福州地区汽车行驶工况构建与研究

为了构建汽车行驶工况模型和汽车运动特征评估体系,连续采集了三周福州地区的行驶数据进行处理,将处理后的数据进行运动学片段的划分。采用K-均值聚类分析法对降维的主成分特征值进行聚类,根据距离最小原则挑选出运动学片段来合成反映不同交通状况的汽车行驶工况曲线。并对汽车行驶工况曲线进行分析评价,由此论证了该方法构建汽车行驶工况曲线的合理性。     

基于改进K-means聚类的汽车行驶工况构建方法研究

为提升对实际道路载荷数据典型工况提取的合理性,将采集到的车辆数据进行预处理、运动片段划分、特征参数提取并形成特征参数矩阵,使用主成分分析法对特征参数降维处理,通过孤立森林对降维后的数据进行离群点检测,并采用K-means算法进行聚类分析,根据各工况运行时间所占比例构建汽车行驶工况。结果表明,改进后的K-means聚类算法的Average Silhouette值提升了6.53%,聚类效果明显优化,所构建的汽车行驶工况的相对平均误差为5.09%,验证了该方法的有效性。     

基于马尔科夫的城市道路行驶工况构建方法

将汽车行驶工况看作一个随时间变化的马尔科夫过程,利用最大似然估计法,将行驶工况分成6个不同状态,而每个行驶片段作为反映加速度变化的模型事件,更好地保持了车辆行驶过程中微小时间段内的速度变化特性.在此基础上提出了状态转移概率与相似性检验相结合的候选工况选择方法,建立了具有13个特征参数的评价准则.以合肥市典型道路为例进行了实际应用分析,并通过独立性检验,验证了马尔科夫方法应用于行驶工况的合理性.结果表明,在与试验数据进行模型事件加速度分布的K-S检验上,马尔科夫方法相似性水平为0.998、0.989和0.994,而传统方法的相似性水平则为0.788、0.036和0.992.因此其更符合实际道路的行驶工况.     

基于K-均值聚类算法的汽车行驶工况构建

基于汽车实际运行载荷数据,对速度时间序列异常数据进行预处理并进行片段划分,构造表征运行片段特征的参数。采用主成分分析方法进行参数降维,通过K-means聚类算法对运行片段进行分类。基于马尔科夫链原理确定工况间的顺序关系,最终结合怠速时间特征与各工况总时间比例确定汽车行驶工况。结果表明,通过特征参数相对误差检验及速度-加速度联合分布概率差异值进行对比,所构建的行驶工况与原始载荷数据特征差异较小,能够体现汽车实际行驶过程中的相应特征,并取得了一定程度的优化效果,具有一定的参考价值。     

面向昆明的典型城市乘用车行驶工况构建

为提高构建行驶工况的准确性和代表性,基于采集的10辆出租车930余万条数据,构建了典型城市乘用车行驶循环工况。首先,运用切比雪夫滤波器和筛选规则对行驶工况实测数据进行预处理,然后进行短行程划分,采用主成分分析法对高维特征参数进行降维处理,运用两步聚类分析进行聚类和异常值提取,获取三类短行程样本库,并通过短行程切分法构建怠速段库和运动段库,确定了怠速段和运动段时间分布;最后,依据分布特征参数平均绝对误差最小原则,构建了持续时间为1 200 s的拥堵、一般拥堵、畅通行驶循环工况和总行驶循环工况。结果表明,构建的城市行驶工况与道路试验数据平均绝对误差不大于3.15%,说明该方法是准确可行的。     

基于最小误差分析法的城市道路汽车行驶工况构建方法研究

为优化汽车行驶性能,构建反映真实道路情况的汽车行驶工况和汽车运动评估体系,本研究提出了一种基于最小误差分析的汽车行驶工况构建方法.首先利用删除或插值补充的方式对异常数据进行处理,消除数据采集时的误差,同时根据运动学片段的定义对处理后的数据进行运动学片段划分;其次为降低特征参数的数量,简化计算,采用主成分分析对所给9种特...     

