乘用车油液电混合变速传动系统设计与研究

基于内分流静压—机械无级变速系统(HMT),采用小功率电机作为动力补充源,设计了一种用于轿车的油液电混合变速传动系统(HMET)。在分析行车过程中系统工作模式的基础上,进行动力系统的匹配与参数计算。在MATLAB/Simulink中建立整车仿真模型,并对仿真结果进行分析并验证了参数设计的合理性。所设计的油电液混合变速传动系统具有静压传动的可调速性和机械传动效率高的优点,且能利用电驱动液压系统(ET)实现汽车起步与行车中补充能量。     

车辆液力机械传动系统换挡过程动态特性仿真

为研究车辆液力机械传动系统换挡过程的动态特性，基于动力换档离合器及其液压控制系统的结构和工作原理，建立了车辆动力－传动系统的动力学模型，并进一步分析建立了各组成部分的数学模型。在Matlab/Simulink图形建模环境的支持下建立了车辆动力－传动系统的仿真模型。仿真结果表明，该模型能够有效地模拟车辆液力机械传动系统换挡的动态过程，可以用来预测系统的性能，进而为结构的改进和控制系统的设计提供依据。     

液力机械自动变速传动系统控制仿真及试验

通过对液力自动变速传动系统进行建模仿真,建立了传动系统的换挡规律和油门控制规则,开发了基于Simulink仿真程序的dSPACE控制程序,并以dSPACE作为中央控制器,进行了液力自动变速传动系统动力性匹配控制试验,结果表明,应用所制订的控制策略实现了液力机械自动变速传动系统的良好匹配控制.     

车辆双离合器自动变速传动技术研究进展分析

双离合器式自动变速从根本上解决了电控机械式自动变速存在的切断动力换挡问题,极大地提高了换挡舒适性,保证了车辆具有良好的动力性与换挡特性.分析了双离合器自动变速传动的工作原理和典型结构,干式单片离合器和湿式多片离合器的结构特点,并对双离合器自动变速传动系统的换挡控制、离合器控制等关键控制问题进行了分析.     

基于混沌算法的工程车辆自动变速神经网络控制

为了克服BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小点的不足，提出了一种基于混沌算法的工程车辆自动变速神经网络控制方法，并利用ZL50型装载机传动系统换挡控制试验的数据进行了验证性仿真试验。仿真结果表明：该方法对于车辆自动换挡智能控制是可行的，可以根据操作工况实现正确的变速挡位决策。     

农机用液压机械双流传动系统设计及起步特性研究

为适应农机负载变化较大的工作环境,提出一种液压—机械传动系统方案,该方案具有机械传动效率高和液压传动无级调速特点,并通过调节旁通比例阀,可实现动力中断、准HMT传动和HMT传动三种功能。建立该传动系统下的起步策略,基于Matlab/Simulink建立整车模型并进行仿真,用起步压力和冲击度作为评价指标验证起步可行性。仿真结果表明,在起步低速工况下,该套系统可避免功率循环带来的影响,在由HM1过渡到HM2的临界点处,液压工作压力与冲击度均达到最大,进入HM2阶段后通过调节泵排量比可实现无级变速,车速稳步提升趋于稳定,相应的工作压力和冲击度迅速下降趋于平稳。验证该套系统能够满足农机启动、加速、稳定行驶等工况。     

农业机械静压传动装置的研究与应用

介绍了典型静压传动装置的构成、特性和传动方案,并以联合收获机为例说明其应用,静压传动装置是由液压泵和液压马达组成的动力传动装置,它是通过发迹液压泵和液压马达的排量来调节马达的转速和扭矩,是一种容积调速装置。静压传动由于效率较高、调速范围较大,易于实现负载下的无级变速,在大型拖拉机、收获机的行走系统中有着广泛的应用。     

机械自动变速系统动力性换挡控制规律

通过发动机试验测试,分析了机械自动变速传动系统的动力性换挡控制规律的求取过程,着重研究了降挡控制规律的获取方法,提出在求取降挡规律时要注意各挡最小车速,以免造成发动机熄火的观点。对所求得的换挡控制规律中不合理之处进行了修正,并将其应用于实车的控制器开发中。     

不同换挡时间下自动变速器的振动特性研究

利用拉格朗日方程建立一二挡位下自动变速器内部三级行星齿轮传动系统的扭转振动模型.利用MATLAB搭建了换挡电磁阀控制时间不同引起的换挡冲击激励下三级行星排的振动仿真模型,研究了满载匀速工况下离合器不同换挡完成时间对变速系统各构件振动特性的影响,研究结果为自动变速器系统的减振降噪提供设计参考.     

