Farklı araç kalibrasyonlarının sürüş stili üzerindeki etkilerinin bulanık mantık yaklaşımı ile incelenmesi
Investigation of driveability calibration effects on driving style through fuzzy logic approach
Yazar: SAMET AKŞİT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN TAHA ŞEN
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Otomotiv Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Motorlu taşıtlar = Motor vehicles ; Tekerlekli taşıtlar = Wheeled vehicles ; Yolcu taşıtları = Passenger vehicle

Özet:
Günümüz otomotiv sektöründeki üreticiler farklı karakterdeki müşterilerin beklentilerini karşılayabilmek için müşteri taleplerini analiz ederek ürünlerini çeşitlendirmektedirler. Bu sebeptendir ki otomotiv sektörünün gelişimi boyunca ürün çeşitliliği günden güne artmıştır. İlk olarak üreticiler farklı tipte araçlar üretmeye başladılar. Bunun ardından müşterilerine aracın tekerleklerinin seçiminde, iç tasarımının seçiminde olduğu gibi birçok farklılık sunmaya başladılar. Elektronik kontrol sistemlerinin taşıt teknolojilerindeki gelişimi sayesinde üreticiler aynı donanımsal özelliklere sahip olan araçlara farklı özellikler eklemeye başladılar. Böylelikle aynı motora ve aynı aktarma sistemine sahip olan araçlar farklı anma momentleri ve farklı güç değerlerine ulaşabildiler. Böylelikle sadece yazılım değişimi ile farklı sürüş konforu deneyimleri ve farklı performanslar sağlayan araçlar müşterilere sunulmaya başlandı. Bu gibi yöntemlerle farklı müşteri beklentilerini tatmin etme çalışmaları hala devam etmektedir.
En önemli talep parametrelerinden birisi sürücülerin performans beklentisidir. Sürücünün performans beklentisi aracın ivmelenmesinin kontrolü ile direk olarak bağlantılıdır. Sürücü için performans beklentisinin yanında araç sürüşünün konforlu olmasıda önemli bir parametredir. Ancak sürüş konforu ile performans arasında ters orantılı bir ilişki vardır. Yüksek performans ile ivmelenen araçta titreşimler, salınımlar ve ses kalitesinde bozulmalar oluşabilir. Sürücüler araçtan aldığı tüm sürüş hissiyatlarını aracın sürüş konforu olarak değerlendirirler. Tüm bu konfor ve performans parametreleri sürücülerden sürücülere farklılık gösteren öznel değerlendirmelerdir. Otomotiv terminolojisinde ise sürülebilirlik taşıt performansı ile taşıt sürüş konforunun tamamının değerlendirilmesi olarak tanımlanabilir. Taşıtın sürülebilirlik karakteri aracın motoru ve aktarma sisteminin çıktısıdır. Aracın motor ve aktarma sistemleri günümüzde elektronik kontrol üniteleri ile kontrol edildiği için, araçlara ait performans ve konfor parametreleri de kontrol edilebilir. Araçların sürüş konforu ve performansını kontrol eden fonksiyonlara sürülebilirlik fonksiyonu denirken, bu fonksiyonların aktif olduğu manevralara da sürülebilirlik manevraları denir. Sürülebilirlik manevralarından bazıları, ivmelenme, yavaşlama, vites değişimi ve kalkış manevraları olarak sıralanabilir.
Aracın sürülüşü esnasında aniden gaza basılması veya aniden gaz pedalının bırakılması araçta ani ivme değişimlerine ve tüm aktarma sisteminde titreşimlere sebep olabilir. Bu sorunun çözümüne mekanik parçalarının değiştirilmesi tekbaşına yeterli olmamaktadır. Daha konforlu sürüş için sürücü davranışlarının aracın güç ünitesine etkisi arasında filtre veya rampa fonksiyonları kullanılmıştır. Ancak sadece bu fonksiyonların kullanılması da araçta performans konusunda problemlere yol açmıştır. Bu sebeple hem daha iyi bir performans hem de daha konforlu bir sürüş için ileri kontrol yöntemleri ile geliştirilmiş yazılım fonksiyonları geliştirilmiştir. Böylelikle hem sürüş konforu hem de performans çıktıları tatmin edici seviyelere çıkmıştır. Bu yazılım fonksiyonlarının parametrelerinin optimizasyonuna da sürülebilirlik kalibrasyonu denir. Sürülebilirlik kalibrasyonu için parametreler araç geliştirilirken optimize edilir ve o parametreler bir daha değiştirilemez.
Otomobil üreticileri farklı kullanıcıların beklentilerini karşılayabilmek için sürüş modu yazılımları geliştirmişlerdir. Böylelikle sürücüler spor modu, ekonomi modu, arazi modu gibi farklı modlar seçerek aracın performans ve sürüş konforu özelliklerini değiştirebilirler. Ancak bu sistem manuel olması sebebi ile uygun sürücüye uygun sürüş ve performansı veremez. Sürücünün davranış karakteri ile sürülebilirlik kalibrasyonunun birbiri ile örtüşmesi ve daha iyi yakıt tüketim değerlerine ulaşılması için yeni bir yazılım geliştirilebilir. Bu yazılımla sürücülerin davranışları analiz edilebilir ve bu analize göre uygun sürücüye uygun kalibrasyon parametre değerleri girilerek hem sürücünün performans ve sürüş konforu açısından beklentileri karşılanır hem de daha iyi yakıt tüketimi değerlerine ulaşılabilir.
