LFT parameter identification of the cornering stiffnesses based on the Fiala tire model

The goal of this thesis is the identification of the parameters of the Fiala model for tire-road interaction, in the framework of vehicle lateral dynamics. The considered procedure relies on the single-track model for vehicle lateral dynamics, widely used in the literature. The Fiala tire model is embodied in the considered single-track model, allowing to accurately represent the vehicle dynamics even if it is performing drifting maneuvers. The formulated model is used in an identification algorithm, whose goal is to estimate the cornering stiffnesses of the wheels and the moment of inertia of the vehicle. Parameter identification is based on a Linear Fractional Transform (LFT) formulation of the single-track model, and on the use of a suitable MATLAB toolbox for parameter identification of nonlinear LFT models. The procedure is run on data obtained from simulations of the same model, to check its effectiveness. The estimated parameters are compared to their corresponding values set for the simulation, expecting coinciding results. It is shown that, although the Fiala model is accurate enough to describe drifting maneuvers, identifiability is loss when drifting data are included. The suggested solution consists in recognizing and removing the detrimental data. Finally, the algorithms are run on data retrieved from experimental tests, and the results are validated by comparing the measurements of the output variables to the simulated output of the identified model.

Lo scopo di questa tesi è l’identificazione dei parametri del modello di Fiala per l’interazione tra uno pneumatico e la strada, nell'ambito della dinamica laterale di un veicolo. La procedura considerata fa affidamento sul modello bicicletta, largamente utilizzato nella letteratura. Il modello di Fiala di uno pneumatico è incluso nel modello bicicletta considerato, consentendo di rappresentare accuratamente la dinamica del veicolo anche se effettua manovre drifting. Il modello formulato è usato in un algoritmo di identificazione, il cui compito è stimare le cornering stiffnesses delle ruote e il momento di inerzia del veicolo. L'identificazione dei parametri è basata su una formulazione Linear Fractional Transform del modello bicicletta, e sull'utilizzo di un opportuno toolbox MATLAB per l'identificazione dei parametri di modelli non lineari LFT. La procedura è eseguita su dati ottenuti da simulazioni dello stesso modello, per verificarne l'efficacia. I parametri stimati sono confrontati ai rispettivi valori impostati nella simulazione, aspettandosi risultati coincidenti. Inoltre è mostrato che, sebbene il modello di Fiala è sufficientemente accurato per descrivere manovre drifting, l'identificabilità è persa quando dati corrispondenti al drifting sono inclusi. La soluzione proposta consiste nel riconoscere e rimuovere tali dati. Infine, gli algoritmi sono testati su dati ottenuti da prove sperimentali, e i risultati sono validati confrontando le misure delle variabili in uscita alle uscite simulate del modello identificato.