 것이 아니라, 오히려 상당히 다양한 타이어 크기들 및 각자의 하중 용량들을 포함한, 차량들의 전체 판매 세그먼트에 대해 개발된 것일 수 있다. 다양한 크기들 및 상이한 타이어 하중 요건들은 통상적으로 상이한 차량들에 대한 시험을 필요로 하며, 이는 상이한 밸러스트(ballast) 조건들을 가질 수 있다. 이것이 사실이라면, 차량간 편향 및 시험 타이어의 마모 성능은 불가분의 관계이다. 실내 시험을 위해, 소정의 세그먼트(예를 들어, 전륜 구동 세단 또는 픽업 트럭)의 차량을 "대표"하고, 상이한 하중들에 대해 지속적으로 가변성인 차량 모델을 생성하는 것이 바람직하다.
차량간 편향 없이 타이어 성능의 측정을 허용하는 가변성 차량 모델(scalable vehicle model, "SVM")에 대한 광범위한 크기들의 타이어들의 실내 시뮬레이션 시험을 허용하도록 타이어 시험 시스템 및 방법이 요구된다.
일 실시예에서, 실내 타이어 시험을 위한 가변성 차량 모델(SVM)의 생성 방법이 제공되는데, 이 방법은 다양한 중량들을 갖는 복수의 개별 차량들을 대표하는 차량 세그먼트를 선택하는 단계; 차량의 축간 거리(wheel base), 차량의 차륜 거리(wheel track), 차량의 무게중심, 차량의 서스펜션 컴플라이언스(compliance), 차량의 서스펜션 운동역학, 차량의 서스펜션 얼라인먼트, 차량의 조향 운동역학, 차량의 중량 분포, 차량의 밸러스팅(ballasting), 차량의 전방 대 후방 제동 비율, 타이어 강성(stiffness), 차량의 공기 저항, 차량의 전방 면적, 차량의 보조 롤 강성, 차량의 전후방향(fore-aft) 강성, 차량의 코너링 강성, 및 차량의 스프링하 질량(unsprung mass) 중 적어도 하나를 포함한, 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 규정하는 단계; 및 수학식 P(W) = C0(W) + C1(W)A + C2(W)A2 + C3(W)A3 (여기서, P(W)는 적어도 하나의 차량 모델 파라미터이고, Cn(W)는 W의 다항식 함수로서의 회귀 계수이며, A는 진동(jounce) 및 조향각 중 적어도 하나를 포함하는 독립 변수임)을 사용하여, SVM의 총 중량("W")의 함수로서 회귀 분석을 통해 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 특성화하는 단계를 포함한다. 일 실시예에서, Cn(W)는 an0 + an1W + an2W2 + an3W3이다. 다른 실시예에서, 이 방법은 W의 함수로서 SVM을 생성하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 이 방법은 차량 동역학 소프트웨어에 대해 W의 함수로서 적어도 하나의 차량 모델 파라미터의 특성화를 구현하는 단계 및 SVM의 적어도 하나의 타이어의 타이어 하중 이력을 결정하기 위해 차량 동역학 소프트웨어를 사용하여 적어도 하나의 조작(maneuver)에 SVM을 적용하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 실내 타이어 시험을 위한 가변성 차량 모델(SVM)의 생성 방법이 제공되는데, 이 방법은 다양한 중량들을 갖는 복수의 개별 차량들을 대표하는 차량 세그먼트를 선택하는 단계; 차량의 축간 거리, 차량의 차륜 거리, 차량의 무게중심, 차량의 서스펜션 컴플라이언스, 차량의 서스펜션 운동역학, 차량의 서스펜션 얼라인먼트, 차량의 조향 운동역학, 차량의 중량 분포, 차량의 밸러스팅, 차량의 전방 대 후방 제동 비율, 타이어 강성, 차량의 공기 저항, 차량의 전방 면적, 차량의 보조 롤 강성, 차량의 전후방향 강성, 차량의 코너링 강성, 및 차량의 스프링하 질량 중 적어도 하나를 포함한, 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 규정하는 단계; 수학식 P(W) = C0(W) + C1(W)A + C2(W)A2 + C3(W)A3 (여기서, P(W)는 적어도 하나의 차량 모델 파라미터이고, Cn(W)는 W의 함수로서 회귀 계수이고 an0 + an1W + an2W2 + an3W3이며, A는 진동 및 조향각 중 적어도 하나를 포함하는 독립 변수임)을 사용하여, SVM의 총 중량("W")의 함수로서 회귀 분석을 통해 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 특성화하는 단계; 및 W의 함수로서 적어도 하나의 차량 모델 파라미터의 특성을 입력하도록 차량 동역학 소프트웨어를 사용하는 단계를 포함한다.
