Об’єкт дослідження – механізм підвищення стійкості автомобіля на слизьких покриттях у контурі активної безпеки. Предмет дослідження – процеси формування бічної сили у взаємодії “шина – дорога” та їх використання для відтворення граничних режимів і адаптивного керування стійкістю. Оскільки відомі методики оцінювання стійкості автомобіля ґрунтуються на спрощених моделях кочення колеса, які не враховують загальну сукупність факторів, що впливають на динаміку руху, розроблено механізм, який враховує нелінійність процесів взаємодії “шина – дорога”, що дає змогу інтегрувати в математичну модель фактори, пов’язані із матеріалами шин, дорожнім мікропрофілем і динамічними навантаженнями. Практична значущість роботи полягає у можливості інтеграції запропонованої моделі в алгоритми ESP/ABS/TCS для онлайн-ідентифікації параметрів дорожнього зчеплення та адаптивного налаштування порогів втручання відповідно до актуальних термокліматичних умов. На рівні інженерного проєктування методика забезпечує побудову “карт” стійкості для різних сценаріїв експлуатації, які можна використовувати під час вибору шин, планування випробувальних маневрів і калібрування функцій курсової стабілізації. Запропонований підхід характеризується новизною, зберігаючи універсальність, і може бути розширений з урахуванням таких факторів, як тиск у шині, зношення протектора, залишкова висота рисунка протектора та нерівномірний розподіл навантаження між осями автомобіля. Отримані результати демонструють сигмоїдальну температурну чутливість у зоні близьких до нуля температур, деградацію (випукло вниз) стійкості у разі нарощування зволоження та істотне зменшення бічної вантажопідіймальності у крижаних сценаріях. Зіставлення із квазілінійними оцінками засвідчує, що ігнорування післяпікового спаду призводить до переоцінювання граничних можливостей шини та завищення запасу стійкості під час маневрування. Сукупність отриманих результатів підтверджує, що удосконалення моделей кочення колеса із явним урахуванням нелінійних ефектів є ефективним інструментом для підвищення точності відтворення (облікування) граничних режимів та зменшення аварійності в умовах зниженого зчеплення. Сфери застосування – виробнича сфера автомобільного транспорту, сфера сервісних послуг автомобільного транспорту.
1. Sakhno, V., Poliakov, V., Bilichenko, V., Murovany, I., Kotyra, A., Duskazaev, G., & Baitussupov, D. (2021). Selection and reasoning of the bus rapid transit component scheme of huge capacity. In Mechatronic Systems 1 (pp. 233-242). DOI: 10.1201/9781003224136-20 (in English).
https://doi.org/10.1201/9781003224136-20
2. Podrugalo, M., Garmash, V., Horielyshev, S., Baulin, D., Yarovyi, H. & Sydorenko I. (2023). Polipshennia manevrenosti kolisnoho transportnoho zasobu shliakhom vdoskonalennia sposobu upravlinnia povorotom [Improving maneuverability of a wheeled vehicle by improving turn control method]. Visnyk Natsionalnoho tekhnichnoho universytetu «KhPI» [Bulletin of the National Technical University «KhPI»], 1, 68-75. DOI: 10.20998/2079-0775.2023.1.07 (in Ukrainian).
https://doi.org/10.20998/2079-0775.2023.1.07
3. Klets, D., Pavlov, S., & Yarovyi, H. (2024). Otsinka manevrenosti chotyryvisnykh avtomobiliv iz dvoma povorotnymy dvovisnymy platformamy [Evaluation of maneuverability of four-wheel vehicles with two rotating platforms]. Zbirnyk naukovykh prats DNDI VSOVT [Scientific works of State Scientific Research Institute of AME TC], 2(20), 36-40. DOI: 10.37701/dndivsovt.20.2024.04 (in Ukrainian).
https://doi.org/10.37701/dndivsovt.20.2024.04
4. Volkov, V. P., Hrytsuk, I. V., Volkova, T. V., & Volkov, Yu. V. (2019). Information technologies in the technical operation of automobiles. In Modern Technologies in Road Transport and Mechanical Engineering: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, (pp. 72-74). Retrieved from: https://dspace.khadi.kharkov.ua/handle/123456789/7878 (in Ukrainian).
