Bu araştırma, aktif süspansiyonlu bir araçta tüm yol profilini önceden hassas biçimde ölçmek yerine, yaklaşan yerel bir tümseği matematiksel olarak üretilmiş yarım sinüs biçimli sanal bir bozucuyla temsil ederek dikey gövde ivmesini ve pitch hareketini azaltmayı amaçlıyor. Önerilen sanal bozucu ileri besleme denetleyicisi — Virtual Disturbance Feedforward Controller, VDFC — çeyrek araç ve yarım araç modellerinden geliştirilen doğrusal kuadratik statik çıkış geri besleme denetleyicileriyle birleştiriliyor. Sanal tümseğin yüksekliği, genişliği, zaman/konum merkezi ve bazı konfigürasyonlarda ön-arka faz ilişkisi çevrimdışı simülasyon tabanlı optimizasyonla ayarlanıyor. Doğrulama gerçek araçta değil, MATLAB/Simulink 2024a ile CarSim 8.0 ortak simülasyonunda ve lokal yarım sinüs tümsek girdileri altında gerçekleştiriliyor.

Çalışmanın en dengeli sonuç veren parametrelemesi araştırmacı tarafından VDFC4 olarak değerlendiriliyor. Yarım araç LQ SOF denetleyicisine eklenen HVDFC4, 36 km/h temel simülasyonunda kontrolsüz araca göre maksimum gövde dikey ivmesini 3,7 m/s²'den 2,1 m/s²'ye, maksimum pitch hızını 21,8°/s'den 4,3°/s'ye ve iki frekans bandını birleştiren önerilmiş \(J_{MS,DB}\) indeksini 0,9343'ten 0,2589'a düşürmüştür. Kaynak çalışma bu değişimleri sırasıyla yaklaşık %42, %80 ve %72 azalma olarak raporlamaktadır.

Bununla birlikte “hareket hastalığının %72 azalması” biçiminde bir sonuç çıkarılamaz. \(J_{MS,DB}\), araştırmacının araç gövdesi dikey ivmesi ile pitch hızını 0,1–0,5 Hz ve 0,8–8 Hz bantlarında birleştirmek için geliştirdiği karşılaştırmalı bir sayısal indekstir. Araştırmacı açık biçimde bu indekslerin standartlaştırılmış MSDV'nin yerine geçmesi için tasarlanmadığını belirtmektedir. Çalışmada insan katılımcılar, subjektif bulantı skorları veya klinik/gerçek yaşam hareket hastalığı ölçümleri bulunmamaktadır.

Önerilen sistem klasik “tam yol profilini bilen” önizlemeli kontrolden de ayrılıyor. VDFC'nin ayrıntılı gelecek yol yüksekliği dizisine ihtiyacı yok; ancak tümseğin yaklaşık oluş zamanı veya merkez konumu yine önceden algılanmalıdır. Çalışma bu bilginin örneğin ön kamera ve bilgisayarlı görü yoluyla tahmin edilebileceğini belirtmektedir. Dolayısıyla yöntem tamamen önizlemesiz değildir; tam profil önizlemesi yerine olay düzeyinde sınırlı ön bilgi kullanmaktadır.

Türkiye açısından: Bu yaklaşım, aktif süspansiyon, otonom araç, elektrikli araç şasi kontrolü ve yol önizleme sistemleri geliştiren otomotiv Ar-Ge ekipleri için değerlendirilebilir. Özellikle tüm yol profilini yüksek doğrulukta ölçmek yerine lokal tümsek olayını algılayıp önceden kalibre edilmiş bir sanal bozucu üretmek, çevrimiçi hesaplama yükünü azaltabilecek bir mimari sunmaktadır. Ancak çalışmadaki iyileşme oranları belirli CarSim E-Class modeli, belirli süspansiyon parametreleri, yarım sinüs tümsek, sınırlı hız aralığı ve idealize edilmiş algılama varsayımlarına aittir. Türkiye'deki gerçek yol bozuklukları, aktüatör sınırları, sensör gürültüsü, lastik özellikleri ve araç modellerinde gerçek araç/HIL doğrulaması yapılmadan aynı sonuçların elde edileceği söylenemez.