다른 실시예에서, 실내 타이어 시험을 위한 가변성 차량 모델(SVM)의 생성 방법이 제공되는데, 이 방법은 다양한 중량들을 갖는 복수의 개별 차량들을 대표하는 차량 세그먼트를 선택하는 단계; 차량의 축간 거리, 차량의 차륜 거리, 차량의 무게중심, 차량의 서스펜션 컴플라이언스, 차량의 서스펜션 운동역학, 차량의 서스펜션 얼라인먼트, 차량의 조향 운동역학, 차량의 중량 분포, 차량의 밸러스팅, 차량의 전방 대 후방 제동 비율, 타이어 강성, 차량의 공기 저항, 차량의 전방 면적, 차량의 보조 롤 강성, 차량의 전후방향 강성, 차량의 코너링 강성, 및 차량의 스프링하 질량 중 적어도 하나를 포함한, 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 규정하는 단계; 수학식 P(W) = C0(W) + C1(W)A + C2(W)A2 + C3(W)A3 (여기서, P(W)는 적어도 하나의 차량 모델 파라미터이고, Cn(W)는 W의 함수로서 회귀 계수이고 an0 + an1W + an2W2 + an3W3이며, A는 진동 및 조향각 중 적어도 하나를 포함하는 독립 변수임)을 사용하여, SVM의 총 중량("W")의 함수로서 회귀 분석을 통해 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 특성화하는 단계; W의 함수로서 적어도 하나의 차량 모델 파라미터의 특성을 입력하도록 차량 동역학 소프트웨어를 사용하는 단계; 가속도, 감속도, 및 측방향 가속도 중 적어도 하나를 결정하기 위해, 차량 동역학 소프트웨어에서의 적어도 하나의 조작에 SVM을 적용하는 단계; 및 SVM의 각각의 휠에 대한 휠 하중 이력을 생성하는 단계; 및 W의 함수로서 가변가능한 SVM을 생성하는 단계를 포함한다.
명세서에 통합되고 명세서의 일부를 구성하는 첨부 도면들은 다양한 예시적인 방법들, 데이터 세트들, 및 결과들을 예시하며, 다양한 예시적인 실시예들을 예시하기 위해서만 사용된다. 도면들에서, 유사한 요소들은 유사한 도면부호들을 지닌다.
도 1은 데이터 세트의 P(W) 회귀 분석에 따른 예시적인 결과를 나타내는 도면.
도 2는 데이터 세트의 P(W) 회귀 분석에 따른 예시적인 결과를 나타내는 도면.
도 3은 데이터 세트의 P(W) 회귀 분석에 따른 예시적인 결과를 나타내는 도면.
도 4는 실내 타이어 시험을 위한 SVM을 생성하는 예시적인 방법(400)을 나타내는 도면.
도 5는 실내 타이어 시험을 위한 SVM을 생성하는 예시적인 방법(500)을 나타내는 도면.
도 6은 실내 타이어 시험을 위한 SVM을 생성하는 예시적인 방법(600)을 나타내는 도면.
트레이드 타이어는 일정 범위의 중량, 림(rim) 크기, 서스펜션 기하학적 구조, 조향 기하학적 구조 등을 갖는 차량들의 세그먼트에 맞도록 구성될 수 있다. 트레이드 타이어는 차량들의 세그먼트를 위한 최상의 마모 특성을 제공하도록 최적화될 수 있다.
실제 차량에 대한 트레이드 타이어의 시험은 차량 편향이 시험 결과에 영향을 미치게 한다. 즉, 타이어가 차량(A)에 대해 시험되는 경우, 차량(A)의 중량, 림 크기, 서스펜션 기하학적 구조, 조향 기하학적 구조 등이 차량(B)과는 상이하게 타이어의 마모 성능에 영향을 미칠 수 있다.
점진적으로 그리고 지속적으로 가변성이면서 차량 세그먼트의 일반적인 특성을 반영하는 각각의 차량 세그먼트의 SVM은 차량 세그먼트의 다양한 차량들 중 임의의 차량을 대신하여 사용될 수 있다. 차량(A), 차량(B) 등을 SVM으로 대체하는 것은 트레이드 타이어의 실내 시험으로부터 차량 편향을 제거하는 작용을 하고, 각각의 개별적인 차량(A), 차량(B) 등에 대한 트레이드 타이어의 실제 시험에 대한 필요성을 없앤다.
다양한 차량 세그먼트들이 사용될 수 있다. 가능한 차량 세그먼트들은, 예를 들어 후륜 구동(rear-wheel drive, "RWD") 픽업 트럭, 전륜 구동(front-wheel drive, "FWD") 세단, 및 대형 스포츠 유틸리티 차량(sport utility vehicle, "SUV")을 포함할 수 있다. UTQG 시험 요건들이 차량 세그먼트들에 걸쳐 변할 수 있다. 예를 들어, RWD 픽업 트럭은 50/50의 전/후 밸러스팅을 필요로 할 수 있다. 다른 예로서, FWD 세단은 공차 + 운전자 밸러스팅(curb plus driver ballasting)을 필요로 할 수 있다. 일 실시예에서, 다양한 차량 세그먼트들 중 임의의 세그먼트가 생성되고 분석될 수 있다. 다른 실시예에서, 차량 세그먼트들은 다양한 트레이드 타이어들 중 임의의 트레이드 타이어가 적용될 수 있는 의도된 차량에 기초하여 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 차량 세그먼트의 다양한 차량들은 다양한 중량들을 가질 수 있다.
다양한 중량들을 갖는 복수의 차량들을 대표하는 특정 차량 세그먼트의 규정 또는 선택에 따라, 차량의 축간 거리, 차량의 차륜 거리, 차량의 무게중심, 차량의 서스펜션 컴플라이언스, 차량의 서스펜션 운동역학, 차량의 서스펜션 얼라인먼트, 차량의 조향 운동역학, 차량의 중량 분포, 차량의 밸러스팅, 차량의 전방 대 후방 제동 비율, 타이어 강성, 차량의 공기 저항, 차량의 전방 면적, 차량의 보조 롤 강성, 차량의 전후방향 강성, 차량의 코너링 강성, 및 차량의 스프링하 질량 중 적어도 하나를 포함한, 적어도 하나의 차량 모델 파라미터가 규정될 수 있다. 일 실시예에서, 적어도 하기의 차량 모델 파라미터들, 즉 차량의 축간 거리, 차량의 차륜 거리, 차량의 무게중심, 차량의 서스펜션 강성, 차량의 서스펜션 운동역학, 차량의 정적 얼라인먼트(static alignment), 차량의 조향 운동역학, 차량의 전/후 중량 분포, 차량의 전방 대 후방 제동 분할, 차량에서의 타이어의 강성, 차량의 공기 저항, 차량의 보조 롤 강성, 및 차량의 스프링하 질량이 규정된다.