5. Dick, W., & Holle, M. (2003). Entwicklung einer Überlagerungslenkung. ATZ-Automobiltechnische Zeitschrift, 105(5), 448-456. DOI: 10.1007/BF03221561 (іn German)
https://doi.org/10.1007/BF03221561
6. Song, T., & Zhu, W. X. (2020). Study on state feedback control strategy for car-following system. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 558, 124938. DOI: 10.1016/j.physa.2020.124938 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.124938
7. Li, L., d'Andréa-Novel, B., & Quadrat, A. (2020). Longitudinal and lateral control for four wheel steering vehicles. IFAC-PapersOnLine, 53(2), 15713-15718. DOI: 10.1016/j.ifacol.2020.12.2573 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.2573
8. Moon, C. (2023). Design and Implementation of Hardware-in-the-Loop Simulation Environment Using System Identification Method for Independent Rear Wheel Steering System. Machines, 11(11), 996. DOI: 10.3390/machines11110996 (in English).
https://doi.org/10.3390/machines11110996
9. Yang, H., Liu, W., Chen, L., & Yu, F. (2021). An adaptive hierarchical control approach of vehicle handling stability improvement based on Steer-by-Wire Systems. Mechatronics, 77, 102583. DOI: 10.1016/j.mechatronics.2021. 102583 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.mechatronics.2021.102583
10. Li, B., & Yu, F. (2009, June). Optimal model following control of four-wheel active steering vehicle. In 2009 International Conference on Information and Automation (pp. 881-886). IEEE. DOI: 10.1109/ICINFA.2009.5205043 (in English).
https://doi.org/10.1109/ICINFA.2009.5205043
11. Wang, L., Pang, H., Wang, P., Liu, M., & Hu, C. (2023). A yaw stability-guaranteed hierarchical coordination control strategy for four-wheel drive electric vehicles using an unscented Kalman filter. Journal of the Franklin Institute, 360(13), 9663-9688. DOI: 10.1016/j.jfranklin.2023.06.048 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2023.06.048
12. Chen, G., Jiang, Y., Tang, Y., & Xu, X. (2023). Revised adaptive active disturbance rejection sliding mode control strategy for vertical stability of active hydro-pneumatic suspension. ISA transactions, 132, 490-507. DOI: 10.1016/j.isatra.2022.06.008 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.isatra.2022.06.008
13. Luo, J., Li, P., Li, P., & Cai, Q. (2021). Observer-based multi-objective integrated control for vehicle lateral stability and active suspension design. Journal of Sound and Vibration, 508, 116222. DOI: 10.1016/j.jsv.2021.116222 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.jsv.2021.116222
14. Lucet, E., Lenain, R., & Grand, C. (2015). Dynamic path tracking control of a vehicle on slippery terrain. Control engineering practice, 42, 60-73. DOI: 10.1016/j.conengprac.2015.05.008 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2015.05.008
15. Wang, S. T., Zhu, W. X., & Ma, X. L. (2023). Mixed traffic system with multiple vehicle types and autonomous vehicle platoon: Modeling, stability analysis and control strategy. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 632, 129293. DOI: 10.1016/j.physa.2023.129293 (in English).
https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129293
16. Salaani, M. K., Heydinger, G. J., & Grygier, P. A. (2006). Measurement and modeling of tire forces on a low coefficient surface. SAE Transactions, 392-399. DOI: 10.4271/2006-01-0559 (in English).
https://doi.org/10.4271/2006-01-0559
17. Koo, S. L., Tan, H. S., & Tomizuka, M. (2004, June). Nonlinear tire lateral force versus slip angle curve identification. In Proceedings of the 2004 American Control Conference (pp. 2128-2133). IEEE. DOI: 10.23919/ACC.2004.1383775 (in English).
https://doi.org/10.23919/ACC.2004.1383775
18. Flintsch, G. W., Izeppi, E. D. L., McGhee, K. K., & Roa, J. A. (2009). Evaluation of international friction index coefficients for various devices. Transportation research record, 2094(1), 136-143. DOI: 10.3141/2094-15 (in English).
https://doi.org/10.3141/2094-15
19. Gao, J., Fan, J., Gao, C., & Song, L. (2025). Friction Prediction in Asphalt Pavements: The Role of Separated Macro-and Micro-Texture Parameters Under Dry and Wet Conditions. Lubricants, 13(4), 138. DOI: 10.3390/lubricants13040138 (in English).
https://doi.org/10.3390/lubricants13040138