Araştırmanın temel problemi nedir?

Aktif süspansiyon sistemlerinde iki temel kontrol yaklaşımı birlikte kullanılabilir: geri besleme ve ileri besleme. Geri besleme denetleyicisi araç hareket ettikten sonra ölçülen gövde ve süspansiyon tepkilerine göre kuvvet üretirken, ileri besleme yaklaşımı yaklaşmakta olan yol bozucusunu daha araç üzerinden geçmeden hesaba katabilir.

Ancak klasik yol önizlemeli ileri besleme yöntemlerinde yol profilinin yüksek doğrulukla ölçülmesi veya tahmin edilmesi gerekir. Çalışma bu gereksinimi azaltmak için gerçek yol tümseğinin bütün geometrisini kullanmak yerine, onu ayarlanabilir bir sanal yarım sinüs tümsek ile temsil etmektedir.

Önerilen mimarinin ana ilkesi:

\[ u=u_{FB}+u_{FF} \]

şeklindedir. Burada \(u_{FB}\) LQ SOF geri besleme kuvvetini, \(u_{FF}\) ise VDFC tarafından oluşturulan ileri besleme kuvvetini temsil etmektedir.

Neden statik çıkış geri besleme kullanıldı?

Standart tam durum LQR denetleyicisi, gövde ve tekerleklerin yer değiştirme ve hızları gibi bütün durum değişkenlerinin ölçülmesini veya kestirilmesini gerektirebilir. Araştırma bunun seri üretim araç açısından ek sensör veya gözleyici gereksinimi oluşturabileceğini belirtiyor.

Bu nedenle çalışmada Static Output Feedback — SOF yapısı tercih edilmiştir. Çeyrek araç modelindeki geri besleme çıktıları gövdenin düşey hızı ile süspansiyon hızından; yarım araç modelindekiler ise gövde düşey hızı, pitch hızı ve ön/arka süspansiyon hızlarından oluşmaktadır.

İvmeölçer sinyalleri önce DC ofseti bastırmak için yüksek geçiren, ardından yüksek frekanslı ölçüm gürültüsünü azaltmak için düşük geçiren filtrelerden geçirilmektedir. Çalışmada alt kesimle ilişkili değer 0,1 Hz; düşük geçiren filtre için ise yaklaşık 15–20 Hz aralığı kullanılmaktadır.

LQ SOF neden klasik LQR ile aynı anlamda “optimal” değildir?

Çalışma bu ayrımı özellikle vurgulamaktadır. Tam durum LQR problemi Riccati denklemi üzerinden küresel optimum geri besleme kazancına ulaşabilen standart bir yapıya sahipken, statik çıkış geri besleme probleminde Lyapunov matrisi ile geri besleme kazancı birbirine çift doğrusal olarak bağlıdır.

Bu nedenle araştırmada MATLAB 2024a fminsearch() ile elde edilen LQ SOF kazançları:

küresel optimal LQR çözümü değil, yerel olarak optimize edilmiş ve kararlılığı doğrulanmış SOF kazançlarıdır.

Aday kazanç yalnız kapalı çevrim matrisinin bütün özdeğerleri birim çember içinde olduğunda ve pozitif tanımlı Lyapunov çözümü bulunduğunda kabul edilmektedir.

VDFC kapalı çevrim kararlılığını değiştiriyor mu?

Kaynak çalışmaya göre hayır. Nominal geri besleme sistemi:

\[ x(k+1)=F_{cl}x(k)+Gw(k) \]

biçimindeyken VDFC eklendiğinde:

\[ x(k+1)=F_{cl}x(k)+Gw(k)+Hu_{FF}(k) \]

olmaktadır. HSVD sınırlı genliğe ve sonlu süreye sahip olduğundan \(u_{FF}\) sınırlı harici giriş olarak değerlendirilir. VDFC, \(F_{cl}\) matrisini veya kapalı çevrim kutuplarını değiştirmez; nominal kararlılık LQ SOF döngüsü tarafından sağlanır.

Yarım sinüs sanal bozucu nasıl oluşturuluyor?

