شماره ركورد
34891
پديد آورنده
حسام كريمي ماندگي
عنوان
توسعه تخمينگر ناهمواري جاده با استفاده از اطلاعات فشار تايروپاسخ تابع فركانسي
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي خودرو - طراحي سيستم هاي ديناميكي خودرو
سال تحصيل
1401
تاريخ دفاع
1404/07/30
استاد راهنما
مسعود مسيح طهراني
استاد مشاور
فاقد استاد مشاور
دانشكده
مهندسي خودرو
چكيده
در اين پژوهش، يك روش نوين براى تخمين وضعيت ناهموارى هاى جاده در زمان واقعى با استفاده از داده هاى فشار تاير و باسخ تابع فركانسى (FRF) سيستم تعليق خودرو توسعه يافته است. با توجه به تأثير مستقيم ناهموارى هاى جاده بر راحتى رانندگي و ايمنى سرنشينان، ايجاد روش هاى مقرون به صرفه و دقيق براى بايش وضعيت سطح جادهها از اهميت بالايى برخوردار است. در اين مطالعه، از مدل يك چهارم خودرو به همراه تحليل ديناميكى سيستم تعليق و پردازش سيگنال استفاده شده است. داده هاى فشار تاير به عنوان ورودى غير مستقيم ناهموارى جاده و پاسخ فركانسى سيستم تعليق به عنوان شاخص حساس به تغييرات سطح جاده مورد استفاده قرار گرفته اند. با ادغام اين دو منبع داده دريك مدل تخمينگر مبتنى بر تابع پاسخ فركانسى، دقت تخمين ناهموارى به طور قابل ملاحظه اى افزايش يافته است. نتايج آزمون هاى شبيه سازى نشان مى دهد كه خطاى ميانگين مربعات تخمين ارتفاع ناهموارى از 11/2 ميلى متر به 6/8 ميلى متر كاهش يافته و ضريب همبستگي بين پروفايل تخمين زده شده و پروفايل مرجع ليزرى از 0/84 به 0/93 افزايش بيدا كرده است. در مقايسه با روش هاى موجود، خطاى تخمين نسبى از 23٪ به 14٪ كاهش يافته است كه نشان دهنده بهبود قابل توجه در دقت مدل است. اين بهبود بهويژه ناشى از استفاده همزمان از اثرات ديناميكى سيستم تعليق در فركانس هاى مختلف، به صورت مدلسازى شده در تابع FRF است. روش پيشنهادى قادر است در كاربر دهاى ناوگاني و در شرايط واقعى، تخمين پايدار و دقيق ناهموارى جاده را با هزينه پايين و بدون نياز به تجهيزات ويژه انجام دهد.
تاريخ ورود اطلاعات
1405/03/05
عنوان به انگليسي
Development of a road roughness estimator using frequency-dependent tire pressure data
تاريخ بهره برداري
6/3/2026 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
حسام كريمي ماندگي
چكيده به لاتين
This study presents a novel real-time method for estimating road surface irregularities using tire pressure data and the frequency response function (FRF) of the vehicle suspension system. Given the significant impact of road roughness on driving comfort, passenger safety, and pavement maintenance costs, developing cost effective and accurate monitoring techniques is of critical importance. In this research, a quarter-car vehicle model is employed to capture the dynamic
interaction between road irregularities and the suspension system. Tire pressure variations are utilized as indirect indicators of road surface disturbances, while the frequency response function (FRF) of the suspension system serves as a sensitive signature of road profile changes across different frequency bands. By integrating these two data sources within a unified signal processing framework, the proposed estimator achieves a significant improvement in estimation accuracy.
Simulation results demonstrate that the root mean square error (RMSE) of the estimated road profile is reduced from 11.2 mm to 6.8 mm, and the correlation coefficient between the estimated profile and the reference laser profile increases from 0.84 to 0.93. Compared to existing methods, the relative estimation error is reduced from 23% to 14%, highlighting the enhanced performance of the proposed approach. This improvement is primarily attributed to the effective incorporation
of dynamic suspension behavior through the FRF model. The proposed method is capable of providing stable and accurate road condition estimation in real-time, making it highly suitable for fleet-based applications and integration into intelligent vehicle navigation systems, without requiring dedicated infrastructure or expensive sensors.
كليدواژه هاي فارسي
ناهمواري جاده , فشار تاير , پاسخ تابع فركانسي , سيستم تعليق خودرو , پردازش سيگنال ديناميكي
كليدواژه هاي لاتين
Road Roughness , Tire Pressure , Frequency Response Function , Vehicle suspension System , Dynamic Signal Processing
Author
hesam karimi mandegi
SuperVisor
masoud masih tehrani