일 실시예에서, 다양한 적어도 하나의 차량 모델 파라미터들은 SVM을 개발할 때 차량들 사이에서 고정된다. 이들 모델 파라미터는 차량 중량 분포, 전방 대 후방 제동 분할, 및 서스펜션 정적 얼라인먼트를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 다양한 적어도 하나의 차량 모델 파라미터들은 SVM을 개발할 때 차량들 사이에서 가변성이다. 모델 파라미터들은 축간 거리, 차륜 거리, 무게중심, 공기 저항, 서스펜션 강성, 롤 강성, 서스펜션 운동역학 및 타이어 강성을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 선택된 차량 세그먼트의 각각의 차량은 차량의 총 차량 중량에 대한 적어도 하나의 차량 모델 파라미터에 대하여 분석된다.
도 1은 데이터 세트의 회귀 분석에 따른 예시적인 결과를 나타낸다. 데이터 세트는 전방 서스펜션 강성 대 총 차량 중량을 나타낸다. 예시적인 데이터 세트에서 표시된 각각의 점은 차량 세그먼트의 차량 및 그의 총 차량 중량을 나타낸다. 예를 들어, 도 1은 전방 서스펜션 강성이 대략 28.0 N/mm인, 대략 2,500 lbf의 총 차량 중량을 포함하는 차량을 가리킨다. 다른 예에서, 도 1은 전방 서스펜션 강성이 대략 35.0 N/mm인, 대략 4,250 lbf의 총 차량 중량을 포함하는 차량을 가리킨다. 차량의 서스펜션 강성은 주행 동안에 그 차량의 타이어에서 겪게 되는 힘의 양에 있어 중요한 역할을 할 수 있다.
전방 서스펜션 강성 데이터는 P(W)를 나타내는 선으로서 예시된 SVM 서스펜션 강성을 생성하도록 회귀 분석에 적용된다. 일 실시예에서, P(W)를 나타내는 선은 2,250 lbf 내지 5,500 lbf의 다양한 중량들 중 임의의 중량에서 SVM의 서스펜션 강성을 추정하기 위해 SVM에 사용된다.
도 2는 데이터 세트의 회귀 분석에 따른 예시적인 결과를 나타낸다. 데이터 세트는 차량 세그먼트 내의 다양한 차량들에서 후방 캠버 변화 대 진동을 나타낸다. 예시적인 데이터 세트에서 표시된 각각의 선은 차량 세그먼트의 차량, 및 그의 진동에 대한 그의 후방 캠버의 관계를 나타낸다. 각각의 차량의 후방 캠버는 차량의 진동이 대략 0 mm인 경우에 대략 0.0도이다. 예를 들어, 도 2는 차량의 진동이 대략 50 mm인 경우에, 차량(6)이 대략 -1.0도의 후방 캠버를 갖는다는 것을 나타낸다. 차량의 후방 캠버는 주행 동안에 그 차량 타이어에서 겪게 되는 경사각에 있어 중요한 역할을 할 수 있다.
일 실시예에서, 적어도 하나의 차량 모델 파라미터는 SVM의 총 중량("W")의 함수로서 회귀 분석을 통해 특성화된다. 일 실시예에서, 적어도 하나의 차량 모델 파라미터는 수학식 P(W) = C0(W) + C1(W)A + C2(W)A2 + C3(W)A3을 사용하여 회귀 분석을 통해 특성화된다. P(W)는 적어도 하나의 차량 모델 파라미터일 수 있다. Cn(W)는 W의 함수로서 회귀 계수일 수 있고 an0 + an1W + an2W2 + an3W3이다. A는 진동 및 조향각 중 적어도 하나를 포함한, 독립 변수일 수 있다.
후방 캠버 변화 대 진동 데이터는 P(W)를 나타내는 일련의 선들로서 예시된 SVM 후방 캠버 변화를 생성하도록 회귀 분석에 적용된다. P(W)를 나타내는 각각의 선은 특정 차량 중량과 관련된다. 일 실시예에서, 특정 차량 중량에 대한 P(W)를 나타내는 선은 그 중량의 SVM의 진동에 있어서 후방 캠버 변화 사이의 관계를 추정하는 데 사용된다.
일 실시예에서, 적어도 하나의 차량 모델 파라미터 각각은 도 1에 나타낸 전방 서스펜션 강성 데이터 또는 도 2에 나타낸 후방 캠버 변화 대 진동 데이터와 동일한 방식으로 회귀 분석을 통해 특성화된다.
도 3은 도 2에 나타낸 데이터 세트의 회귀 분석에 따른 예시적인 결과를 나타낸다. 도 3은 차량 세그먼트 내의 다양한 차량들에 있어서 예비-회귀 분석 후방 캠버 변화 대 진동으로 플로팅된(plotted) 3,750 lbf와 4,000 lbf 중량의 SVM에 대한 회귀 선들을 나타낸다. 회귀 선들은 P(W)를 나타내고, SVM에서의 후방 캠버 대 진동을 결정하기 위한 가변성 선형 예측가능성을 허용한다.