城市道路行驶工况中典型路线选择方法研究

汽车实际燃料消耗量受道路结构和交通流量影响大。为了准确地评价汽车在实际城市路况下的燃料经济性,需要对城市道路路线进行选择并根据路况信息进行典型城市行驶工况提取。分析了合肥市道路结构和交通流量特征,确定了路线选择基本原则。论文研究方法综合考虑了地方道路特征并体现了实际交通流影响,避免了随机确定路线的主观影响,该方法具有通用性。     

基于相机与激光雷达融合的温室机器人行间导航方法

针对温室颠簸不平、枝叶遮挡道路的复杂环境,开展基于相机与激光雷达数据融合的机器人行间导航方法研究。首先,利用改进的U-Net模型实现图像道路区域的准确快速分割;其次,通过融合图像分割结果进行地面点云预分割,减少地面起伏造成的点云倾斜;然后,采用改进的KMeans算法实现作物行点云快速聚类,并将聚类中心作为作物行主干区域点,降低枝叶遮挡对作物行中线提取的影响;最后,采用RANSAC算法拟合两侧作物行方程并计算出导航线。通过实验评估导航线精度,在测试集中94%以上数据帧可以准确实现提取导航线,平均角度误差不高于1.45°,满足温室机器人沿作物行自主导航行驶要求。     

雾霾天气下车辆制动过程的应用研究

雾霾降低道路的能见度,降低了道路行驶安全性,导致车辆易发生侧滑漂移。通过分析研究车辆制动过程的重要组成部分,以及汽车的制动性能状况,明确雾霾天气影响车辆制动,并以图表的形式直观清晰地展现雾霾对制动过程的影响。通过对雾霾进行影响交通行驶安全等级划分,将雾霾各项参数具体化,并采用控制变量方法对各个影响因素分别进行数据计算分析,最终得出汽车综合制动过程曲线,用计算机仿真实验模拟雾霾天气下车辆实际行驶状况,可降低交通事故的发生概率。     

汽车行驶方向稳定性与疲劳驾驶影响度分析

根据不同驾驶疲劳度下的道路实验相应数据,通过对数据的统计、分析处理,得出了疲劳驾驶会使汽车行驶的稳定性产生恶化的基本规律,对疲劳驾驶的监测与防范进行了有益的探索。     

基于客车车身动应力仿真的疲劳分析

利用模态综合技术及弹性力学理论,研究了由路面不平度引起的车身动应力的形成机理及其仿真计算方法。通过客车行驶振动试验,分析得出客车中门立柱在怠速工况下振动明显。可将动应力研究成果应用于客车车身骨架结构的动态强度分析及设计,在此基础上仿真得到中门立柱接点的动应力作为疲劳分析中的交变裁荷,利用疲劳理论和ANSYS软件计算了客车中门立柱的使用寿命。     

某手动变速器仿真分析与优化研究

拖拉机作业时,地面状况复杂,变速器齿轮传动系统承受载荷较大,提高变速器的可靠性、延长变速器无故障工作时间对农业生产有着重要意义。以某组合式动力换挡变速器手动变速模块为研究对象,通过Romax建立手动变速模块模型,对部分零部件进行仿真分析,研究了不同因素对变速器寿命的影响,对零部件设计参数及通用件和标准件选用合理性进行评价,并提出相应的优化方案。     

基于典范对应分析的郴州市农业机械化发展研究

为明确郴州市农业机械化发展的现状及驱动因素,基于典范对应分析方法,以郴州市2017年农业机械化发展水平数据及其影响数据为依托,对郴州市11个县(市、区)的农业机械化发展格局的空间差异进行分析。结果表明,典范对应分析中的前4个排序轴的排序总惯量为0.544,累计方差贡献率为64.1%,说明典范对应分析能较好地应用于农业机械化发展的研究。郴州市农业机械化发展格局存在明显的区域分异现象。其中发展水平较高的地区集中在郴州市的西北部,地理生产条件较好,种植结构较为合理;而发展水平较低的地区集中在郴州市的东南部,受地理因素制约较大,农业规模化作业条件较差,经济发展较为落后。今后,郴州市应注重因地制宜地发展农业机械化,加强经济发展,保证合理的农业劳动力。     