Daha önce kullanılan normal dağılım benzeri sanal bozucu yaklaşımında yükseklik ve genişlik parametreleri birbiriyle daha karmaşık biçimde bağlantılıdır. Çalışma bunun yerine yüksekliği ve genişliği doğrudan yorumlanabilen yarım sinüs biçimini kullanmaktadır:

\[ z_v(x)= \frac{h}{2} \left[ 1-\sin\left( \frac{2\pi}{w} (x-c-0.25w) \right) \right] \]

Burada:

• h: sanal bozucunun tepe yüksekliği,
• w: genişliği/süresiyle ilişkili parametre,
• c: sanal bozucunun merkez konumudur.

Çalışmadaki gerçek test tümseği de yarım sinüs biçimindedir ve 0,10 m tepe yüksekliğine, 3,6 m uzamsal genişliğe sahiptir.

“Profil önizlemesiz” ifadesi ne anlama geliyor?

VDFC için yol yüzeyinin bütün gelecekteki yükseklik dizisinin ölçülmesi gerekmez. Ancak sistemin sanal bozucuyu doğru zamanda başlatabilmesi için gerçek tümseğin yaklaşık merkez konumu \(c\) veya olay zamanı bilinmelidir.

Bu nedenle yöntem:

• tam yol profilini gerektiren klasik preview MPC yaklaşımından daha az ön bilgi ister,
• fakat yaklaşan tümsek hakkında hiçbir bilgi gerektirmeyen tamamen kör bir kontrol değildir.

Çalışmada merkez konumunun kamera tabanlı bilgisayarlı görüyle tahmin edilebileceği belirtilmektedir.

Beş farklı sanal bozucu tasarımı neden denendi?

Buradaki amaç yalnız en çok serbest değişkeni kullanmak değildir. Araştırmacı, kalibrasyon karmaşıklığı ile performans arasında denge aramaktadır. Sonuçta VDFC4 bu açıdan en dengeli aday olarak seçilmiştir.

Sanal bozucu nasıl optimize edildi?

Parametreler gerçek zamanlı araç içinde optimize edilmemektedir. Simulation-Based Optimization Method — SBOM çevrimdışı olarak CarSim ve Simulink ortak simülasyonlarını tekrar tekrar çalıştırmaktadır.

Amaç fonksiyonu:

\[ J_{MAX} = \max |\ddot z_c| + \zeta \cdot R2D \cdot \max |\dot{\theta}| \]

şeklindedir ve çalışmada \(\zeta=0,3\) kullanılmıştır. Böylece hem gövde dikey ivmesinin hem de pitch hızının tepe değeri eş zamanlı olarak dikkate alınmaktadır.

Optimizasyon aralıkları:

• \(h \in [0,01,\ 0,50]\),
• \(w \in [0,36,\ 7,2]\),
• \(c \in [12,\ 18]\)

olarak verilmiştir.

Hareket hastalığı nasıl değerlendirildi?

Çalışmada üç tür değerlendirme birlikte kullanılmaktadır:

• gövde dikey ivmesinin tepe değeri \(PAV(a_z)\),
• gövde pitch hızının tepe değeri \(PAV(\omega_y)\),
• MSDV ile araştırmacının geliştirdiği \(J_{MS,SB}\) ve \(J_{MS,DB}\) indeksleri.

Tek bantlı indeks, 0,1–0,5 Hz aralığındaki filtrelenmiş dikey ivme ve pitch hızını birleştirmektedir:

\[ J_{MS,SB} = \left[ \alpha \left( \frac{RMS(a_{z,LF})}{a_{z,ref}} \right)^2 + (1-\alpha) \left( \frac{RMS(\omega_{y,LF})}{\omega_{y,ref}} \right)^2 \right]^{1/2} \]

İki bantlı \(J_{MS,DB}\) ise düşük frekanslı bileşen ile çalışmada okuma sırasında hareket hastalığıyla ilişkilendirilen 0,8–8 Hz bandını birlikte değerlendirir:

\[ J_{MS,DB} = \left[ \beta(J_{LF})^2 + (1-\beta)(J_{RF})^2 \right]^{1/2} \]

Kaynak gösterim notu: \(J_{RF}\) için verilen Denklem (50)'de ilk terim \(\alpha_{RF}\) ile ağırlıklandırılırken ikinci terim basılı kaynakta \((1-\alpha_{LF})\) biçimindedir. Aynı bölümün açıklaması \(J_{RF}\) için \(\alpha_{RF}\) ağırlığından söz etmektedir. Kaynaktaki bu fark burada sessizce düzeltilmemiştir.