W의 함수로서 적어도 하나의 차량 모델 파라미터의 특성화에 따라, 특성화를 입력하기 위해 차량 동역학 소프트웨어가 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 차량 동역학 소프트웨어는 미국 미시간주 앤 아버 소재의 미케니컬 시뮬레이션 코포레이션(Mechanical Simulation Corporation)으로부터 상표명 "카심(CarSim)"으로 입수가능하다. 다른 실시예에서, 차량 동역학 소프트웨어는 구매가능한 또는 전매 차량 동역학 소프트웨어를 포함한, 임의의 가능한 차량 동역학 소프트웨어이다.
일 실시예에서, W의 함수로서의 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 차량 동역학 소프트웨어에 입력하는 것은 대표적인 중량들의 세트에서 가변성 차량 속성들을 갖는 개별 SVM을 개발하는 데 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, W의 함수로서의 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 차량 동역학 소프트웨어에 입력하는 것은 대표적인 코너 하중들의 세트에서 가변성 차량 속성들을 갖는 개별 SVM을 개발하는 데 사용될 수 있다.
일 실시예에서, SVM이 차량 동역학 소프트웨어에서 제시되며, SVM은 마모 시험 드럼 상에서의 실내 UTQG 마모 모델링에 대한 결과를 제공하도록 표준 조작들의 세트로 시뮬레이션된다. 다른 실시예에서, SVM은 가속도, 감속도, 및 측방향 가속도 중 적어도 하나를 결정하기 위해 차량 동역학 소프트웨어에서의 적어도 하나의 조작에 적용된다. SVM의 각각의 타이어에 대한 타이어 하중 이력은 차량 동역학 소프트웨어에 있어서의 적어도 하나의 조작에의 SVM의 적용에 기초하여 생성될 수 있다.
차량 동역학 소프트웨어에서의 적어도 하나의 조작에의 SVM의 적용에 따라, SVM 상의 타이어 위치에 따른 타이어 힘 및 경사각에 대한 적어도 하나의 수학식이 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 타이어 힘은 SVM의 속도 및 중력 가속도의 중심 중 적어도 하나의 함수이다. 다른 실시예에서, 경사각은 SVM의 속도 및 중력 가속도의 중심 중 적어도 하나의 함수이다.
일 실시예에서, 적어도 하나의 수학식의 생성은 SVM의 가속도의 함수로서의 타이어 하중의 회귀 곡선 맞춤(regression curve fit)을 포함한다. 다른 실시예에서, 적어도 하나의 수학식의 생성은 SVM의 속도의 함수로서의 타이어 하중의 회귀 곡선 맞춤을 포함한다. 다른 실시예에서, 적어도 하나의 수학식의 생성은 SVM의 경로 곡률의 함수로서의 타이어 하중의 회귀 곡선 맞춤을 포함한다. 다른 실시예에서, 적어도 하나의 수학식의 생성은 SVM의 가속도의 함수로서의 타이어 경사각의 회귀 곡선 맞춤을 포함한다. 다른 실시예에서, 적어도 하나의 수학식의 생성은 SVM의 속도의 함수로서의 타이어 경사각의 회귀 곡선 맞춤을 포함한다. 다른 실시예에서, 적어도 하나의 수학식의 생성은 SVM의 경로 곡률의 함수로서의 타이어 경사각의 회귀 곡선 맞춤을 포함한다.
일 실시예에서, 적어도 하나의 수학식은 실내 타이어 시험기를 구동시키는 데 사용된다. 실내 타이어 시험기는 내구성 및 마모 중 적어도 하나에 대해 타이어를 시험할 수 있다. 다른 실시예에서, 적어도 하나의 수학식은 유한 요소 해석에 정보를 입력하는 데 사용된다.
일 실시예에서, SVM은 적어도 하나의 시뮬레이션된 조작 동안에 타이어들 각각이 겪는 경사각 및 3개의 방향성 힘(Fx, Fy, Fz)들을 측정함으로써 특징화된다. 힘(Fx)은 회전 방향에 평행하게 타이어의 접촉 패치(contact patch)에서 타이어에 가해지는 전후방향 힘이다. 힘(Fy)은 회전 방향에 수직하게 타이어의 접촉 패치에서 타이어에 가해지는 측방향 힘이다. 힘(Fz)은 타이어의 접촉 패치에서 타이어에 가해지는 수직력이다.
일 실시예에서, SVM은 3개의 방향성 힘들 및 경사각이 측정될 때 차량의 가속도(Ax, Ay)들 및 속도(Vx)를 측정함으로써 특성화된다. 가속도(Ax)는 차량의 전후방향 가속도이다. 가속도(Ay)는 차량의 측방향 가속도이다. 속도(Vx)는 차량의 전후방향 속도이다.
일 실시예에서, 차량 가속도(Ax, Ay)들 및 속도(Vx)를 타이어들 각각이 겪게 되는 경사각 및 3개의 방향성 힘(Fx, Fy, Fz)들과 관련시키는 수학식들이 생성된다. 일 실시예에서, 수학식들은 Fx = f1(Ax, Ay, Vx); Fy = f2(Ax, Ay, Vx); Fz = f3(Ax, Ay, Vx); 및 IA = f4(Ax, Ay, Vx)이다.
일 실시예에서, 적어도 하나의 시뮬레이션된 조작에 있어서 SVM이 겪게 되는 전후방향 가속도(Ax) 및 측방향 가속도(Ay)가 측정된다. 다른 실시예에서, 적어도 하나의 시뮬레이션된 조작에 있어서 SVM의 전후방향 속도(Vx)가 측정된다.