履带式车辆液压机械驱动系统的设计

履带式行走具有降低接地比压和防止下陷的优点.履带式车辆的转向普遍采用离合器和制动器,结构简单,但存在转向费力、不能实现原地转向的缺点.为此,采用液压机械式双流传动系统,功率由两套静液压系统分流进入变速装置,经动力差速式转向机构进行功率汇合,能够实现履带车辆的无级转向和无级行走.动力差速式转向机构具有降速增扭作用,转向时实现一侧扭矩增加而另一侧扭矩等量减少.     

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。     

DCT液压系统中阀口开度对控制性能的影响

为提高双离合自动变速器(DCT)中的液压控制系统的控制精度,以自主研发的七速对置双离合自动变速器的电液控制系统为研究对象,针对同步器和离合器的不同工作特性,通过对滑阀油口开度的控制来实现对同步器和离合器作动缸的动作控制,从而实现动力换挡。仿真结果表明,液压阀油口开度对输出油液的压强和流量有直接影响,通过对油口开度的控制可以使作动缸满足作动要求。     

基于LabVIEW的液压机械无级变速器试验台测控系统研究

试验台测控系统的性能优劣对整个试验台架的性能产生重要影响。论文基于液压机械无级变速器试验台架,阐述了试验台的基本原理与组成,分析了试验台测控系统的构成与工作原理,并借助于LabVIEW图形化编程软件对试验台测控系统软件进行开发研究,实现了变速器性能测试的多参数实时数据采集、分析、处理、显示、存储及控制等功能,为类似试验台测控系统的设计提供参考。     

拖拉机液压机械无级变速器试验台设计

根据拖拉机液压机械无级变速器试验要求,提出了其试验台设计方案,确定了试验台驱动装置及加载装置,设计了试验台数据采集与控制系统。以东方红1302R拖拉机液压机械无级变速器为被试对象,完成了液压机械无级变速器的无级调速特性试验和自动调速特性试验。结果表明:所设计试验台自动化程度高、运转平稳,满足设计要求。     

基于监控平台的智能车载终端设计

对电动汽车车联网关键技术进行研究,提出了一种基于监控平台的电动汽车智能终端系统。该系统由嵌入式单片机、监控平台、智能手机客户端组成,单片机从CAN总线获取车况数据、GPS获取定位信息,通过4G模块实现终端与监控平台之间的数据交互,用户通过移动设备连接互联网,从监控平台获取数据,实时监控车辆状况。     

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。     

汽车变速器齿轮疲劳寿命试验强化系数计算分析

以某SUV手动变速器齿轮为研究对象,在一般公路和试验场强化道路、山路和高环路上进行了载荷谱采集。用雨流计数法得到了载荷的分布形式,采用数理统计方法推断和检验了载荷的分布规律,并将采集到的载荷分为8级载荷谱。将此载荷谱施加到变速器齿轮轴系的多体动力学模型中,得到了关键节点的应力。用Miner理论计算了各挡齿轮在各个工况下的损伤,从而得到了各种试验场路面和变速器总成台架相对于一般道路的强化系数,对汽车耐久性试验的组织实施和汽车试验场的设计提供了重要依据。     

高速插秧机用液压机械变速器无级调速特性分析及其应用

以洋马VP6高速插秧机用液压机械变速器为研究对象,介绍了其基本原理及具体传动方案;建立了其输出转速与斜盘式轴向柱塞变量泵的斜盘倾角设定位置之间的关系式,并绘制出了特性曲线图.对特性曲线图简要的分析表明：洋马VP6高速插秧机用液压机械变速器具有良好的无级调速特性,能够满足高速插秧机的作业速度无级变速的要求.并且给出了无级调速特性分析在液压机械变速器参数设计上的具体应用.     

智能汽车Ethernet AVB网络实时性分析

针对Ethernet AVB网络的实时性进行研究,通过分析某智能汽车的Ethernet AVB网络拓扑结构,定义消息参数模型,同时根据实时性要求将消息进行分类,并提出预定流量模型以传输时间关键的控制类消息。在此基础上,通过分析Ethernet AVB网络协议提出每类消息的最坏响应时间概念,并推导出定量计算公式。针对该最坏响应时间计算方法进行优化,以获得更加严格的最坏响应时间上界限。在Vector CANoe中的仿真结果表明,该方法不仅可以保证最坏响应时间的严格上界限,而且还可以有效减少上界限平均约33.7%。     

基于LVQ模型的汽车行驶工况识别算法

为了解决汽车行驶工况的识别问题,设计了一种基于学习向量量化模型的汽车行驶工况识别算法。选取典型工况作为初始样本,对典型工况进行分块以扩充识别样本空间。选取并计算能够充分表征工况特征的特征参数,对所有的特征参数值进行归一化处理后形成对应的标准特征参数向量。构建学习向量量化神经网络工况识别模型,给出用于模型训练的训练流程以及用于工况识别的识别流程。试验结果表明:设计的工况识别算法能够有效地对汽车的实际行驶工况进行实时识别,识别精度达到88%。