Araştırmacı bu yeni indekslerin MSDV'nin yerine geçen yeni bir standart olmadığını, kontrolcü karşılaştırması için tamamlayıcı ölçüler olduğunu açıkça belirtmektedir.

Simülasyon hangi araç ve koşullarla yapıldı?

Geri besleme tek başına ne sağladı?

Kontrolsüz durumda maksimum dikey ivme 3,7 m/s² ve maksimum pitch hızı 21,8°/s idi.

Yarım araç tabanlı LQSOFH:

• dikey ivmeyi 2,7 m/s²'ye,
• pitch hızını 4,8°/s'ye,
• \(J_{MS,DB}\)'yi 0,3528'e

indirdi.

Çeyrek araç tabanlı LQSOFQ ise dikey ivme ve pitch tepe değerlerinde LQSOFH kadar güçlü olmamasına rağmen \(J_{MS,SB}\), \(J_{MS,DB}\) ve MSDV açısından daha düşük değerler üretmiştir. Araştırmacı bunu iki kontrol mimarisinin farklı frekans bölgelerinde farklı etkinlik göstermesiyle ilişkilendirmektedir.

Gerçek tümseği doğrudan ileri beslemek neden yeterli olmadı?

LQSOFHD ve LQSOFQD denemelerinde gerçek tümsek profili doğrudan sabit kazançla ileri besleme girişine dönüştürülmüştür. Çalışmanın Şekil 7'sinde ileri besleme kuvvetlerinin gerçek tümsekle bire bir orantılı olduğu görülmektedir.

Bu doğrudan yaklaşım özellikle yarım araç tabanlı denetleyicide hareket-hastalığı indekslerini geliştirmemiştir. Bu durum araştırmacının gerçek tümsek profilini aynen kopyalamak yerine, kontrol hedeflerine göre biçimi değiştirilmiş sanal bozucu kullanma motivasyonunu oluşturmuştur.

VDFC hangi sonuçları verdi?

HVDFC5'in \(J_{MS,DB}\) değeri HVDFC4'ten biraz daha düşük olmasına rağmen, VDFC5 daha fazla parametre gerektirmektedir. QVDFC4 ise \(J_{MS,DB}=0,2484\) ile güçlü sonuç vermiştir. Araştırmacı, hem yarım araç hem çeyrek araç gruplarında iyi sonuç üretmesi ve parametre sayısının daha sınırlı olması nedeniyle VDFC4'ü genel performans/kalibrasyon dengesi açısından en uygun konfigürasyon olarak değerlendirmektedir.

VDFC düşük frekanslı hareket hastalığı ölçütünde her zaman daha iyi miydi?

Hayır. Bu, çalışmanın önemli nüanslarından biridir. HVDFC2, HVDFC4 ve HVDFC5 maksimum dikey ivme ile pitch hızını ve \(J_{MS,DB}\)'yi iyileştirirken, HVDFC konfigürasyonlarının hiçbiri \(J_{MS,SB}\)'yi LQSOFH geri besleme taban çizgisine göre iyileştirmemiştir.

MSDV açısından da benzer sınırlama vardır. Dolayısıyla VDFC'nin faydası özellikle iki frekans bandını ve pitch hareketini kapsayan değerlendirmelerde ortaya çıkarken 0,1–0,5 Hz ağırlıklı klasik düşük frekans metriğinde aynı iyileşme görülmemektedir.

MSDV tablosundaki kaynak içi problem

Kontrolsüz MSDV değeri 0,0450'dır. Buna rağmen LQSOFHD için Tablo 4 ve Tablo 6'da 0,0578 (29%) yazmaktadır. 0,0578 değeri 0,0450'dan yüksek olduğundan ham sayısal değer parantez içindeki ifadenin bir “%29 azalma” olarak okunmasıyla uyuşmamaktadır. Kaynak çalışmada bu fark için ayrıca düzeltme veya açıklama verilmemiştir.