일 실시예에서, SVM이 시뮬레이션되거나 실제인 추가 조작을 통해 구동되는 경우에, SVM가 겪게 될 경사각 및 힘을 나타내는 경사각 및 힘 데이터가 예측된다. 일 실시예에서, 적어도 하나의 시뮬레이션된 조작에 있어서 SVM의 전후방향 가속도(Ax), 측방향 가속도(Ay), 및 전후방향 속도(Vx)는 임의의 선택된 SVM 타이어에 대한 수학식 Fx = f1(Ax, Ay, Vx); Fy = f2(Ax, Ay, Vx); Fz = f3(Ax, Ay, Vx); 및 IA = f4(Ax, Ay, Vx)에서의 차량 가속도(Ax, Ay) 및 속도(Vx)에 대입된다.
일 실시예에서, 예상되는 힘 및 경사각 데이터는 실내 마모 시험기를 구동시키는 데 사용된다. 타이어의 실내 마모 시험은 마모 시험 드럼에의 타이어의 적용을 포함할 수 있다. 타이어는 림 상에 장착될 수 있고, 림은 액슬(axle)을 포함하는 기구에 부착된다. 타이어는 타이어의 의도된 작동 압력 또는 임의의 요구되는 가능한 압력으로 팽창될 수 있다. 마모 시험 드럼은 도로 표면을 시뮬레이션하도록 구성된 회전 원통형 표면을 제공할 수 있다. 타이어는 도로 표면 상에서 작동하는 타이어를 시뮬레이션하도록 마모 시험 드럼에 대항하여 접촉될 수 있다. 이 기구는 특정 힘 및 경사각으로 마모 시험 드럼에 대항하여 타이어를 적용시키도록 구성될 수 있다. 마모 시험 드럼에 대항한 타이어의 적용 힘은 차량의 중량, 차량의 화물, 차량의 가속도, 차량의 감속도, 차량의 속도, 차량의 코너링 등에 기인한 타이어의 하중을 나타낼 수 있다. 마모 시험 드럼에 대항한 타이어의 적용 경사각은 진동, 차량의 중량, 차량의 가속도, 차량의 감속도, 차량의 코너링 등에 기인한 타이어의 경사각을 나타낼 수 있다.
다른 실시예에서, 예상되는 힘 및 경사각 데이터는 실내 타이어 시험기를 구동시키는 데 사용된다. 실내 타이어 시험기는 타이어의 내구성을 시험하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 실내 타이어 시험기는 타이어의 마모를 시험하도록 구성된다. 다른 실시예에서, 예상되는 힘 및 경사각 데이터는 유한 요소 해석에 정보를 입력하는 데 사용된다.
도 4는 실내 타이어 시험을 위한 SVM을 생성하는 예시적인 방법(400)을 나타낸다. 이 방법은 다양한 중량들을 갖는 복수의 개별 차량들을 대표하는 차량 세그먼트를 선택하는 단계(단계 402)를 포함한다. 이 방법은 차량의 축간 거리, 차량의 차륜 거리, 차량의 무게중심, 차량의 서스펜션 컴플라이언스, 차량의 서스펜션 운동역학, 차량의 서스펜션 얼라인먼트, 차량의 조향 운동역학, 차량의 중량 분포, 차량의 밸러스팅, 차량의 전방 대 후방 제동 비율, 타이어 강성, 차량의 공기 저항, 차량의 전방 면적, 차량의 보조 롤 강성, 차량의 전후방향 강성, 차량의 코너링 강성, 차량의 스프링하 질량, 차량의 변속기 유형, 차량의 회생 제동(regenerative braking), 및 차량의 토크 벡터링(torque vectoring) 중 적어도 하나를 포함한, 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 규정하는 단계(단계 404)를 포함할 수 있다. 이 방법은 수학식 P(W) = C0(W) + C1(W)A + C2(W)A2 + C3(W)A3 (여기서, P(W)는 적어도 하나의 차량 모델 파라미터이고, Cn(W)는 W의 함수로서의 회귀 계수이며, A는 진동 및 조향각 중 적어도 하나를 포함하는 독립 변수임)을 사용하여, SVM의 총 중량("W")의 함수로서 회귀 분석을 통해 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 특성화하는 단계(단계 406)를 포함할 수 있다.
도 5는 실내 타이어 시험을 위한 SVM을 생성하는 예시적인 방법(500)을 나타낸다. 이 방법은 다양한 중량들을 갖는 복수의 개별 차량들을 대표하는 차량 세그먼트를 선택하는 단계(단계 502)를 포함한다. 이 방법은 차량의 축간 거리, 차량의 차륜 거리, 차량의 무게중심, 차량의 서스펜션 컴플라이언스, 차량의 서스펜션 운동역학, 차량의 서스펜션 얼라인먼트, 차량의 조향 운동역학, 차량의 중량 분포, 차량의 밸러스팅, 차량의 전방 대 후방 제동 비율, 타이어 강성, 차량의 공기 저항, 차량의 전방 면적, 차량의 보조 롤 강성, 차량의 전후방향 강성, 차량의 코너링 강성, 차량의 스프링하 질량, 차량의 변속기 유형, 차량의 회생 제동, 및 차량의 토크 벡터링 중 적어도 하나를 포함한, 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 규정하는 단계(단계 504)를 포함할 수 있다. 이 방법은 수학식 P(W) = C0(W) + C1(W)A + C2(W)A2 + C3(W)A3 (여기서, P(W)는 적어도 하나의 차량 모델 파라미터이고, Cn(W)는 W의 함수로서의 회귀 계수이고 an0 + an1W + an2W2 + an3W3이며, A는 진동 및 조향각 중 적어도 하나를 포함하는 독립 변수임)을 사용하여, SVM의 총 중량("W")의 함수로서 회귀 분석을 통해 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 특성화하는 단계(단계 506)를 포함할 수 있다. 이 방법은 W의 함수로서 적어도 하나의 차량 모델 파라미터의 특성을 입력하도록 차량 동역학 소프트웨어를 사용하는 단계(단계 508)를 포함할 수 있다.
