Effectiveness of computer-based tyre modelling tools based on an embedded telemetry controller
| dc.contributor.author | Bolhov, I. | en |
| dc.contributor.author | Klyatchenko, Ya. | en |
| dc.contributor.author | Болгов, І. | uk |
| dc.contributor.author | Клятченко, Я. | uk |
| dc.date.accessioned | 2026-09-02T13:18:25Z | |
| dc.date.available | 2026-09-02T13:18:25Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Метою дослідження був аналіз ключових аспектів динаміки колісної техніки та оцінка ефективності застосування сучасних методів комп’ютерного моделювання в процесі проектування транспортних засобів. У роботі розглядались основні параметри, що впливали на роботу шин, зокрема сили, моменти, кут ковзання, вертикальне навантаження та взаємозв’язки між ними. Було обґрунтовано доцільність використання моделювання для забезпечення необхідного рівня зчеплення, керованості та комфортності під час керування транспортними засобами. Здійснено класифікацію існуючих моделей шин з поділом на емпіричні, напівемпіричні та фізичні моделі, наведено їх порівняльний аналіз, визначено переваги та обмеження кожного типу. Особливу увагу приділено «магічній формулі» моделі шин, яка використовується для визначення характеристик шин. В межах дослідження описано застосування цієї формули для створення наближених математичних моделей з використанням методу апроксимації кривих, що дозволяє точно описувати поведінку шин у різних умовах експлуатації. Окремо проаналізовано сучасні тенденції розвитку шинних моделей із залученням методів машинного навчання, які дають змогу автоматизувати процес підбору параметрів і підвищити точність моделювання. Показано, що комплексне використання методів машинного навчання й комп’ютерного моделювання здатне підвищити ефективність розробки шинної продукції та сприяти створенню інноваційних рішень у сфері колісної техніки. Практична цінність дослідження полягає у можливості впровадження запропонованих підходів для вдосконалення динамічних характеристик транспортних засобів та іншої колісної техніки, що потенційно призведе до зменшення кількості дороговартісних польових випробувань. | uk |
| dc.description.abstract | This study aimed to analyse key aspects of wheeled vehicle dynamics and to assess the effectiveness of modern computer modelling techniques in the vehicle design process. The research focused on the main parameters influencing tyre performance, including forces, moments, slip angle, vertical load, and their interrelations. The use of modelling was justified as a means of ensuring the required levels of grip, handling, and ride comfort during vehicle operation. Existing tyre models were classified into empirical, semi-empirical, and physical types, with a comparative analysis presented to highlight the advantages and limitations of each. Particular attention was given to the Magic Formula tyre model, which is widely used to characterise tyre behaviour. The study outlined the application of this formula in developing approximate mathematical models through curve-fitting methods, enabling accurate representation of tyre performance under various operating conditions. The research also examined current trends in tyre model development involving machine learning techniques, which facilitate parameter optimisation and improve modelling accuracy. It was demonstrated that the integrated use of machine learning and computer modelling methods can enhance tyre product development and support the creation of innovative solutions in the field of wheeled vehicles. The practical value of the research lies in the potential application of the proposed approaches to improve the dynamic characteristics of vehicles and other wheeled machinery, thereby reducing the need for costly field testing. | en |
| dc.identifier.citation | Bolhov I., Klyatchenko Ya. Effectiveness of computer-based tyre modelling tools based on an embedded telemetry controller // Information Technologies and Computer Engineering. 2025. № 2 (22). Р. 132-143. URI: https://itce.vn.ua/uk/journals/t-22-2-2025/yefektivnist-komp-yuternikh-zasobiv-modelyuvannya-roboti-shin-na-bazi-vbudovanogo-kontrolera-telemetriyi. | en |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/vitce/2.2025.132 | |
| dc.identifier.issn | 1999-9941 | |
| dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0009-0007-0710-5496 | |
| dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0003-4236-4059 | |
| dc.identifier.udc | 004.358 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52446 | |
| dc.language.iso | en_US | en_US |
| dc.publisher | Вінницький національний технічний університет | uk |
| dc.relation.ispartof | Information Technologies and Computer Engineering. № 2 (22 ) : 132-143. | en |
| dc.relation.references | Olazagoitia, J.L., Perez, J.A., & Badea, F. (2020). Identification of tire model parameters with artificial neural networks. Applied Sciences, 10(24), article number 9110. doi: 10.3390/app10249110. | en |
| dc.relation.references | Stocco, D., Biral, F., & Bertolazzi, E. (2024). A physical tire model for real-time simulations. Mathematics and Computers in Simulation, 223, 654-676. doi: 10.1016/j.matcom.2024.04.020. | en |
| dc.relation.references | Singh, K., Sarvari, P., Petry, F., & Khadraoui, D. (2019). Application of machine learning & deep learning techniques in the context of use cases relevant for the tire industry. In Reifen – Fahrwerk – Fahrbahn (pp. 241-268). Düsseldorf: VDI Verlag. doi: 10.51202/9783181023563-241. | en |
| dc.relation.references | Sousa, L.C., & Hultmann, V. (2022). Nonlinear tire model approximation using machine learning for efficient model predictive control. IEEE Access, 10, 107549-107562. doi: 10.1109/access.2022.3212420. | en |