Hız değiştiğinde sistem aynı performansı korudu mu?

VDFC parametreleri 36 km/h için optimize edilmiş ve daha sonra 10–60 km/h aralığında yeniden optimizasyon yapılmadan sınanmıştır. Sonuçlar özellikle pitch kontrolünün hız değişimine dikey ivme kontrolünden daha dayanıklı olabildiğini göstermektedir.

Ancak tek bir “20–40 km/h arasında her koşulda iyileşiyor” ifadesi sonuç tablolarını tam olarak yansıtmaz. Örneğin HVDFC4 için:

Bu tablo, 30–40 km/h gibi bazı noktalarda HVDFC4'ün LQSOFH'ye göre iyileştirme sağladığını, fakat 20 km/h'de aynı sabit kalibrasyonun belirgin biçimde kötüleşebildiğini göstermektedir. Çalışmanın kendisi de sabit VDFC kalibrasyonunun hızla değişen tümsek uyarımına her noktada uyum sağlamadığını ve hız-bağımlı parametre haritalarının yararlı olabileceğini belirtmektedir.

Hangi parametre VDFC performansını en fazla etkiledi?

HVDFC4 için dört parametre — \(h\), \(w\), \(c_f\) ve \(L\) — üç seviyede değiştirilerek 3⁴ = 81 simülasyon yapılmıştır. ANOVA sonuçlarında tek başına en etkili ana faktör \(c_f\), yani ön sanal bozucunun merkez konumudur.

Bununla birlikte en büyük etki tek bir parametreden değil, \(c_f \times L\) etkileşiminden gelmiştir:

Sonuç, sanal tümseğin yalnız yüksekliği veya genişliğinden çok ön ve arka aksla zamansal/uzamsal faz eşleşmesinin kritik olduğunu göstermektedir. Kaynak çalışmada \(c_f \times L\) etkileşimi iki performans çıktısındaki toplam varyasyonun yaklaşık %63'ünü açıklamaktadır.

VDFC ile preview MPC arasındaki temel fark

Araştırmacı VDFC'yi MPC'nin genel yerine geçen bir yöntem olarak sunmamaktadır. Daha doğru yorum, tam yol önizlemesinin bulunmadığı fakat yaklaşan lokal olayın algılanabildiği durumlar için düşük hesaplama yüküne sahip bir ileri besleme eklentisi olmasıdır.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Yarım sinüs biçimli sanal bozucu kullanımı, incelenen lokal tümsek simülasyonlarında gerçek tümseği doğrudan ileri beslemeye göre daha yararlı sonuçlar üretebilir.
• Yarım araç tabanlı LQ SOF ile VDFC kombinasyonu pitch hareketini azaltmada çeyrek araç tabanlı kombinasyondan genel olarak daha etkili olmuştur.
• VDFC4, test edilen parametreleme seçenekleri arasında performans ve kalibrasyon karmaşıklığı açısından dengeli bir adaydır.
• 36 km/h testinde HVDFC4 kontrolsüz araca göre PAV(a_z), PAV(ω_y) ve J_MS,DB'de belirgin düşüş sağlamıştır.
• VDFC'nin etkinliği araç hızına ve özellikle sanal bozucunun zaman/konum hizalamasına duyarlıdır.
• c_f × L etkileşimi, yapılan ANOVA'da dikey ivme ve pitch hızı varyasyonunun en büyük bölümünü açıklamıştır.
• Çevrimdışı optimize edilmiş parametrelerin hız-bağımlı lookup tablolarına dönüştürülmesiyle çevrimiçi hesap yükünün düşük tutulabileceği öngörülmektedir.

