253-254 2025 [춘계학술대회]
| 제목 | 운전자 평가 기반의 최적 차량 성능을 만족하는 가상 타이어 설계 알고리즘 |
|---|---|
| 분야 | 지능형 샤시 및 제어 |
| 언어 | Korean |
| 저자 | 이혜진(한양대학교), 이지형(한양대학교), 이수진(한국타이어앤테크놀로지), 김정식(한국타이어앤테크놀로지), 이은재(한국타이어앤테크놀로지), 한경석(한국타이어앤테크놀로지) |
| Key Words | Vehicle Performance Characterization, Tire Performance Characterization, Unsupervised Learning, DBSCAN, Recommendation System, Multi-Layer Perceptron(MLP), Differential Evolution(DE), Magic Formula Tire Model |
| 초록 |
최근 타이어 성능 평가에 있어 차량과 결합된 상태에서의 R&H(Ride & Handling) 등의 여러 성능들이 객관화되어 활용되고 있다. 특히, 이런 평가 성능 요소들이 단순히 물리적 수치로 설정되는 것이 아니라, 전문 드라이버가 차량에 여러 타이어들을 결합하여 주행할 때 느끼는 주관적인 평가를 여러 성능 분야로 점수를 메겨 해당 타이어에 대해 평가 수치로 설정된다. 이는 V-Process 기반의 virtual 타이어 개발 프로세스에서 차량 성능 인자를 설정하는데 중요한 목표 치수가 된다. V-Process는 closed loop design으로 구성되어 하위 레벨에서의 설계 가능 여부를 고려한 목표를 제시하면 설계 효율성이 극대화되기 때문에 이를 기반으로 효율적인 가상 타이어 설계 프레임워크 제안한다. 또한 설계자가 목표에 따라 효율적으로 설계가 가능하도록 해당 프레임워크를 적용한 Tool 개발을 진행하였다. Section Ⅰ에서 운전자 주관적 평가와 객관적 평가 데이터 간의 관계를 파악하여 기존의 차량 성능 영역 결정법 보다 체계적인 방법으로 최적의 타겟 성능 특성 영역을 결정한다. 데이터를 증강하기 위해 추천시스템의 데이터 유사도 파악을 활용하고 다변량 가우시안 분포와 클러스터링 기반으로 주관-객관적 평가 데이터의 관계를 파악하여 차량 성능 목표 영역을 결정한다. 또한, 에너지 손실에 영향을 미치는 Rolling Resistance Coefficient(RRC), wet grip index 요소도 목표 값을 설정하여 주행 안전성 및 에너지 효율을 고려할 수 있다. 지표면과의 상호작용 및 비선형성을 고려한 MF(Magic Formula) 타이어 모델을 사용하고 이는 Handling, RRC, wet grip index의 인자 간의 상호작용을 위해 Section Ⅱ에서 AI 인공 신경망 모델을 사용하여 meta model을 구축하였다. Meta model은 시뮬레이터 및 실차 실험으로 도출할 수 있는 성능 인자를 학습하여 최적화 과정에서 정확한 결과를 도출하도록 사용된다. 차량 성능, RRC, wet grip index 요소들을 구속조건으로 설정하여 이를 충족시키는 타이어 성능을 도출하기 위해 DE(Differential Evolution)의 최적화 기법을 Section Ⅲ에서 적용한다. 본 연구는 차량 모델과 타이어 규격을 입력하고 차량 성능, RRC, wet grip index의 목표 수치를 설정하면 설계자의 목적에 따른 가상 타이어를 설계할 수 있도록 python 환경에서 프로그램 Tool 개발을 통해 누구나 사용 가능하도록 접근성을 강화하였다. 이는 설정한 목적함수와 구속조건을 만족하는 최적의 가상 타이어를 설계하여 성능을 검증하였고, 목표 성능에 도달하기 위해 시뮬레이터 및 실제 트랙을 주행하는 등의 반복 실험을 대체함으로써 시간 및 비용적 문제를 해결하였다. Acknowledgement 이 논문은 한국타이어앤테크놀로지의 지원을 받아 수행된 연구임 |
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