Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Parameter Optimisation of EPAS Using CAE
KTH, School of Engineering Sciences (SCI), Aeronautical and Vehicle Engineering, Vehicle Dynamics.
KTH, School of Engineering Sciences (SCI), Aeronautical and Vehicle Engineering, Vehicle Dynamics.
2019 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesis
Abstract [en]

To keep up with technological as well as logistical challenges of the modern automobile market, major car manufacturing firms have resorted to virtual simulation tools. This enables the development as well as validation of vehicular models much before resources are invested into a new physical prototype.This project focuses on the development of a tool that would help in optimising the handling parameters of a vehicle. This is achieved by creating an optimization routine for tuning the various parameters of the Electronic Power Steering (EPAS). This process is usually done manually, by on-track testing, due to the difficulties in correlating Subjective Assessments (SA) with Objective Metrics (OM). Automating this process would help to reduce the overall research and development time, by providing a baseline tune for the EPAS parameters which could then be finely tweaked by manual track testing.The tool is built by interfacing various software in a multi-objective optimisation environment known as ModeFrontier. The modelling and simulations are performed in IPG CarMaker, with the post processing of the results taken care of by Sympathy for Data. Multiple optimization algorithms were tested to achieve the best optimisation routine. The EPAS parameters, namely the Basic Steering Torque, Active Return and Active Damping, act as the input to the optimization routine. The outputs of the model are the Objective Metrics, which provide a clear indication of the dynamic performance of a component. These metrics are optimized to _t the Steering DNA structure, which uniquely describes the attributes of a vehicle. The final optimised vehicle is manually tested at the track, to determine the real driving feel.

Abstract [sv]

För att upprätthålla ett positivt momentum i såväl tekniska som logistiska utmaningar på dagens bilmarknad har stora biltillverkare börjat använda sig av virtuella simuleringsverktyg. Dessa verktyg möjliggör utveckling av diverse fordonsmodeller långt innan resurser investeras i en fysisk prototyp. Detta projekt fokuserar på utvecklingen av ett verktyg som potentiellt kan hjälpa att optimera dynamiska beteendeparametrar för ett fordon. Detta uppnås genom att skapa en optimeringsrutin för att ställa in de olika parametrarna för den elektroniska servostyrningen (EPAS). Denna process görs vanligtvis manuellt, genom test på provbana, på grund avsvårigheterna att korrelera subjektiva bedömningar (SA) med objektiva mätetal (OM). Att automatisera denna process kan bidra till att minska den övergripande forsknings- och utvecklingstiden genom att tillhandahålla en baslinje för EPAS-parametrarna som i efterhand kan finjusteras genom manuell justering på provbana. Verktyget är byggt genom att ansluta olika program i en optimeringsmiljö som kallas ModeFrontier. Modellering och simuleringar utförs i IPG CarMaker, med efterbehandling av resultaten i Sympathy for Data. Flera optimeringsalgoritmer testades för att uppnå bästa optimeringsrutinen. EPAS-parametrarna består av det grundläggande styrmomentet, aktiv retur och aktiv dämpning, och fungerar som invärden till optimeringsrutinen där utvärdera från modellen är objektiva mätetalen, vilket ger en tydlig indikation på den dynamiska prestandan hos en komponent. Dessa mätvärden optimeras för att passa Steering DNA-strukturen, som unikt beskriver egenskaperna hos ett fordon. Det slutliga optimerade fordonet testas manuellt på provbana för att bestämma den verkliga körkänslan.

Place, publisher, year, edition, pages
2019. , p. 64
Series
TRITA-SCI-GRU ; 2019:016
Keywords [en]
Electronic Power Assist Steering, Optimization, Subjective Assessment, Objective Metrics
National Category
Vehicle Engineering
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-261170OAI: oai:DiVA.org:kth-261170DiVA, id: diva2:1356933
External cooperation
Volvo Cars
Examiners
Available from: 2019-10-02 Created: 2019-10-02 Last updated: 2019-10-02Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(5071 kB)2 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 5071 kBChecksum SHA-512
ec68bcc2563d0107b1f8be5f09b1d93852929a8f06961310bf9a648ef7dc2ec96e77f5251b3901aae4175a69c1d4406ea5a2f07bfc61c2bd34b45ec5689da0f7
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Vehicle Dynamics
Vehicle Engineering

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 2 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 8 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf