基于神经网络的附着系数测算模型研究

路面附着系数是车辆安全行驶的重要因素。我们采用神经网络方法,建立了以轮胎纵向力、侧向力、垂直载荷、侧偏角、滑移率为输入向量,以路面附着系数为目标输出的路面附着系数测算模型。通过MATLAB仿真得出附着系数神经网络模型测算值,进而将其与附着系数样本值进行对比,结果表明,该附着系数测算模型的精度能够满足工程要求,为测算轮胎与路面间的附着系数提供了参考依据。     

基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态估计

提出一种基于车轮侧向力和纵向力传感器信息的车辆状态观测器.建立3自由度车辆动力学模型,并构建扩展卡尔曼滤波器,结合纵向加速度传感器和横摆角速度传感器的校正信息,实时估计车辆的纵向车速和质心侧偏角.在复杂附着条件下,该车辆状态观测器对车轮滑移和路面附着条件有很好的鲁棒性.通过veDYNA车辆动力学仿真软件,对该观测器进行了仿真验证.在分离附着系数路面条件下的仿真结果显示,传统的基于2自由度和非线性轮胎模型估计方法的纵向车速最大估计误差为25 km/h,质心侧偏角最大估计误差为3°,相同工况下,提出的基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态观测器对车辆的纵向车速和质心侧偏角估计结果具有更好的精确度,最大估计误差分别不超过0.6 km/h和0.2°,对车轮滑移和复杂路面附着条件具有更强的自适应能力.     

基于扩张状态观测器的路面附着系数实时估计

对车辆动力学控制中的道路路面附着系数实时估计问题进行研究.首先使用魔术公式建立1/4车辆制动模型,即车轮制动动力学模型;然后将其中的附着系数相关项视为制动系统的扩张状态,建立其扩张状态观测器,通过轮速信号和制动力矩信号实时观测制动过程中地面与轮胎间的纵向力,进而计算出路面附着系数;最后在均匀路面和突变路面条件下进行仿真研究.结果表明,所提出的方法对车辆制动系统参数摄动和传感器噪声具有鲁棒性,可以准确地实现道路路面附着系数的实时估计,观测器与控制器设计具有一定独立性.     

基于扩张状态观测器的路面附着系数实时估计

对车辆动力学控制中的道路路面附着系数实时估计问题进行研究。首先使用魔术公式建立1/4车辆制动模型,即车轮制动动力学模型;然后将其中的附着系数相关项视为制动系统的扩张状态,建立其扩张状态观测器,通过轮速信号和制动力矩信号实时观测制动过程中地面与轮胎间的纵向力,进而计算出路面附着系数;最后在均匀路面和突变路面条件下进行仿真研究。结果表明,所提出的方法对车辆制动系统参数摄动和传感器噪声具有鲁棒性,可以准确地实现道路路面附着系数的实时估计,观测器与控制器设计具有一定独立性。     

轮胎侧向力影响因素试验

轮胎侧向力与轮胎侧偏角、垂直载荷、车轮外倾角、纵向滑移率、轮速及胎压等因素直接相关,是车辆横向动力学重要的组成部分.通过对轮胎试验数据整理分析,阐述了车轮侧向力与各种影响因素间的关系.随着轮胎侧偏角的增大,车轮侧向力呈现很强的非线性.随着垂直载荷的增大,车轮侧向力不会呈比例增大.由于侧向力与侧偏角及垂直载荷间的非线性关系对车辆行驶性能及悬架调校非常重要,应用计算实例描述了载荷变化的影响.车轮外倾角与侧向力间的关系对悬架外倾角补偿特性非常重要,对此进行了计算说明.     