Çalışmanın kanıtlamadığı sonuçlar

• Gerçek yolcularda taşıt tutması görülme sıklığının %72 veya %73 azaldığı kanıtlanmamıştır.
• J_MS,SB ve J_MS,DB standartlaştırılmış veya klinik olarak doğrulanmış yeni hareket hastalığı standartları değildir.
• Gerçek araç, hardware-in-the-loop veya insan deneyi yapılmamıştır.
• Aktüatör kuvvet ve strok doygunluk sınırları açık optimizasyon kısıtı olarak modellenmemiştir.
• Algılanan tümsek merkezindeki kamera/algoritma hatalarının nicel gerçek dünya performansı deneysel olarak gösterilmemiştir.
• Yöntem periyodik sinüs yol girdileri veya geniş bantlı rastgele ISO yol profilleri için doğrulanmamıştır.
• VDFC'nin preview MPC'den daha iyi olduğu gösterilmemiştir; doğrudan eş koşullu sayısal MPC karşılaştırması yapılmamıştır.
• Tek bir 36 km/h kalibrasyonunun bütün hızlarda aynı yararı sağlayacağı gösterilmemiştir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Kontrol tasarımının aşamaları

1. 2-DOF çeyrek araç ve 4-DOF yarım araç modelleri oluşturuldu.
2. Modeller sürekli zamandan ayrık zamana dönüştürüldü.
3. Çeyrek ve yarım araç için LQ performans fonksiyonları tanımlandı.
4. Pratik sensör çıktıları kullanılarak LQ SOF geri besleme denetleyicileri optimize edildi.
5. Schur kararlılığı ve pozitif tanımlı Lyapunov çözümüyle nominal kapalı çevrim kararlılığı kontrol edildi.
6. Sabit bilinen bozucu için ileri besleme kazancı analitik olarak türetildi.
7. Gerçek tümsek profilini doğrudan kullanmak yerine HSVD tabanlı VDFC oluşturuldu.
8. Beş VDFC parametreleme senaryosu SBOM ile çevrimdışı optimize edildi.
9. CarSim 8.0–Simulink 2024a ortak simülasyonunda tümsek yanıtları karşılaştırıldı.
10. 10–60 km/h hız duyarlılığı ve HVDFC4 için 81 koşullu parametre duyarlılığı incelendi.

Çeyrek ve yarım araç modelleri

Çeyrek araç modeli gövde ve tekerlek düşey hareketlerini içeren 2-DOF yapıya sahiptir. Süspansiyon kuvveti:

\[ f_q= -k_s(z_s-z_u) -b_s(\dot z_s-\dot z_u) +u_q \]

şeklindedir.

Yarım araç modeli ise ön ve arka tekerlek hareketleriyle birlikte gövdenin:

• düşey hareketini,
• pitch açısını

aynı modelde temsil etmektedir. Bu nedenle yarım araç tabanlı denetleyici ön ve arka süspansiyon kuvvetleri arasındaki fark üzerinden gövdeye bir pitch karşı momenti de üretebilmektedir.

Doğrudan sanal bozucu ileri besleme yasası

Önceki sanal bozucu yaklaşımında gövde düşey yer değiştirmesinin ölçülmesi gerekiyordu. Bu çalışma bunu kaldırarak:

\[ u_{FF}= K_{FF}z_v \]

biçimindeki doğrudan ileri besleme yasasını kullanmaktadır.

Böylece VDFC için gövdenin mutlak düşey yer değiştirmesini ölçmeye gerek kalmaz. Geri besleme için gerekli sinyaller ise ivmeölçerlerden filtreleme ve entegrasyon yoluyla elde edilmektedir.

Temel VDFC4 optimizasyon sonucu

Tablo 5'te yarım araç tabanlı VDFC4 için kaynakta verilen parametreler:

• \(h=0,305\),
• \(w=1,624\),
• \(c_f=15,624\),
• \(L=3,124\)

şeklindedir.

Araştırmacı en başarılı sanal bozucuların gerçek tümseğe göre genel olarak daha yüksek, daha dar ve daha geç başlayan profiller oluşturduğunu bildirmektedir. Bu, VDFC'nin gerçek yol geometrisini kopyalamaktan çok araç dinamiğinin istenen geçici cevabını oluşturacak yapay bir giriş biçimlendirdiğini göstermektedir.

Kaynakta VDFC4 nominal değerleriyle ilgili tutarsızlık

Duyarlılık analizi bölümündeki Tablo 9, Level 2 değerlerini “Tablo 5'te verilen nominal HVDFC4 değerleri” olarak tanımlamaktadır. Ancak Level 2:

• h = 0,130,
• w = 1,786,
• c_f = 15,705,
• L = 2,998

değerlerini vermektedir. Bunlar Tablo 5'teki 0,305 / 1,624 / 15,624 / 3,124 setiyle aynı değildir. Dolayısıyla 81 koşullu ANOVA'nın hangi HVDFC4 nominal tasarımının ±%10 çevresinde oluşturulduğu kaynağın kendi tablolarından kesin biçimde uzlaştırılamamaktadır.

