Riassunto analitico
Le prestazioni dinamiche di un veicolo svolgono un ruolo cruciale nel garantire safety e handling sia in condizioni di manovra standard che durante manovre complesse come la frenata in curva ("Braking in a Turn"). Comprendere il comportamento del veicolo in queste condizioni è fondamentale per ottimizzarne le prestazioni, e soprattutto in ambito Pirelli, la scelta del set di pneumatici più adeguato è un elemento chiave in questo processo. L'estrazione di Key Performance Indicators (KPI) da tali manovre fornisce dati essenziali per valutare e migliorare sia il comportamento del veicolo che le prestazioni degli pneumatici.
L'obiettivo di questa tesi è sviluppare uno strumento di post-processing progettato per analizzare il comportamento dinamico di un veicolo durante la manovra di "Braking in a Turn", con particolare attenzione all'estrazione di KPI a supporto del confronto e della selezione degli pneumatici. Lo strumento fornisce agli ingegneri informazioni preziose sulle caratteristiche di stabilità, efficienza di frenata e handling del veicolo in condizioni di frenata critiche, aiutando a identificare il miglior set di pneumatici per prestazioni ottimali.
Sviluppato utilizzando MATLAB, lo strumento integra algoritmi avanzati di elaborazione dati per estrarre i KPI più significativi, come l'accelerazione laterale, la forza frenante e il rateo di imbardata. I dati dinamici raccolti durante la manovra di "Braking in a Turn" vengono processati e visualizzati tramite un'interfaccia intuitiva, consentendo una chiara interpretazione dei risultati.
Lo strumento sviluppato permette di estrarre efficacemente i KPI dai dati dinamici del veicolo, consentendo un'analisi dettagliata delle prestazioni di frenata e handling. I risultati offrono una visione precisa della stabilità del veicolo e delle prestazioni degli pneumatici, rendendo lo strumento una risorsa preziosa per gli ingegneri coinvolti nello sviluppo e nei test prestazionali degli pneumatici.
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Abstract
The dynamic performance of a vehicle plays a crucial role in ensuring safety and handling, both in standard driving conditions and during complex maneuvers such as "Braking in a Turn." Understanding the vehicle's behavior under these conditions is essential for optimizing performance, and especially within the context of Pirelli, selecting the most suitable tyre set is a key element in this process. Extracting Key Performance Indicators (KPIs) from such maneuvers provides essential data for evaluating and improving both vehicle behavior and tyre performance.
The objective of this thesis is to develop a post-processing tool designed to analyze the dynamic behavior of a vehicle during the "Braking in a Turn" maneuver, with a specific focus on KPI extraction to support tyre comparison and selection. The tool provides engineers with valuable insights into the vehicle’s stability, braking efficiency, and handling characteristics under critical braking conditions, helping to identify the best tyre set for optimal performance.
Developed using MATLAB, the tool integrates advanced data processing algorithms to extract the most significant KPIs, such as lateral acceleration, braking force, and yaw rate. Dynamic data collected during the "Braking in a Turn" maneuver is processed and visualized through an intuitive interface, enabling clear interpretation of the results.
The developed tool effectively extracts KPIs from the vehicle’s dynamic data, allowing for a detailed analysis of both braking and handling performance. The results offer precise insights into vehicle stability and tyre performance, making the tool a valuable resource for engineers involved in tyre development and performance testing.
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