果园滑动转向机器人轮胎动力学参数实时估计方法

受果园路面起伏及轮胎附着能力变化影响,滑动转向轮式机器人轮胎的垂直载荷及侧向力参数变化大且难以实时估计,针对现有滑动转向控制器设计时对轮胎动力学参数进行简化,从而导致机器人姿态控制稳定性低的问题,本文提出了非铺装路面滑动转向轮式机器人轮胎垂直载荷实时估计方法和轮胎驱动力实时估计及优化分配算法。首先,提出了适用于滑动转向过程静力学计算的理想平面以及基于该平面的四轮垂直载荷估计方法;其次,提出了基于Fiala轮胎动力学模型的小侧偏角侧向力估计方法;再次,建立了滑动转向轮式机器人坡道稳态动力学方程和轮胎实时驱动力估计方法;最后,基于轮胎利用率构造轮胎驱动力最优实时分配模型。为验证本文方法,建立了基于ADAMS的滑动转向轮式机器人动力学模型进行对比验证,并且对垂直载荷以及侧向力估计方法搭建了检测装置进行实际验证。实际验证结果表明,轮胎垂直载荷实时估计方法准确率为95%以上,侧向力实时估计方法准确率为85%以上,基于轮胎垂直载荷以及侧向力的轮胎驱动力优化方法使轮胎利用率从96.25%降低至93.75%,提高了轮胎附着裕量和姿态控制稳定性。     

基于ADAMS/Car的路面附着条件对行车安全的影响分析

用多体动力学仿真软件ADAMS/Car分别建立了车辆模型、道路模型和车-路耦合模型,通过改变路面的附着系数,仿真了弯道路面附着系数对行车安全的影响。通过对侧滑角、后轮所受侧向力、垂向力的分析得出路面附着系数对弯道行车安全有着很大的影响。仿真结果显示:附着系数越小车辆在弯道行驶时越容易发生侧滑的危险;降低车速是减少雨天车辆弯道侧滑的有效方法。     

基于多体模型的重型车辆对路面动载特性

利用SIMPACK软件分别建立重型车辆前悬架、后平衡悬架、转向系统和轮胎模型等,在此基础上建立重型载货汽车整车多体动力学模型,并采用谐波叠加法构建随机路面,建立了一个可考虑路面不平度的重型车辆对路面动载特性研究平台,利用该平台探讨了重型车辆轮胎三向动载荷与路面不平度、行驶速度的关系.仿真结果表明:前轴轮胎纵向动载荷小于中、后轴轮胎纵向动载荷,前轴轮胎侧向和法向动载荷大于中、后轴轮胎侧向和法向动载荷,中、后两轴轮胎动载荷相差很小;路面在A～D级、行驶速度为60～90 km/h时,前轴车轮法向动载系数大于中、后轴车轮法向动载系数,前轴轮胎法向作用力小于中、后轴轮胎法向作用力.     

基于模糊控制的汽车ESP系统仿真研究

首先运用MATLAB/SIMULINK软件建立了汽车参考模型及二自由度整车模型,其中轮胎模型采用"魔术公式";其次,针对汽车ESP系统的非线性、时变的特点,运用模糊控制原理,设计了基于质心侧偏角修正的横摆角速度模糊控制器,并对低附着路面蛇形工况的控制效果进行了仿真分析,结果表明基于质心侧偏角修正的横摆角速度模糊控制器可以很好地控制汽车的横摆角速度及质心侧偏角,使汽车能够按照驾驶员的意图行驶,提高汽车的侧向稳定性。     

基于全轮纵向力优化分配的4WD车辆直接横摆力矩控制 4

为了充分利用四轮独立驱动(4WD)与直接横摆力矩控制(DYC)各自的优势,提出了基于全轮纵向力优化分配的4WD车辆DYC系统方案.利用改进的2DOF车辆模型制定DYC稳定性控制目标,设计基于最优动态滑模的"前馈+反馈"DYC控制器.建立全轮纵向力优化分配模式,结合HSRI轮胎模型设计了降低整车路面附着负荷的目标函数,并通过约束优化得出全轮纵向力分配值.研究表明,全轮纵向力优化分配可提高整车路面附着余量,进一步提升了DYC系统的控制性能.     