半刚性基层沥青路面车辙的预估方法和试验分析

以半刚性基层沥青混凝土路面为研究对象，比较了几种主要的车辙预估方法和理论，在分析车辙的形成机理和车辙主要影响因素的基础上，通过粘弹性有限元理论分析方法，并结合一定的经验公式进行了车辙的计算和试验分析，得出了适用于我国半刚性基层沥青混凝土路面的车辙形成规律和预估方法。     

基于多传感器融合的拖拉机侧滑量估计方法及其验证

针对丘陵山地中拖拉机的侧滑估计,提出了一种融合机器视觉与全球卫星导航定位系统（Global navigation satellite system,GNSS）的多传感器信息融合算法。首先提出了简化的拖拉机运动学模型,再阐述基于GNSS与机器视觉技术的侧滑量估计方法。并通过CarSim和Simulink的联合仿真验证侧滑估计方法的可行性。引入卡尔曼滤波和权重函数对传感器数据进行融合和动态调节。搭建模拟丘陵山地实验平台,在不同的地面倾角、GNSS遮挡条件以及路面条件下进行了实验。实验结果表明,在干燥路面且GNSS遮挡条件下,拖拉机在9°、18°路面条件下行驶时最终融合后的总侧滑量分别为0.322m和0.432m,相对误差分别为7.86%和6.00%,即在GNSS信号遮挡的情况下依然能够准确地估计出拖拉机的侧滑量。研究可为拖拉机的精确横向控制提供新的方法和实验基础。     

FSAE赛车瓦特连杆横向稳定杆设计与优化

针对FSAE赛场上普遍使用的瓦特连杆式稳定杆(又称Z-bar),根据汽车侧倾特性进行横向稳定杆的设计和优化。基于瓦特连杆横向稳定的工作原理,计算了赛车侧倾角刚度及横向稳定杆刚度,分析了瓦特连杆结构以及受力情况,进行了尺寸设计及强度校核。通过ANSYS进行结构分析优化,并建立了ADAMS动力学模型,通过动力学仿真,说明了瓦特连杆对悬架参数变化的影响。     

基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法

针对视觉导航系统在果园环境中面临的图像背景复杂、干扰因素多等问题,提出了一种基于U-Net网络的果园视觉导航路径识别方法。使用Labelme对采集图像中的道路信息进行标注,制作果园数据集;基于U-Net语义分割算法在数据增强的基础上对全卷积神经网络进行训练,得到道路分割模型;根据生成的道路分割掩码进行导航信息提取,生成路径拟合中点;基于样条曲线拟合原理对拟合中点进行多段三次B样条曲线拟合,完成导航路径的识别;最后进行了实验验证。结果表明,临界阈值为0.4时,语义分割模型在弱光、普通光以及强光照条件下的分割交并比分别为89.52%、86.45%、86.16%,能够平稳实现果园道路像素级分割;边缘信息提取与路径识别方法可适应不同视角下的道路掩码形状,得到较为平顺的导航路径;在不同光照和视角条件下,平均像素误差为9.5像素,平均距离误差为0.044 m,已知所在果园道路宽度约为3.1 m,平均距离误差占比为1.4%;果园履带底盘正常行驶速度一般在0～1.4 m/s之间,单幅图像平均处理时间为0.154 s。在当前果园环境和硬件配置下,本研究可为视觉导航任务提供有效参考。     

基于传递路径分析的动力总成悬置系统优化分析

依托某微型轿车,从动力总成振动能量传递路径的角度建立了车内噪声分析模型,通过对各条路径的传递特性进行分析,识别车内噪声主要传递路径及环节。在ADAMS中建立动力学参数化仿真分析模型,探讨动力总成悬置参数对车内噪声的影响。基于车内噪声传递分析模型,以车内噪声最小对悬置系统进行优化,为动力总成悬置系统的优化设计提供了参考。