도 6은 실내 타이어 시험을 위한 SVM을 생성하는 예시적인 방법(600)을 나타낸다. 이 방법은 다양한 중량들을 갖는 복수의 개별 차량들을 대표하는 차량 세그먼트를 선택하는 단계(단계 602)를 포함한다. 이 방법은 차량의 축간 거리, 차량의 차륜 거리, 차량의 무게중심, 차량의 서스펜션 컴플라이언스, 차량의 서스펜션 운동역학, 차량의 서스펜션 얼라인먼트, 차량의 조향 운동역학, 차량의 중량 분포, 차량의 밸러스팅, 차량의 전방 대 후방 제동 비율, 타이어 강성, 차량의 공기 저항, 차량의 전방 면적, 차량의 보조 롤 강성, 차량의 전후방향 강성, 차량의 코너링 강성, 차량의 스프링하 질량, 차량의 변속기 유형, 차량의 회생 제동, 및 차량의 토크 벡터링 중 적어도 하나를 포함한, 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 규정하는 단계(단계 604)를 포함할 수 있다. 이 방법은 수학식 P(W) = C0(W) + C1(W)A + C2(W)A2 + C3(W)A3 (여기서, P(W)는 적어도 하나의 차량 모델 파라미터이고, Cn(W)는 W의 함수로서 회귀 계수이고 an0 + an1W + an2W2 + an3W3이며, A는 진동 및 조향각 중 적어도 하나를 포함하는 독립 변수임)을 사용하여, SVM의 총 중량("W")의 함수로서 회귀 분석을 통해 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 특성화하는 단계(단계 606)를 포함할 수 있다. 이 방법은 W의 함수로서 적어도 하나의 차량 모델 파라미터의 특성을 입력하도록 차량 동역학 소프트웨어를 사용하는 단계(단계 608)를 포함할 수 있다. 이 방법은 가속도, 감속도, 및 측방향 가속도 중 적어도 하나를 결정하기 위해 차량 동역학 소프트웨어에서의 적어도 하나의 조작에 SVM을 적용하는 단계; 및 SVM의 각각의 휠에 대한 휠 하중 이력을 생성하는 단계(단계 610)를 포함할 수 있다. 이 방법은 W의 함수로서 가변가능한 SVM을 생성하는 단계(단계 612)를 포함할 수 있다.
실내 마모 시험을 위한 SVM의 하나의 응용은 트레드 마모에 대한 타이어의 상대 평가를 위한 미국 도로교통안전국(National Highway Traffic Safety Administration)의 타이어 품질 등급(Uniform Tire Quality Grading, "UTQG") 표준에 대한 것일 것이다. 트레이드 타이어의 새로운 라인 또는 모델에 대한 타이어 개발 과정 동안에, UTQG 트레드 마모 등급을 예측하기 위해, 실내 마모 시험기에서 상이한 크기들뿐만 아니라 다수의 상이한 시제품 타이어 설계들을 신속하고 정확하게 평가하는 것이 바람직하다. 이를 위해, 공칭 얼라인먼트에서 동일한 전방 및 후방 밸러스팅을 갖는 픽업 트럭을 대표하는 SVM이 필요하다. UTQG 시험을 받게 되는 타이어가 마모 시험 드럼을 포함하는 실내 시험 장치에 배치될 수 있다. 마모 시험 드럼은 도로 표면을 시뮬레이션하기 위해 타이어에 맞닿는 회전 표면을 제공한다. 시험 장치는 타이어와 회전 표면 사이의 힘을 변화시키기 위한 기구를 제공한다. 회전 표면의 속도가 또한 변화될 수 있다.
용어 "포함하다(include)" 또는 "포함하는(including)"이 명세서 또는 특허청구범위에 사용되는 한에서, 상기 용어가 특허청구범위에서 전이어(transitional word)로 채용된 경우에 해석될 때, 용어 "포함하는(comprising)"과 유사한 방식으로 포괄적인 것이 의도된다. 또한, 용어 "또는"이 채용되는 한(예를 들어, A 또는 B)에서, "A 또는 B, 또는 둘 모두"를 의미하는 것이 의도된다. 본 발명자들이 "둘 모두가 아니고 A 또는 B만"을 나타내고자 할 때, 용어 "둘 모두가 아니고 A 또는 B만"이 채용될 것이다. 따라서, 본 명세서에서의 용어 "또는"의 사용은 포괄적인 사용이고, 배타적인 사용은 아니다. 문헌[Bryan A. Garner, A Dictionary of Modern Legal Usage 624 (2d. Ed. 1995)] 참조. 또한, 용어 "~ 내에" 또는 "~ 내로"가 명세서 또는 특허청구범위에 사용되는 한에서, 부가적으로 "~ 상에" 또는 "~ 상으로"를 의미하는 것이 의도된다. 용어 "실질적으로"가 명세서 또는 특허청구범위에 사용되는 한에서, 일 실시예에서 ± 0.25 인치인 타이어 제조에 이용가능한 정밀도를 고려하는 것이 의도된다. 용어 "선택적으로"가 명세서 또는 특허청구범위에 사용되는 한에서, 장치의 사용에 필요하거나 요구되는 바대로 장치의 사용자가 구성요소의 특징 또는 기능을 활성화 또는 불활성화시킬 수 있는 구성요소의 조건을 지칭하는 것이 의도된다. 용어 "작동가능하게 연결되는"이 명세서 또는 특허청구범위에 사용되는 한에서, 식별되는 구성요소들이 지정된 기능을 수행하는 방식으로 연결됨을 의미하는 것이 의도된다. 명세서 및 특허청구범위에 사용되는 바와 같이, 단수 형태("a", "an" 및 "the")는 복수를 포함한다. 마지막으로, 용어 "약"이 숫자와 함께 사용되는 경우에, 이는 그 숫자의 ± 10%를 포함하는 것이 의도된다. 다시 말하면, "약 10"은 9 내지 11을 의미할 수 있다.