7.50R20 14PR PW02型轮胎侧偏刚度的试验与拟合

为给使用某公司产7.50R20 14PR PW02型轮胎车辆的操纵稳定性研究提供准确的轮胎侧偏力计算公式,对该轮胎进行了相关试验与数值拟合。首先,在标准胎压下就5种不同载荷,测量了侧偏角范围-8°～8°内对应的侧偏力。然后使用MagicFormula模型及Unitire模型分别对该轮胎侧偏刚度进行了数值拟合,并就使用Unitire模型在数值拟合的过程中Ey(侧向力曲率因子)及μy(侧向摩擦系数)的部分拟合值超出取值定义域的现象给出了相关修正方法。最后对上述拟合结果与试验数据进行了对比分析,结果显示:使用Magic Formula模型得到的侧偏力计算公式的计算精度较高,其最大残差仅为0.68%,说明7.50R20 14PR PW02型轮胎对Magic Formula轮胎模型较适应。     

4WID-4WIS车辆横摆运动AFS+ARS+DYC模糊控制

对四轮独立驱动-独立转向(4WID -4WIS)车辆横摆稳定性控制进行研究.对侧偏角与横摆角速度之间的耦合性进行分析,提出了控制策略:当质心侧偏角比较小时以理想横摆角速度跟踪控制为主,当质心侧偏角比较大时以抑制质心侧偏角过大为主.基于模糊控制技术提出集成“主动前/后轮转向+直接横摆力矩控制”( FRD)的新型车辆横摆稳定性控制系统.仿真结果表明,与直接横摆力矩控制(DYC)的车辆相比,FRD可明显降低车辆的制动力矩和车轮纵向滑移率,确保车辆在低附着路面上高速行驶时具有良好的横摆稳定性.     

极限工况下汽车轮胎侧偏角测试方法研究

轮胎侧偏特性识别是汽车动力学稳定性控制的基础,而极限工况下因侧倾转向和变形转向的影响,基于动力学模型的轮胎侧偏角估计方法精度变差。提出一种基于直接视觉测量转向轮转角和车身姿态的轮胎侧偏角测试方法,为极限工况下转向轮转角和轮胎侧偏角观测模型研究提供技术手段。首先分析了侧偏角测试原理,基于高精度定位定向差分GPS和图像实时处理器CVS 1456等构建了实车试验系统。在对试验车转向系统传动比进行标定的基础上,原地转向和小侧向加速度行驶试验表明:基于图像获取转向轮转角与基于转向盘转角方法一致性好。圆周加减速行驶试验表明,在侧向加速度约0.8 g时,汽车达到极限工况,基于图像方式获取的转向轮转角曲线体现了侧倾转向和变形转向的影响,试验车具有不足转向特性。实车试验表明所提出方法是有效、可行的。     

基于多模型迭代的车辆状态融合估计方法

为了提高车辆行驶状态估计的可靠性,提出一种基于多模型观测器误差补偿与迭代的车辆状态融合估计方法。基于三自由度车辆动力学模型设计了车辆状态强跟踪滤波估计算法;同时,根据四轮轮速耦合关系,考虑到数据扰动和病态矩阵的影响,设计了车辆状态的岭估计算法。为进一步提高估计系统的可靠性,提出了动力学模型观测器与运动学模型观测器补偿与迭代的估计方式,设计了模糊控制器,根据实时的质心侧偏角和滑移率的伪量测值,判断强跟踪滤波器和岭估计器估计结果所占权重,利用闭环估计系统的迭代与融合提高估计性能。仿真和道路实验结果表明,所提出的车辆状态融合估计方法能够兼顾强跟踪滤波算法与岭估计算法的优势,根据车辆纵向滑移和质心侧偏角动态调节强跟踪估计与岭估计结果的权重系数,从而在保证估计精度的同时提高了估计系统的多工况适应能力。     