| dc.relation.references | Xu, N., Askari, H., Huang, Y., Zhou, J., & Khajepour, A. (2022). Tire force estimation in intelligent tires using machine learning. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23(4), 3565-3574. doi: 10.1109/TITS.2020.3038155. | en |
| dc.relation.references | Karkaria, V., Chen, J., Luey, C., Siuta, C., Lim, D., Radulescu, R., & Chen, W. (2024). A digital twin framework utilizing machine learning for robust predictive maintenance: Enhancing tire health monitoring. ArXiv. doi: 10.48550/ arXiv.2408.06220. | en |
| dc.relation.references | Jacobson, B., et al. (2016). Vehicle dynamics compendium for course MMF062. Göteborg: Chalmers University of Technology. | en |
| dc.relation.references | Gillespie, T.D. (1994). Fundamentals of vehicle dynamics. Warrendale: Society of Automotive Engineers. | en |
| dc.relation.references | Hirschberg, W., Rill, G., & Weinfurter, H. (2007). Tire model TMeasy. Vehicle System Dynamics, 45(sup1), 101-119. doi: 10.1080/00423110701776284. | en |
| dc.relation.references | Lex, C. (2015). Estimation of the maximum coefficient of friction between tire and road based on vehicle state measurements. (Doctoral dissertation, Graz University of Technology, Graz, Austria). | en |
| dc.relation.references | Bakker, E., Nyborg, L., & Pacejka, H.B. (1987). Tire modelling for use in vehicle dynamics studies. SAE Transactions, 96, 190-204. | en |
| dc.relation.references | Pacejka, H.B. (2007). Tyre and vehicle dynamics (2nd ed.). Butterworth-Heinemann: Elsevier. | en |
| dc.relation.references | Tuononen, A.J. (2009). Vehicle lateral state estimation based on measured tyre forces. Sensors, 9(11), 8761-8775. doi: 10.3390/s91108761. | en |
| dc.relation.references | Chandiramani, J.R., Bhandari, S., & Hariprasad, S.A. (2014). Vehicle data acquisition and telemetry. In Proceedings of the 2014 fifth international conference on signal and image processing (pp. 187-191). Bangalore: IEEE. doi: 10.1109/ ICSIP.2014.35. | en |
| dc.relation.references | Kemp, B., & Olivan, J. (2003). European data format “plus” (EDF+), an EDF alike standard format for the exchange of physiological data. Clinical Neurophysiology, 114(9), 1755-1761. doi: 10.1016/S1388-2457(03)00123-8. | en |
| dc.relation.references | Beckman, B. (1991). The physics of racing: Part 1. Retrieved from http://autoxer.skiblack.com/phys_racing/contents.htm. | en |
| dc.relation.references | Rajamani, R. (2006). Vehicle dynamics and control (1st ed.). Heidelberg: Springer. https://doi.org/10.1007/0-387- 28823-6. | en |
| dc.relation.references | Wheatstone, C. (1843). XIII. The Bakerian lecture. An account of several new instruments and processes for determining the constants of a voltaic circuit. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 133, 303-327. doi: 10.1098/rstl.1843.0014. | en |
| dc.relation.references | Tuononen, A.J. (2008). Optical position detection to measure tyre carcass deflections. Vehicle System Dynamics, 46, 471-481. doi: 10.1080/00423110701485043. | en |
| dc.relation.references | Gratton, S., Lawless, A., & Nichols, N. (2007). Approximate Gauss-Newton methods for nonlinear least squares problems. SIAM Journal on Optimization, 18(1), 106-132. doi: 10.1137/050624935. | en |
| dc.relation.references | Li, J.-Y., Zhan, Z.-H., Li, Y., & Zhang, J. (2025). Multiple tasks for multiple objectives: A new multiobjective optimization method via multitask optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 29(1), 172-186. doi: 10.1109/ TEVC.2023.3294307. | en |
| dc.relation.references | Karniadakis, G.E., Kevrekidis, I.G., Lu, L., Perdikaris, P., Wang, S., & Yang, L. (2021). Physics-informed machine learning. Nature Reviews Physics, 3, 422-440. doi: 10.1038/s42254-021-00314-5. | en |
| dc.relation.references | Wang, J., Liu, Y., Ding, L., Li, J., Gao, H., & Sun, T. (2018). Neural network identification of a racing car tire model. Journal of Engineering, 2018, article number 4143794. doi: 10.1155/2018/4143794. | en |
| dc.relation.references | Lee, J.-H., Lee, J.-H., Yun, K.-S., Bae, H.B., Kim, S.Y., Jeong, J.-H., & Kim, J.-P. (2023). A Study on Wheel member condition recognition using machine learning (support vector machine). Sensors, 23(20), article number 8455. doi: 10.3390/s23208455. | en |
| dc.relation.references | Jabbar, M.A., Basheer, S., & Alshudukhi, J. (2024). EDT-STACK: An ensemble of decision tree-based stacking model for classifying tire tread status. Results in Engineering, 22, article number 102218. doi: 10.1016/j.rineng.2024.102218. | en |
| dc.relation.references | Song, H., Gao, L., Lu, Y., & Li, H. (2024). Application of selected machine learning methods for prediction of conicity in radial tire production. Applied Sciences, 14(15), article number 6393. doi: 10.3390/app14156393. | en |
| dc.relation.uri | https://itce.vn.ua/uk/journals/t-22-2-2025/yefektivnist-komp-yuternikh-zasobiv-modelyuvannya-roboti-shin-na-bazi-vbudovanogo-kontrolera-telemetriyi | |
| dc.subject | комп’ютерне моделювання | uk |
| dc.subject | динаміка колісної техніки | uk |
| dc.subject | моделі шин | uk |
| dc.subject | «магічна формула» моделі шин | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | computer modelling | en |
| dc.subject | wheeled vehicle dynamics | en |
| dc.subject | tyre models | en |
| dc.subject | Magic Formula tyre model | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.title | Effectiveness of computer-based tyre modelling tools based on an embedded telemetry controller | en |
| dc.title.alternative | Ефективність комп’ютерних засобів моделювання роботи шин на базі вбудованого контролера телеметрії | uk |
| dc.type | Article, professional native edition | |
| dc.type | Article |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1