SAE:2009-01-0092

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Beauchamp, G.; Hessel, D.; Rose, N.; Fenton, S. et al.: Determining Vehicle Steering and Braking from Yaw Mark Striations. SAE Int. J. Passeng. Cars – Mech. Syst. 2(1):291-307, 2009

Inhaltsangabe

Die Autoren beschäftigen sich mit dem Formelwerk zur Beschreibung der Orientierung und Ausdehnung von Reifenspuren, die bei Brems- und Lenkmanövern während starkem Gieren gezeichnet werden. Dazu werden Versuche mit 2 Ford Crown Victoria sowie mit einem 2008er Chevrolet Malibu mit Winter-Bereifung 225/60R16 durchgeführt:

• Studie I: Reifenspuren im Kollisionsauslauf

Hier wird auf Basis von 2 sog. PIT-Tests (Pursuit Intervention Technique) ein Schleudern des gestoßenen Fahrzeuges (1 x im und 1 x gegen den Uhrzeigersinn) provoziert. Die PIT-Technik wird in Amerika von der Polizei bei der Verfolgung verdächtiger Fahrzeuge angewandt. Vom Fahrer des gestoßenen Fahrzeuges erfolgten nach dem Stoß keine Brems- oder Lenkimpulse. Die Autoren fassen zusammen, dass die postkollisionäre Gierbewegung bereits mit Analyse einer Reifenspur rekonstruiert werden kann, solange klar ist, welcher der 4 Reifen die Spur gezeichnet hat.

• Studie II: Reifenspuren nach Verlust der Kontrolle über das Fahrzeug

Der Chevrolet Malibu musste per Handbremse in eine Schleuderbewegung gezwungen werden, um erkennbare Spurzeichnungen erzeugen zu können. Mit Lenkimpulsen waren nur sehr schwache Spurzeichnungen zu erzeugen. Die Ausgangsgeschwindigkeit betrug ca. 77 km/h (48 mph). Obwohl der Fahrer während des Tests gebremst haben soll, soll es nicht zum Einsetzen von ABS gekommen sein. Per VBOX wurden Fahrzeugggeschwindigkeit und Raddrehzahlen gemessen. Für den hinteren linken Reifen wird der Schlupf aus den VBOX-Messungen berechnet (Gl. 31) und mit dem aus Schräglaufwinkel und Winkel der Spurzeichnung berechneten Schlupf (Gl. 32) verglichen. Die in Abb. 17 gezeigte Übereinstimmung zwischen Messung und Berechnung aus Reifenspuren ist "gut".

Inhaltsangabe noch unvollständig, wird fortgesetzt! --Vdengineering (Diskussion) 12:32, 3. Nov. 2015 (CET)

Beiträge zum Thema im VuF

• 1971 #97 Mercedes-Benz TELDIX-ANTI-BLOCK-SYSTEM (ABS) - Sein Einfluß auf die Bremseigenschaften und auf die Fahrstabilität
• 1979 #5 Bremsen mit ABS, Konsequenzen für den Verkaufsablauf
• 1980 #3 Spurenzeichnung und Bremsverzögerung bei Notbremsungen mit Personenkraftwagen mit und ohne automatischem Blockierverhinderer
• 1980 #3 Bremsverhalten, Spurenzeichnung und Spurenerkennung ABS-gebremster Personenkraftwagen
• 1980 #11 Das Notbremsvermögen von Pkw mit und ohne automatischen Blockierverhinderern (ABV) auf nasser Straße
• 1984 #7/8 Das Notbremsverhalten von Pkw mit automatischen Blockierverhinderern (ABV) unterschiedlicher Bauart - ein Leistungsvergleich zwischen ABS, ALB und ASBS
• 1988 #11 ABS, ASR und die Rechtspflege
• 1989 #12 Bremsversuche zur Untersuchung der Bremsverzögerung und der Erkennbarkeit von Bremsspuren bei einem Fahrzeug mit automatischem Blockierverhinderer
• 1991 #6 Notbremsungen aus hohen Ausgangsgeschwindigkeiten mit und ohne ABS
• 1997 #5 Verkehrsunfallaufnahme bei Fahrzeugen mit Anti-Blockier-System (ABS)
• 2000 #7/8 Geschwindigkeitsrückrechnung und Weg-Zeit-Verhältnisse bei bogenförmig verlaufenden ABS-Spuren
• 2002 #10 Verzögerungswerte – Erkennbarkeit von ABS-Bremsspuren auf stark laubbedeckter nasser Asphaltfahrbahn
• 2009 #4 Pkw-Reifenspuren unter Einfluss der Regelsysteme ABS und ESP und der Parameter Reifenart und Reifendruck
• 2011 #2 Untersuchung von ABS-Spuren

Siehe auch

• SAE:890635 A Comparison Study of Skid and Yaw Marks
• SAE:920606 Calculating Speed from Heavy Truck Skid Marks
• SAE:971147 Formulas for Estimating Vehicle Critical Speed From Yaw Marks - A Review
• SAE:2007-01-0723 Relationship Between Anti-Lock Tire Mark Length and Speed Change
• SAE:2009-01-0100 Tire Mark Analysis of a Modern Passenger Vehicle with Respect to Tire Variation, Tire Pressure and Chassis Control Systems
• SAE:2013-01-0781 Approach to Determine Slip Values Based on the Intensity of Tire Marks with Respect to Tire and Road Properties
• SAE:2014-01-0467 Sample-Based Estimation of Vehicle Speeds from Yaw Marks: Bayesian Implementation Using Markov Chain Monte Carlo Simulation