Hareket hastalığı performansının temel sayısal karşılaştırması

Bu sonuç, tek bir metriğin bütün kontrol başarısını temsil etmediğini gösteriyor. Örneğin HVDFC5 çift bantlı indekste güçlü sonuç verirken MSDV'si geri besleme taban çizgisinden daha yüksektir. Bu nedenle çalışmanın “hareket hastalığı azaltımı” sonucu mutlaka hangi indeks ve hangi frekans bandı üzerinden konuşulduğu belirtilerek yorumlanmalıdır.

Hız duyarlılığının mühendislik anlamı

Sanal bozucunun uzamsal genişliği sabit tutulduğunda araç hızı değiştikçe tümseğin araç tarafından görülme süresi ve dolayısıyla frekans içeriği de değişmektedir. Bu nedenle 36 km/h'de optimize edilen tek bir HSVD profili bütün hızlar için optimum değildir.

Araştırmacı gerçek uygulama için farklı hız noktalarında çevrimdışı optimizasyon yapılıp:

• h(v),
• w(v),
• c_f(v),
• gerekirse L(v)

haritalarının önceden saklanabileceğini ve araç hareket hâlindeyken yalnız hız ölçümü, tablo interpolasyonu ve kazanç çarpımı yapılabileceğini önermektedir.

Pratik uygulamada hangi sorunlar çözülmedi?

Sensör gürültüsü: LQ SOF geri besleme sinyalleri ivmeölçerlerden türetildiği için filtreleme hataları ve entegrasyon kaynaklı sorunlar gerçek araçta değerlendirilmelidir.

Aktüatör doygunluğu: Simülasyonda 10 Hz bant genişliği kullanılmıştır; ancak aktüatör kuvveti ve süspansiyon stroku için açık doygunluk kısıtları optimizasyona dahil edilmemiştir.

Zamanlama hatası: Sanal bozucunun merkezi gerçek tümsekle doğru hizalanmazsa ileri besleme kuvveti yararı azalabilir veya gövde/pitch tepkisini artırabilir.

Yol tipi: Yöntem lokal tümsek/hump tipi geçici girdilere yöneliktir. Sürekli sinüzoidal veya geniş bantlı rastgele yol profillerine doğrudan genellenmemektedir.

Gerçek zamanlı optimizasyon: SBOM çevrimiçi çalıştırılmak için tasarlanmamıştır. Gerçek kullanım için parametrelerin önceden hesaplanması gerekir.

Gerçek araç doğrulaması: Çalışmada gerçek araç testi veya HIL testi yapılmamıştır.

İnsan doğrulaması: Subjektif taşıt tutması veya okuma konforu gerçek yolcularla değerlendirilmemiştir.

Bilimsel sonuç nasıl sınırlandırılmalı?

Çalışmanın desteklediği en doğru sonuç şudur: lokal tümsek benzeri uyarımlarda, doğru biçimde çevrimdışı ayarlanmış yarım sinüs sanal bozucu ileri besleme sinyali, LQ SOF aktif süspansiyon geri beslemesine eklendiğinde CarSim simülasyonunda gövde dikey ivmesi, pitch hızı ve özellikle çift bantlı hareket-hastalığı ilişkili performans indeksini azaltabilmiştir.

Bundan daha ileri olarak yöntemin gerçek insanlarda taşıt tutmasını aynı oranlarda azalttığını, bütün yol tiplerinde çalıştığını veya standart preview MPC'den üstün olduğunu söylemek çalışma tarafından desteklenmemektedir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Tam özgün çalışma adı: Design of Virtual Disturbance Feedforward Controller for Motion Sickness Mitigation

Yazar: Seongjin Yim.

Yazar sırası: Çalışma tek yazarlıdır. İncelenen sürümde ayrı bir CRediT/Author Contributions dökümü yer almamaktadır.