Bu çalışmanın ana amacı deneysel çalışmalar ile sürüş stillerini sınıflara ayırmak ve sürülebilirlik kalibrasyonları ile sürüş karakterleri arasındak ilişkiyi incelemektir. Öncelikle sürülebilirlik fonksiyonlarının alt parametreleri detaylı olarak tanımlanmıştır. Bu alt parametreler ile bulanık mantık algoritması kurulmuştur. Bulanık mantık algoritması ile sürücülerin farklı kalibrasyonlar ile kullandıkları sürüşlere ait veriler incelenmiştir. Sürücülerin kullanış stilleri ile kalibrasyon arasındaki ilişki belirlenmiştir. Bunların sonucunda hangi sürücüye hangi sürülebilirlik kalibrasyonunun uygun olduğu analiz edilmiştir. Araç dataları çeşitli veri işleme yöntemleri ile incelenmiştir. Bu süreçte farklı kalibrasyonların sürücülere olan davranışların etkisi gözlemlenmiştir.

Abstract:
Nowadays, automotive brands working to satisfy different customer expectation. Customer expectations are analyzed and product varieties are increasing day by day. Firstly, automobile brands are created different segments for vehicles depending on design and cost variation. Afterwards, additional choises are created for same vehicle such as different tyre type, different internal design. Thanks to the electronics and controlling system developments for vehicle technologies, vehicle system variations increased with a same mechanical part. This development gave flexibility to automobile manufacturer to extend variations of their products. That's why, there are a lot of different power variants of same vehicle can be seen on the roads. Even if vehicle has same engine and same power train, that vehicle performance and driving experience can be changed by software changing.
One of the most important parameters for the customer is performance. Performance expectations is related with control of vehicle acceleration and drivers evaluate vehicle performance depending on vehicle acceleration feelings. On the other hand, driving comfort is also another important parameter for drivers. However, there are trade of between these two phenomena because increasing acceleration performance can cause some bad influence on driving feelings such as acceleration feeling, oscillation, vibrations, sound quality etc.. In point of the driver, all those feelings can be evaluated as comfort of the vehicle. All comfort parameters for vehicles are subjective. In automotive terminology, these can be called as driveability. Driveability of the vehicle can be described smoothness of the vehicle motion and feeling of performance. This is output of engine and transmission dynamics. The software functions that directly effects performance and driving feel are called as driveability functions. All dynamic maneuvers are controlled by driveability functions such acceleration, deceleration, gear shift, launching maneuvers.
Suddenly pressing acceleration pedal or sudden releasing acceleration pedal maneuvers causes vibrations on transmission systems and this problems can not be solved by changing mechanical parts. Root causes of the problem can be solved by controlling driver behaviors effects on drivetrain. Applying filter or ramping function to driver request is not effective because these types of limitations can cause performance problems. Modern control system solutions are investigated to solve this kind of problematic driving feeling. Calibration of driveability is finding optimal setting for modern control system of torque and its transition from engine to wheel concerning performance and driving feel. During development of the vehicle, these optimal settings are applied to software, but these are not changeable parameters during vehicle life cycle.
Automobile manufacturers created mode selection functions to satisfy different customer expectations and mode selection gives options to drivers for select different performance and comfort feelings. Almost all brand has different type of performance mode on the vehicle such as sport mode, economy mode, off-road mode. However, matching driving styles with driver characters is not possible with the mode selection function because vehicle mode can be selected by driver manually. To optimize customer expectation regarding to vehicle performance, driving comfort and fuel consumption, mode selection should be done with intelligent system on the vehicle control unit. Using calculation high capabilities of the vehicle control units, all driveability maneuvers can be analyzed during any driving cycle. Using these analyses, driveability calibration settings of the vehicle can be adjustable depending on driver behaviors. This intelligence systems can satisfy driver expectations regarding performance and driving comfort. In addition to that, fuel consumption can be improved using suitable calibration for each driver type.
Literature research was made for this study and a lot of different studies are found because driving character classification may cause technological developments for automotive industry. However, none of these studies investigated driveability calibration effects on driving behavior.
The main goal of this work is classify driver characterisation with experimental studies and investigation driveability calibration effects on driver behaviors. Different data mining methods are used to analyze measurement data. A driving cycle is planned for a light duty vehicles with 2 liters diesel engine. Different nine drivers are arranged to drive this vehicle on same route. Every drivers, drove the vehicle with three different driveability calibration in same condition. In this path, all parameters that interact with driveability functions are recorded with tool. After all data is recorded, all measurement data is divided manuever spesific data thanks to the script. Manuever spesific data is evaluated by with automatic algorithm which creates and defines the driver character. Observations for all drivers are reported on this study. In parallel, fuzzy logic membership functions are identified for every different driving style and fuzzy logic rules are created based on driveability parameters. Outputs of the script evaluations loaded to fuzzy logic algoritm and drivers driving styles are predicted. Driving styles and driveability calibration relation is also investigated on this study.