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시내버스 연비시험 주행모드 개발에 관한 연구

Development of City Bus Driving Cycle for Fuel Consumption Test

초록/요약

미국과 유럽에서는 배기가스와 연비에 대한 관심이 높아지면서 버스에 대한 모드 개발이 활발히 진행되고 있으며, CBD (Central Business District) 모드를 이미 상용화하여 사용하고 있다. 시내 버스의 경우 국내 도로 조건 및 주행 패턴을 고려한 연비시험 주행 모드가 없기 때문에 반복적인 실도로 운행을 통하여 연비를 측정하고 있다. 실도로 주행은 운전자, 도로조건 및 주행 구간 등의 차이로 인해 큰 연비 차이를 보이며, 시간과 경비의 소요 또한 크다. 본 연구에서는 시간 및 경비절감뿐만 아니라 국내 도로의 주행 패턴을 고려한 시내 버스의 연비시험 주행 모드 개발하였다. . 이를 위하여 반복 주행 시험을 통해 실도로 주행 패턴을 분석하였고, 분석된 실도로 주행 패턴을 고려한 주행 모드를 생성하였다. 주행 패턴 분석은 속도, 가속도, 경사도 분포와 속도-가속도 및 경사도-가속도 연동분포를 분석하였다. 여러 인자들을 동시에 고려하여 모드를 만들기가 어렵기 때문에 분석된 주행 패턴으로부터 우선 속도와 가속도 분포를 고려한 속도 프로파일을 생성하고, 속도-가속도 연동 분포를 고려하여 속도 프로파일을 생성하였다. 같은 방법으로 경사도 분포 및 경사도-가속도 연동 분포를 고려하여 속도 및 경사도 프로파일을 생성하였다. 마지막으로 생성된 주행 모드를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 속도, 가속도 및 경사도 각각의 연동 분포뿐만 아니라 엔진운전영역 분포와 운전성 등도 고려하여 수정·검증한 후 샤시동력계 주행 시험을 통해 최종적으로 검증하였다. 본 연구를 통해 시뮬레이션을 통한 주행 모드 개발 방법론을 확립하였고, 국내 주행 패턴에 맞는 시내버스의 정확한 연비 측정뿐만 아니라 연비시험에 소요되는 시간 및 경비를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

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초록/요약

In the case of City Bus, there has not been driving mode for vehicle fuel economy which was considering road conditions and driving pattern. For this reason, the fuel efficiency has been measured from the road test. However, it takes too much time and effort to measure fuel efficiency by this method. In addition, the results of the road test highly depend on the state of the drivers, road, and test sections. So the results can be shown differently at every test. Therefore, driving mode for vehicle fuel economy is required to reduce time and effort. First we have to choice the major bus route which represents the whole country. So we build a methodology which choices the major route. We first survey bus services of high frequency at city sections, and we also survey bus stops of high frequency. We finally display bus routes at the map to know easily them. Considering these points, we choice the major bus route and reflect development of fuel consumption test mode This paper proposes the method for development of fuel consumption test mode. The methodology is followed below. First, we analyze the driving pattern through repetitive road test. Then, we create the test mode considering the previously analyzed driving patterns. The driving patterns also allow us to analyze the distribution of velocity, acceleration and inclination as well as the distribution of velocity-acceleration and inclination-acceleration. Due to the difficulty of applying these all factors at the same time, we should create the velocity profile first considering distribution of the velocity and acceleration from the driving pattern then the distribution of velocity-acceleration can be considered for the velocity profile. Similarly, velocity profile and inclination profile could be generated using distribution of inclination and inclination-acceleration. Finally, we verify the generated test mode through the chassis-dynamometer test after modifying under the variables velocity, acceleration, inclination, coupling distribution, brake torque, drivability. From the result of the test mode proposed at this work, we got the fuel efficiency which was 1.8% and 2.5% higher than the fuel efficiency from the road test. The main reason of this difference is due to reduction of the brake torque at the high load considering the excess torque and drivability which can recover the insufficient velocity to the target caused by discrepancy of the gear shifting timing during the chassis-dynamometer test. In this paper, the method for development of test mode is proposed and validated. It can measure the fuel efficiency more accurately for city buses. We expect this method also can reduce the time and effort have been consumed by the road test

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목차

1. 서론 = 1
1.1 연구 배경 및 목적 = 1
1.2 버스 연비 시험 주행모드 관련 연구 조사 = 3
1.3 버스 연비 시험 주행모드 개발 방법론 = 6
1.4 연구 내용 = 8
2. 버스 대표 노선 선정 = 10
2.1 시내버스 대표 노선(서울) = 10
2.2 시내버스 대표 노선(부산) = 15
3. 실도로 주행 패턴 분석 = 19
3.1 시험 방법 및 조건 = 19
3.2 시내버스 실도로 주행 패턴 분석 = 20
4. 주행 모드 검증을 위한 차량 모델링 및 연비 시뮬레이션 = 29
5. 버스 연비 시험 주행모드 개발 = 37
5.1 주행 모드 개발 과정 = 37
5.2 최종 모드 = 38
5.3 주행 모드 개발 결과 및 검토 = 40
6. 결론 = 50

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