Sorumlu yazar: Seongjin Yim.

Kurum: School of Mechanical Systems Engineering, Seoul National University of Science and Technology, 232 Gongneung-ro, Nowon-gu, Seoul 01811, Republic of Korea.

Dergi: Machines. Yayınevi: MDPI, Basel, Switzerland. Cilt: 14. Sayı: 5. Makale numarası: 571. Yıl: 2026.

DOI: 10.3390/machines14050571

Resmî yayın bağlantısı: https://doi.org/10.3390/machines14050571

Yayın süreci: Çalışma 21 Nisan 2026'da alınmış, 18 Mayıs 2026'da revize edilmiş ve kabul edilmiş, 20 Mayıs 2026'da yayımlanmıştır.

Akademik editör: Dan Zhang.

Kaynak türü ve hakemlik durumu: Machines dergisinde yayımlanmış hakemli araştırma makalesidir. Bilimsel doğrulama gerçek araç veya insan deneyi yerine matematiksel araç modeli, aktif süspansiyon kontrol tasarımı, çevrimdışı optimizasyon ve CarSim–MATLAB/Simulink ortak simülasyonuna dayanmaktadır.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY). Çalışma açık erişimlidir.

Finansman: Ministry of Education aracılığıyla National Research Foundation of Korea Basic Science Research Program kapsamında RS-2019-NR040071 numarasıyla desteklenmiştir.

Veri erişilebilirliği: Yazar özgün katkıların çalışma içinde bulunduğunu, ek soruların sorumlu yazara yöneltilebileceğini bildirmiştir.

Çıkar çatışması: Yazar çıkar çatışması olmadığını beyan etmektedir.

Bilimsel içerik sınırı: Bu Verianla içeriğindeki kontrol mimarisi, denklemler, simülasyon koşulları, VDFC parametreleri, hareket-hastalığı ilişkili indeksler, sayısal performans sonuçları ve sınırlılıklar yalnızca incelenen çalışmaya dayanmaktadır. Dış kaynaklar yeni bilimsel bulgu eklemek için kullanılmamış; yalnız bibliyografik yayın kimliğini ve derginin hakemli statüsünü doğrulamak için kullanılmıştır.

Temel yöntemsel sınır: Çalışma gerçek araç, hardware-in-the-loop veya insan katılımcı doğrulaması içermemektedir. Aktüatör kuvvet/strok doygunlukları açık kısıt olarak modellenmemiştir. VDFC lokal tümsek benzeri girdilere yöneliktir ve gerçek uygulamada olayın merkez konumunun güvenilir biçimde önceden tahmin edilmesini gerektirir.

Hareket hastalığı indeksi sınırı: J_MS,SB ve J_MS,DB araştırmacı tarafından kontrolcü karşılaştırması için önerilmiş boyutsuz ölçütlerdir. Kaynak çalışma bunları standartlaştırılmış MSDV'nin yerine geçen doğrulanmış hareket hastalığı standartları olarak sunmamaktadır.

Kaynak içi Denklem (50) tutarsızlığı: J_RF formülünün birinci ağırlığı α_RF iken ikinci terimde basılı olarak (1 − α_LF) bulunmaktadır. Bölüm metni okuma-frekansı bileşeni için α_RF tanımlar. Burada kaynak gösterimi sessizce düzeltilmemiştir.

Kaynak içi MSDV tutarsızlığı: Kontrolsüz MSDV 0,0450 iken LQSOFHD için 0,0578 değeriyle birlikte “(29%)” yazılmıştır. Ham değer kontrolsüz değerden yüksek olduğundan parantezdeki yüzde bir azalma göstergesi olarak yorumlandığında sayısal değerlerle uyuşmamaktadır.

Kaynak içi HVDFC4 parametre tutarsızlığı: Tablo 5 HVDFC4 nominal parametrelerini 0,305 / 1,624 / 15,624 / 3,124 olarak verirken, Tablo 9 kendi Level 2 sütununu Tablo 5'teki nominal değerler olarak tanımlayıp 0,130 / 1,786 / 15,705 / 2,998 değerlerini göstermektedir. Kaynak çalışma iki set arasındaki farkı açıklamamaktadır.