基于ADAMS的车轮定位参数优化设计

本文应用汽车动力学分析软件ADAMS建立了汽车前悬架—转向系统的仿真模型,并采用单轮激振方式对模型的动力学特性进行了仿真分析。主要分析了车轮跳动过程中车轮侧滑量与车轮定位参数的关系,以及车轮定位参数相互之间的影响,这些研究为车轮定位参数的初始设计提供了技术依据。最后,应用ADAMS软件对模型进行了优化设计,优化目标是车轮跳动过程中车轮的侧滑量最小,设计参数是车轮的四个定位参数:车轮外倾角、前轮前束、主销内倾角和主销后倾角。     

SGA3550型汽车全液压转向机构优化设计

利用动力学分析软件ADAMS,从汽车转向运动学出发,分析了SGA3550型自卸式汽车全液压转向机构的设计。首先以汽车转向时实际转角与理论转角误差最小为优化目标,以转向梯形底角和梯形臂长为设计变量,对转向梯形机构进行了优化设计。其次,说明了全液压转向机构中转向动力油缸的设计计算过程。最后,通过仿真分析,比较了不同数量液压油缸设计方案对转向性能的影响。     

基于优化的模糊系统在故障诊断中的应用研究

设计了一种模糊神经网络推理系统诊断发动机故障的方法,该方法应用遗传算法对系统进行优化并对BP网络算法进行改进。这种方法能够优化模糊系统的参数和结构,并且能删除无用的模糊规则。最后以发动机点火系统的次级电压为例,说明这种方法的应用过程。结果证明这种推理系统具有收敛速度快、泛化能力好、推广性强的特点。     

基于神经网络技术的乘员体型识别系统

BPMS(Body Pressure Measurement System)系统是针对汽车安全气囊系统设计的辅助系统。本系统应用神经网络技术,通过对座椅压力传感器信号的分析处理,识别出车内乘员的体型特征,从而辅助控制车辆安全气囊的爆发。BPMS系统由试验台架设计、座椅压力采集、数据预处理、乘员体型识别系统等部分组成。试验结果表明,该系统可以有效地识别乘员体型特征,为准确控制安全气囊系统的工作提供保障。     

汽车转向机构稳健设计研究

基于稳健设计理论对汽车转向机构进行了设计研究。以转向过程中运动精度为目标函数,以主销中心距、轴距、梯形底角和转向梯形臂长度为设计变量,以安装误差、尺寸误差为噪声因素,以最小传动角及最大角度误差等为约束条件,建立了基于田口方法的转向机构稳健设计模型。最后,比较了田口方法与确定性优化方法的设计结果。结果表明,基于田口方法设计的转向机构可靠性强,稳健性能好。     

基于神经网络推理的压缩机故障诊断专家系统

设计了一种基于神经网络推理的汽车空调压缩机故障诊断专家系统。此系统将传统专家系统与神经网络技术科学地加以综合,弥补了传统专家系统的诸多缺陷。专家系统的知识库由两部分组成,即浅层知识库和深层知识库。推理过程由神经网络完成,并带有解释说明模块,主要说明诊断结果的判定依据。实践证明,这种方法能较好地解决传统专家系统存在的问题,提高系统的诊断速度和准确率。