위에서 언급된 바와 같이, 본 출원이 그 실시예들의 설명에 의해 예시되었고, 실시예들이 상당히 상세하게 설명되었지만, 본 발명자들의 의도는 첨부된 특허청구범위의 범주를 그러한 상세 사항으로 제한하거나 어떠한 방식으로도 이를 한정하는 것은 아니다. 본 출원의 이익을 갖는 추가 이점들 및 변형들이 당업자들에게 용이하게 나타날 것이다. 따라서, 본 출원은, 보다 넓은 태양들에서, 구체적인 상세 사항들, 나타낸 예시적인 예들 또는 언급된 임의의 장치로 한정되는 것은 아니다. 전반적인 발명 개념의 사상 또는 범주로부터 벗어남이 없이, 그러한 상세 사항들, 예들 및 장치들로부터 변형들이 이루어질 수 있다.

Claims (20)

  1. 실내 타이어 시험을 위한 가변성 차량 모델(scalable vehicle model)의 생성 방법으로서,
    다양한 중량들을 갖는 복수의 개별 차량들을 대표하는 차량 세그먼트를 선택하는 단계;
    차량의 축간 거리(wheel base), 차량의 차륜 거리(wheel track), 차량의 무게중심, 차량의 서스펜션 컴플라이언스(compliance), 차량의 서스펜션 운동역학, 차량의 서스펜션 얼라인먼트, 차량의 조향 운동역학, 차량의 중량 분포, 차량의 밸러스팅(ballasting), 차량의 전방 대 후방 제동 비율, 타이어 강성(stiffness), 차량의 공기 저항, 차량의 전방 면적, 차량의 보조 롤 강성, 차량의 전후방향(fore-aft) 강성, 차량의 코너링 강성, 및 차량의 스프링하 질량(unsprung mass) 중 적어도 하나를 포함한, 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 규정하는 단계; 및
    수학식 P(W) = C0(W) + C1(W)A + C2(W)A2 + C3(W)A3
    (여기서, P(W)는 상기 적어도 하나의 차량 모델 파라미터이고,
    Cn(W)는 W의 함수로서의 회귀 계수(regression coefficient)이며,
    A는 진동(jounce) 및 조향각 중 적어도 하나를 포함하는 독립 변수임)을 사용하여, 가변성 차량 모델의 총 중량("W")의 함수로서 회귀 분석을 통해 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 특성화하는 단계를 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  2. 제1항에 있어서, Cn(W)는 an0 + an1W + an2W2 + an3W3인, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  3. 제1항에 있어서, W의 함수로서 상기 적어도 하나의 가변성 차량 모델 파라미터의 특성을 입력하기 위해 차량 동역학 소프트웨어를 사용하는 단계를 추가로 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 차량 동역학 소프트웨어는 카심(CarSim) 및 임의의 다른 차량 동역학 소프트웨어 중 적어도 하나를 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 가변성 차량 모델의 각각의 타이어에 대한 길이방향(longitudinal) 가속도 및 감속도, 측방향 가속도, 및 타이어 하중 이력 중 적어도 하나를 결정하기 위해, 상기 차량 동역학 소프트웨어에서의 적어도 하나의 조작(maneuver)에 상기 가변성 차량 모델을 적용하는 단계를 추가로 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  6. 제3항에 있어서, W의 함수로서 가변가능한 상기 가변성 차량 모델을 생성하는 단계를 추가로 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  7. 제3항에 있어서, 상기 가변성 차량 모델에서 타이어 위치에 따른 타이어 힘 및 경사각에 대한 적어도 하나의 수학식을 생성하는 단계를 추가로 포함하고, 상기 타이어 힘 및 경사각은 상기 가변성 차량 모델의 가속도의 함수인, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 적어도 하나의 수학식을 생성하는 단계는 상기 가변성 차량 모델의 가속도, 속도 및 경로 곡률의 함수로서의 타이어 하중의 회귀 곡선 맞춤(regression curve fit); 및 상기 가변성 차량 모델의 가속도, 속도 및 경로 곡률의 함수로서의 타이어 경사각의 회귀 곡선 맞춤 중 적어도 하나를 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  9. 제7항에 있어서, 실내 타이어 시험기의 구동 및 유한 요소 해석을 위한 정보의 제공 중 적어도 하나를 위해 상기 적어도 하나의 수학식을 사용하는 단계를 추가로 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  10. 실내 타이어 시험을 위한 가변성 차량 모델의 생성 방법으로서,
    다양한 중량들을 갖는 복수의 개별 차량들을 대표하는 차량 세그먼트를 선택하는 단계;
    차량의 축간 거리, 차량의 차륜 거리, 차량의 무게중심, 차량의 서스펜션 컴플라이언스, 차량의 서스펜션 운동역학, 차량의 서스펜션 얼라인먼트, 차량의 조향 운동역학, 차량의 중량 분포, 차량의 밸러스팅, 차량의 전방 대 후방 제동 비율, 타이어 강성, 차량의 공기 저항, 차량의 전방 면적, 차량의 보조 롤 강성, 차량의 전후방향 강성, 차량의 코너링 강성, 및 차량의 스프링하 질량 중 적어도 하나를 포함한, 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 규정하는 단계;
    수학식 P(W) = C0(W) + C1(W)A + C2(W)A2 + C3(W)A3