农业机械轮胎的选用

车轮是农业机械的重要部件,车轮的滚动可实现车辆的运行。而车轮的重要组件是轮胎,轮胎承受整车的垂直载荷,承受路面的切向力（牵引力和制动力）及侧向力,从而保证车辆的牵引、制动和转向。为保证车辆的平稳运行,轮胎还要能吸收车辆的振动和冲击。农业机械速度低、载重大,要求轮胎具有强度高,承载能力大、耐磨、弹性好、并与路面有良好的附着性能等。     

基于轮速的路面状态识别方法

在MF轮胎模型的基础上,针对影响路面附着系数的因素,详尽分析了在6种典型路面上滑移率与附着系数之间的关系,提出了利用轮速等汽车动力学参数便捷识别路面状态的方法。该方法在典型路面特性的基础上,将估计的路面附着系数与典型路面的特性进行比较,并给出路面的状态。最后在直线制动工况下模拟了该路面状态识别方法在分离路面和组合路面上的可靠性和有效性。结果表明该方法能够较好地识别路面的状态。     

基于车轮纵侧向力动态分配的DYC研究

研究了基于轮胎纵向制动力与侧向力动态分配的车辆稳定性控制策略,即根据车辆实时的运动状态调整前后轮纵向力与侧向力的值,从而产生变化的横摆力矩。采用二自由度的车辆横摆角速度作为参考值,与实际的横摆角速度进行比较,同时根据前后轮纵向力与侧向力对横摆角速度的作用,确定前后轮纵向力与侧向力的比值。最后与传统的单一纵向制动力调节进行比较,该控制方法不仅在能够在较低附着路面上进行横摆稳定性调节,而且实时的变纵向力与横向力比值调节,能够更快地使车辆回到理想的运动状态。     

多因素影响下拖拉机侧向稳定性模型实验

针对拖拉机斜坡直线行驶工况,基于拖拉机比例模型和3D打印技术,建立了模型拖拉机轮胎-地面载荷实验测试系统。以斜坡上侧车轮-地面载荷为主要参考量,提出了针对拖拉机前、后轮的侧向稳定评价指标(拖拉机前、后轮的斜坡上侧车轮载荷分配系数)。采用田口实验设计方法,选择前后轮轮胎类型、前配重质量、前后轮距和机具位置6个影响因素作为控制因子,以E级和F级随机路面作为噪声因子,设计了6因子混合水平的田口实验方案,并对实验结果进行信噪比和均值的方差分析。实验结果表明,对拖拉机斜坡上侧前、后轮侧向稳定性影响最大的控制因子分别是前配重质量和后轮距;得出基于前、后轮侧向稳定性评价指标的拖拉机最优配置,为拖拉机的稳定性优化设计提供了一定参考,也为拖拉机防侧翻预警控制提供了理论基础。     

智能车辆路径跟随抗干扰性研究

基于H_∞控制理论,研究了智能车辆路径跟随中的抗干扰性问题。分析智能车辆在路径跟随过程中可能受到的干扰因素,设计控制器,使整个系统具有良好的抗干扰能力。研究了智能车辆在不同速度和不同路面附着系数下的控制效果,分析了前轮转角、质心侧偏角与横摆角速度的变化。结果表明:在侧向风与道路变化的扰动下,在不同的车速与不同道路附着系数的情况下,车辆侧向位移偏差逐渐减小并且收敛;质心侧偏角与横摆角速度的变化趋于稳定。说明在控制器的作用下,智能车辆在路径跟随过程中可以较好地抵抗外界干扰,具有较好的稳定性。     

车辆转弯制动防抱死系统仿真研究

充分考虑车辆在转弯制动工况下,因纵向、侧向加速度的存在而引起的轮胎所受垂直载荷的转移,建立了汽车弯道行驶的八自由度整车动力学仿真模型。对转弯制动工况下车速、轮速,滑移率以及车轮垂直载荷转移进行了仿真计算,仿真结果表明该模型可以全面预测车辆在弯道制动时的受力和运动情况,对于快速开发ABS系统有很好的参考意义。