Practice and Precedent in Historical Gloss Games

Abstract

Modern construction vehicles are required to perform very well in tough conditions. It is therefore of great importance that they have well developed gear shift strategies to manage with these requirements. These strategies are updated often and they are normally based on empirical knowledge and extensive testing. It is of interest to know if software tools can be used to provide theoretical analysis to further modernize and improve the gear shift strategy design process. This thesis investigates this possibility by creating an optimization tool that can provide various optimized simulations. These simulations finds the theoretical optimal velocities and gear shifts for driving specific distances. It is done by creating a vehicle model that is used to form an optimal control problem. This optimal control problem uses a dynamical programming algorithm as a solver and the results are optimized simulations. The optimization tool has the possibility to investigate ways to minimize travel time, fuel consumption and durability losses. It is concluded that there are ways to drive that can reduce the fuel consumption and durability losses by a large amount while not affecting the travel time very much.Moderna byggfordon har höga krav på att prestera väl i tuffa miljöer. Det är därför viktigt att de har väl utvecklade växlingsstrategier så att dessa krav kan uppfyllas. Strategierna är uppdaterade ofta och bygger normalt på empirisk kunskap samt noggranna tester. Det är utav intresse att undersöka om mjukvaruverktyg kan användas för att göra teoretiska analyser som kan modernisera och förbättra utvecklingsprocessen utav växlingsstrategier. Det här arbetet undersöker den här möjligheten genom att skapa ett optimeringsverktyg som kan bidra med diverse optimerade simuleringar. Dessa simuleringar görs genom att hitta de teoretiskt bästa hastighetsprofilerna samt växlingar för att köra specifika sträckor. Detta möjliggörs genom skapandet utav en fordonsmodell som sedan används till att formulera ett optimeringsproblem. Optimeringsproblemet löses genom en dynamisk programmeringsalgoritm. Det resulterande optimeringsverktyget kan undersöka sätt att minimera körtid, bränsleförbrukning samt hållbarhetsförluster. Det visas att det finns sätt att köra som kan minska bränsleförbrukningen och hållbarhetsförlusterna mycket medans körtiden bara ökas lite