← 論文一覧に戻る

2kW電気自動車の操縦安定性と制動効果の評価:負荷と路面条件の変化におけるドライバー安全性

Evaluasi Stabilitas Manuver dan Efektivitas Pengereman Mobil Listrik 2kW untuk Keselamatan Pengemudi pada Variasi Beban dan Kondisi Jalan (原題)

Ridlo, Muhammad Zainur

Impression : Jurnal Teknologi dan Informasi ; Vol. 4 No. 1 (2025): Maret 2025; 26-33 ; 2963-7333 ; 10.59086/jti.v4i1📚 査読済 / ジャーナル2025-03-30#EV・輸送対象セクター: automotive
DOI: 10.59086/jti.v4i1.744
原典: https://jurnal.risetilmiah.ac.id/index.php/jti/article/view/744

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、2kWの小型電気自動車を対象に、負荷(ドライバー体重)と路面条件(乾燥、湿潤、砂利)の変化が操縦安定性と制動性能に与える影響を実験的に評価した。ジグザグ走行試験と急制動試験を実施し、体重65kgで遠心力が最適、総重量200kg・乾燥路面で最短制動距離1.4mを記録した。結果は小型EVの安全設計に有用な知見を提供する。

English

This study experimentally evaluates the effects of load (driver weight) and road conditions (dry, wet, gravel) on the maneuver stability and braking performance of a 2kW small electric car. Zig-zag and sudden braking tests were conducted, finding optimal centrifugal force at 65kg driver weight and shortest braking distance of 1.4m for 200kg total weight on dry road. Results provide useful insights for safe design of small EVs.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本の小型モビリティや電動車いす等の安全基準策定に参考となる可能性がある。ただし、日本のGX政策(SSBJ等)との直接的な関連は薄く、読者には特定の技術分野の知見として提供される。

In the global GX context

This paper offers empirical data on small EV dynamics that could inform safety standards for micro-mobility globally. While not directly tied to climate disclosure frameworks, it contributes to the broader understanding of EV performance, relevant for transition to electric transport.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides experimental data on small EV handling and braking under varying loads and surfaces, useful for vehicle dynamics modeling.

🏢実務担当者:Offers design considerations for small EV manufacturers to enhance safety and stability.

🏛政策担当者:May inform safety regulations for small electric vehicles, though scope is limited.

📄 Abstract(原文)

Mobil listrik menjadi alternatif strategis dalam mendukung transisi energi bersih. Namun, pada kendaraan listrik skala kecil seperti mobil listrik 2kW, aspek keselamatan—khususnya stabilitas saat manuver dan efektivitas pengereman—masih menjadi tantangan, terutama saat menghadapi variasi beban dan kondisi jalan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi performa manuver dan pengereman mobil listrik 2kW untuk menentukan konfigurasi yang paling aman bagi pengemudi. Penelitian dilakukan secara eksperimental dengan dua skema pengujian: uji manuver pada lintasan zig-zag dengan kecepatan konstan 20 km/jam dan sudut belok 10°, serta uji pengereman mendadak pada lintasan lurus sepanjang 50 meter dengan kecepatan awal 40 km/jam. Variabel bebas meliputi berat pengemudi (50 kg, 65 kg, 100 kg) dan kondisi permukaan jalan (kering, basah, berbatu). Data dikumpulkan melalui pengukuran gaya sentrifugal, jarak henti, dan waktu pengereman. Hasil menunjukkan bahwa berat pengemudi 65 kg menghasilkan gaya sentrifugal optimal sebesar 1,44 N, sedangkan konfigurasi berat total 200 kg pada jalan kering memberikan jarak pengereman terpendek, yaitu 1,4 meter. Kombinasi ini terbukti paling stabil dan aman digunakan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa variasi beban dan medan jalan sangat berpengaruh terhadap dinamika kendaraan. Temuan ini dapat menjadi acuan dalam desain mobil listrik yang lebih aman dan responsif. Electric cars are a strategic alternative in supporting the clean energy transition. However, in small-scale electric vehicles such as 2kW electric cars, safety aspects—especially stability during maneuvering and braking effectiveness—are still a challenge, especially when dealing with variations in load and road conditions. This study aims to evaluate the maneuvering and braking performance of a 2kW electric car to determine the safest configuration for drivers. The study was conducted experimentally with two test schemes: a maneuver test on a zig-zag track with a constant speed of 20 km/h and a turning angle of 10°, and a sudden ...

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録(無料・3キーワードまで)。

gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。