    (여기서, P(W)는 상기 적어도 하나의 차량 모델 파라미터이고,
    Cn(W)는 W의 함수로서 회귀 계수이고 an0 + an1W + an2W2 + an3W3이며,
    A는 진동 및 조향각 중 적어도 하나를 포함하는 독립 변수임)을 사용하여, 가변성 차량 모델의 총 중량("W")의 함수로서 회귀 분석을 통해 상기 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 특성화하는 단계; 및
    W의 함수로서 상기 적어도 하나의 차량 모델 파라미터의 특성을 입력하도록 차량 동역학 소프트웨어를 사용하는 단계를 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 차량 동역학 소프트웨어는 카심 및 임의의 다른 차량 동역학 소프트웨어 중 적어도 하나를 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  12. 제10항에 있어서, 가속도, 감속도, 및 측방향 가속도 중 적어도 하나를 결정하기 위해, 상기 차량 동역학 소프트웨어에서의 적어도 하나의 조작에 상기 가변성 차량 모델을 적용하는 단계; 및 상기 가변성 차량 모델의 각각의 휠에 대한 휠 하중 이력을 생성하는 단계를 추가로 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  13. 제10항에 있어서, W의 함수로서 가변가능한 상기 가변성 차량 모델을 생성하는 단계를 추가로 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  14. 제10항에 있어서, 상기 가변성 차량 모델에서 타이어 위치에 따른 타이어 힘 및 경사각에 대한 적어도 하나의 수학식을 생성하는 단계를 추가로 포함하고, 상기 타이어 힘 및 경사각은 상기 가변성 차량 모델의 속도 및 중력 가속도의 중심의 함수인, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 적어도 하나의 수학식을 생성하는 단계는 상기 가변성 차량 모델의 가속도, 속도 및 경로 곡률의 함수로서의 타이어 하중의 회귀 곡선 맞춤; 및 상기 가변성 차량 모델의 가속도, 속도 및 경로 곡률의 함수로서의 타이어 경사각의 회귀 곡선 맞춤 중 적어도 하나를 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  16. 제14항에 있어서, 실내 타이어 시험기의 구동 및 유한 요소 해석으로의 정보의 입력 중 적어도 하나를 위해 상기 적어도 하나의 수학식을 사용하는 단계를 추가로 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  17. 실내 타이어 시험을 위한 가변성 차량 모델의 생성 방법으로서,
    다양한 중량들을 갖는 복수의 개별 차량들을 대표하는 차량 세그먼트를 선택하는 단계;
    차량의 축간 거리, 차량의 차륜 거리, 차량의 무게중심, 차량의 서스펜션 컴플라이언스, 차량의 서스펜션 운동역학, 차량의 서스펜션 얼라인먼트, 차량의 조향 운동역학, 차량의 중량 분포, 차량의 밸러스팅, 차량의 전방 대 후방 제동 비율, 타이어 강성, 차량의 공기 저항, 차량의 전방 면적, 차량의 보조 롤 강성, 차량의 전후방향 강성, 차량의 코너링 강성, 차량의 스프링하 질량 중 적어도 하나를 포함한, 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 규정하는 단계;
    수학식 P(W) = C0(W) + C1(W)A + C2(W)A2 + C3(W)A3
    (여기서, P(W)는 상기 적어도 하나의 차량 모델 파라미터이고,
    Cn(W)는 W의 함수로서 회귀 계수이고 an0 + an1W + an2W2 + an3W3이며,
    A는 진동 및 조향각 중 적어도 하나를 포함하는 독립 변수임)을 사용하여, 가변성 차량 모델의 총 중량("W")의 함수로서 회귀 분석을 통해 적어도 하나의 차량 모델 파라미터를 특성화하는 단계;
    W의 함수로서 상기 적어도 하나의 차량 모델 파라미터의 특성을 입력하도록 차량 동역학 소프트웨어를 사용하는 단계;
    가속도, 감속도, 및 측방향 가속도 중 적어도 하나를 결정하기 위해, 상기 차량 동역학 소프트웨어에서의 적어도 하나의 조작에 상기 가변성 차량 모델을 적용하는 단계; 및 상기 가변성 차량 모델의 각각의 휠에 대한 휠 하중 이력을 생성하는 단계; 및
    W의 함수로서 가변가능한 상기 가변성 차량 모델을 생성하는 단계를 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 가변성 차량 모델에서 타이어 위치에 따른 타이어 힘 및 경사각에 대한 적어도 하나의 수학식을 생성하는 단계를 추가로 포함하고, 상기 타이어 힘 및 경사각은 상기 가변성 차량 모델의 속도 및 중력 가속도의 중심의 함수인, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  19. 제18항에 있어서, 상기 적어도 하나의 수학식을 생성하는 단계는 상기 가변성 차량 모델의 가속도, 속도 및 경로 곡률의 함수로서의 타이어 하중의 회귀 곡선 맞춤; 및 상기 가변성 차량 모델의 가속도, 속도 및 경로 곡률의 함수로서의 타이어 경사각의 회귀 곡선 맞춤 중 적어도 하나를 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
  20. 제18항에 있어서, 실내 타이어 시험기의 구동 및 유한 요소 해석으로의 정보의 입력 중 적어도 하나를 위해 상기 적어도 하나의 수학식을 사용하는 단계를 추가로 포함하는, 가변성 차량 모델의 생성 방법.
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