The method of protecting an articulated electric bus from rollover

Cover Page


Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The current trend of using electric buses has been growing in the last few years. Articulated electric buses also take the routes. These vehicles, due to the presence of heavy traction batteries mainly on the roof, have a tendency to an increased roll angle and a tendency to rollover. Therefore, there is a need to apply anti-rollover measures for such vehicles.

AIM: Development of the control law and algorithm that are capable of decreasing the tendency of an articulated electric bus to rollover by means of reducing the torque.

METHODS: During the development and research of the algorithm, the MATLAB/Simulink simulation environment with the developed mathematical model of spatial motion of an articulated electric bus is used.

RESULTS: The derivation of formulae for calculating the critical turning velocity of sections for articulated vehicles is presented, an algorithm and a traction control law are formulated depending on the turning parameters, the graphs that justify the operability and effectiveness of the algorithms are presented.

CONCLUSION: The practical value of the developed algorithm lies in its practical application on an articulated vehicle in order to reduce the tendency to increased roll angles and to protect it from rollover.

About the authors

Akop V. Antonyan

KAMAZ Innovation Center; Moscow Polytechnic University

Author for correspondence.
Email: antonyan.akop@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5566-6569
SPIN-code: 4797-9808
Scopus Author ID: 57217148592

Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor, Chief Specialist of the Simulation Modeling and Algorithm Optimization Group, Senior Researcher of the Advanced Engineering School of Electric Transport

Russian Federation, 62 Bolshoy blvd, Skolkovo Innovation Center, 121205 Moscow; 107023 Moscow

Alexander V. Klimov

KAMAZ Innovation Center; Moscow Polytechnic University

Email: klimmanen@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5351-3622
SPIN-code: 7637-3104
Scopus Author ID: 57218166154

Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor, Head of the Electric Vehicles Department; Senior Researcher of the Advanced Engineering School of Electric Transport

Russian Federation, 62 Bolshoy blvd, Skolkovo Innovation Center, 121205 Moscow; 107023 Moscow

Andrey O. Buchkin

Moscow Polytechnic University

Email: bucha934@mail.ru
ORCID iD: 0009-0005-8897-2086

2nd grade Software Engineer of the Simulation Modeling and Algorithm Optimization Group

Russian Federation, 107023 Moscow

References

  1. El-Geneidy AM, Vijaayakumar N. The Effects of Articulated Buses on Dwell and Running Times. Journal of Public Trasportation. 2011;14(3):63–86. doi: 10.5038/2375-0901.14.3.4
  2. Holland SP, Mansur ET, Muller NZ, et al. The environmental benefits of transportation electrification: Urban buses. Energy Policy. Part A. 2021;148. doi: 10.1016/j.enpol.2020.111921
  3. Kim J, Song I, Choi W. An Electric Bus with a Battery Exchange System. MDPI. Energies. 2015;8:6806–6819. doi: 10.3390/en8076806
  4. Fan Y, Du Ch, Wang Q. Study on the Influence of the Center of Gravity of Fuel Cell City Bus on its Handling Characteristics. Mechanica. 2020;26(5):416–425. doi: 10.5755/j01.mech.26.5.23590
  5. Tarasik VP. Vehicle movement theory. Sankt Peterburg: BHV-Peterburg; 2022. (In Russ.) EDN: FOWIQZ
  6. Larin VV. All-wheel wheeled vehicle movement theory. Moscow: MGTU im NE Baumana; 2010. (In Russ.) EDN: QNWYGX
  7. Gladov GI, Petrenko AM. Special Vehicles: Theory. Moscow: Akademkniga; 2006. (In Russ.)
  8. Ankinovich GG, Verzhbitsky AN, Zhileikin MM. A method for determining the motion parameters of two-axle wheeled vehicles to ensure the operation of a dynamic stabilization system. Izvestiya VUZov. Mechanical engineering. 2017;3:31–39. doi: 10.18698/0536-1044-2017-4-11-20 (In Russ.) EDN: YJMIVZ
  9. Tadeusevich R, Borovik B, Gonchazh T, et al. Elementary introduction to the technology of neural systems with examples of programs. Moscow: Goryachaya liniya-Telekom; 2011. (In Russ.)
  10. Antonyan AV. The method of protecting a large-class electric bus from side overturning. Proceedings of the R.E. Alekseev NSTU. 2022;4:67–74. (In Russ.) doi: 10.46960/1816-210X_2022_4_67 EDN: AVEPZB
  11. Zhileikin MM. Theoretical foundations for improving the stability and controllability of wheeled vehicles based on fuzzy logic methods. Moscow: Publishing House of Bauman Moscow State Technical University; 2016. (In Russ.) EDN: ZCOFWV
  12. Zhileikin MM, Kotiev GO. Modeling of vehicle systems. Moscow: MGTU im NE Baumana; 2021. (In Russ.) EDN: ZCUXHH

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. The design scheme of the application of lateral forces and moments on the section of the electric bus. П.1 — the transverse plane of the front section; П.2 — the transverse plane of the rear section;  mкм1 — the mass of the front section, kg; mкм2 — the mass of the rear section, kg; g  — acceleration of the free fall, m/s²; v₁  — the velocity of the front section, m/s; v₂  — the velocity of the rear section, m/s;  Rсц — vertical force in the coupling device, N; B — wheel track, m;  Rп1 — kinematic radius of turning of the front section, m; Rп2  — kinematic radius of turning of the rear section, m; hцм1  — height of the center of mass of the front section, m;  hцм2 — height of the center of mass of the rear section, m; γ  — measured articulation angle, rad.

Download (136KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. The block diagram of the formation of the requested torque to the traction inverter; ωz1 — measured yaw rate of the front section, rad/s; ωz2 — measured yaw rate of the second section, rad/s;  B — wheel track, m; hцм1 — height of the center of mass of the front section, m; hцм2  — height of the center of mass of the rear section, m; θруль — steer angle of the steerable wheels, rad; γ — measured articulation angle, rad; xкр.оп1 — control error in the front section; xкр.оп2 — control error in the rear section; hкр.оп1 — multiplier of the regulator of the front section; hкр.оп2 — multiplier of the regulator of the rear section; hкр.оп — regulator multiplier, the minimum of hкр.оп1, hкр.оп2; Mref  — maximal torque, N∙m; hпедаль — the degree of pressing the stroke pedal; «инв» — inverter.

Download (117KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. The shape of the logistic function: a — the standard; b — the transformed. x — the argument of the logistic function; x(t) — the argument of the transformed logistic function; σ — the output variable of the logistic function; h(t) — the output variable of the transformed logistic function.

Download (105KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Paths of electric buses: a — the Electric bus 1; b — the Electric Bus 2: blue graph — path of the center of mass of the front section; orange graph — path of the center of mass of the rear section.

Download (221KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Normal reaction on the rear drive wheel of the inner side: a — the Electric bus 1; b — the Electric bus 2.

Download (315KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Critical and measured yaw rates of the front section: a — the Electric bus 1; b — the Electric bus 2; red graph — critical yaw rate of the front section; green graph — measured yaw rate of the front section.

Download (341KB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. Critical and measured yaw rates of rotation of the rear section: a — the Electric bus 1; b — the Electric bus 2; red graph — critical yaw rate of the front section; green graph — measured yaw rate of the front section.

Download (335KB)
Indexing metadata
9. Fig. 8. Roll angles of the front and rear sections: a — the Electric bus 1; b — the Electric Bus 2; blue graph — roll angle of the front section; orange graph — roll angle of the rear section.

Download (341KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».