6x6 Elektrikli bir aracın aktif süspansiyon sisteminin matematiksel modeli ve optimizasyonu
Date
2024-06-27
Authors
Aydoğan, Berk
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Bursa Uludağ Üniversitesi
Abstract
Araç süspansiyon sistemleri, yoldan gelen kuvvetlerin iletilme kapasitesi ve araç performansında önemli bir rol oynamaktadır. Yol ve araç gövdesi arasındaki yükler, sürücü sağlığını, konforunu ve araç sürüş özelliklerini önemli ölçüde etkilemektedir. Bazı araştırmalar, araç kaza oranlarında süspansiyon sistemlerinin kalitesinin önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Süspansiyon sistemi, yol tutuşunu da önemli ölçüde etkiler. Bu çalışmada, 6x6 tekerlek içi elektrik motoru bulunan bir araç için matematiksel modelleme yapılmıştır. Sistem için serbest cisim diyagramı oluşturulmuş ve matematiksel simülasyon modellemesinde tekerlekler, araç gövdesi, koltuk, insan modeli ve tekerlek içi elektrik motorları ele alınmıştır. Yol girdileri olarak "bump" tipi yol modeli ve rastgele yol modeli senaryoları oluşturulmuştur. Oluşturulan matematiksel modelde, pasif ve aktif süspansiyon sistemli modellerin simülasyonları gerçekleştirilmiş ve sistem doğruluğu teyit edilmiştir. Optimizasyon için Genetik Algoritma ve Parçacık Sürü Optimizasyonu olmak üzere iki farklı yöntem kullanılmıştır. Optimizasyon probleminin tasarım değişkenleri; tekerlek süspansiyonunun rijitlik ve sönümleme katsayıları, aktif süspansiyon kontrolörlerinin değişkenleri, koltuk süspansiyonunun sertlik ve sönümleme katsayıları ve tekerleğe monteli motorların süspansiyonunun sertlik ve sönümleme katsayıları olarak seçilmiştir. Optimizasyon gerçekleştirilirken iki farklı yol senaryosu için ayrı ayrı optimizasyonlar yapılmış ve karşılaştırmalar gerçekleştirilmiştir. Bu karşılaştırmalarda, hangi sistemin daha verimli olduğu, ISO 2631-1 Sağlık Rehberi standardı baz alınarak insan sağlığı ve konforu üzerindeki etkileri ile değerlendirilmiştir. ISO 2631-1, titreşime maruz kalma sınırlarını tanımlar ve sürücü sağlık limitlerini hesaplamada kullanılmıştır. Aktif süspansiyon ile elde edilen optimizasyon sonuçları, pasif süspansiyon ile gerçekleştirilen simülasyonlara kıyasla daha iyi gelişme göstermiştir. Özellikle uzun süre kullanılan sistemlerde, optimizasyon sonuçları daha sağlıklı sonuçlar vermiştir.
Vehicle suspension systems play an important role in the ability to transmit forces from the road and in vehicle performance. Loads between the road and the vehicle body significantly affect driver health, comfort and vehicle drive features. Some research shows that the quality of suspension systems is of great importance in vehicle accident rates. The suspension system also affects roadholding significantly. In this study, mathematical modeling was performed for a vehicle with a 6x6 in-wheel electric motor. A free body diagram was generated for the system and the wheels, vehicle body, seat, human model and in-wheel electric motors were addressed in the mathematical simulation modeling. “Bump" type and random type road model scenarios as road inputs were created. In the mathematical model, simulations of models with passive and active suspension systems were carried out and system accuracy was confirmed. Two different methods were used for optimization: Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization. Design variables of the optimization problem were selected as the stiffness and damping coefficients of the wheel suspension, the coefficients of the active suspension controllers, the stiffness and damping coefficients of the seat suspension and the suspension of wheel-mounted motors. The optimizations were made separately and compared for two different road scenarios. Based on the ISO 2631-1 Health Guide standard, which system is more efficient was evaluated on the effects of human health and comfort. ISO 2631-1, which defines vibration exposure limits, has been used to calculate driver health limits. Optimization results with active suspension systems showed better improvement compared with the simulations performed with passive suspension systems. Moreover, optimization results especially in systems used for a long time demonstrate greater results on human health.
Vehicle suspension systems play an important role in the ability to transmit forces from the road and in vehicle performance. Loads between the road and the vehicle body significantly affect driver health, comfort and vehicle drive features. Some research shows that the quality of suspension systems is of great importance in vehicle accident rates. The suspension system also affects roadholding significantly. In this study, mathematical modeling was performed for a vehicle with a 6x6 in-wheel electric motor. A free body diagram was generated for the system and the wheels, vehicle body, seat, human model and in-wheel electric motors were addressed in the mathematical simulation modeling. “Bump" type and random type road model scenarios as road inputs were created. In the mathematical model, simulations of models with passive and active suspension systems were carried out and system accuracy was confirmed. Two different methods were used for optimization: Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization. Design variables of the optimization problem were selected as the stiffness and damping coefficients of the wheel suspension, the coefficients of the active suspension controllers, the stiffness and damping coefficients of the seat suspension and the suspension of wheel-mounted motors. The optimizations were made separately and compared for two different road scenarios. Based on the ISO 2631-1 Health Guide standard, which system is more efficient was evaluated on the effects of human health and comfort. ISO 2631-1, which defines vibration exposure limits, has been used to calculate driver health limits. Optimization results with active suspension systems showed better improvement compared with the simulations performed with passive suspension systems. Moreover, optimization results especially in systems used for a long time demonstrate greater results on human health.
Description
Keywords
ISO 2631-1, Matematiksel modelleme, Genetik algoritma, Parçacık sürü optimizasyonu, Aktif süspansiyon, Elektrikli araç, Electric vehicle, in-wheel motor, Mathematical Modeling, Genetic algorithm optimization, Particle swarm optimization, Active suspension