汽车操纵稳定性动力学建模及其在人-车-路闭环系统中的应用

利用多体系统动力学方法建立了基于ADAMS软件平台的某一小型客车的整车动力学分析模型,同时和预瞄最优曲率驾驶员模型以及蛇行道路期望轨迹组成其人-车-路闭环操纵稳定模型.在MATLAB环境中对所建立的模型进行蛇行试验仿真,结果表明,ADAMS和MATLAB联合仿真在汽车闭环操纵稳定性分析上是有效和合理的.     

考虑驾驶员个体差异的汽车EPS控制仿真分析

行车安全与驾驶员、车辆、道路等密切相关,而不同驾驶员个体之间的特性差异很大。文章将驾驶员分为A(熟练)、B(一般)、C(生手)3类,给定的行驶路径作为驾驶员模型的输入,转向盘转矩作为模型的输出;将A类驾驶员的输出转向盘转矩作为期望值,考虑不熟练驾驶员因对侧向力感知缺乏而导致的误操作转矩的影响,提出了一种跟踪期望驾驶特性的汽车电动助力转向系统(electric power steering,EPS)控制策略,建立了能够表征驾驶特性(熟练程度等)并考虑误操作转矩的驾驶员模型,与车辆组成人-车闭环系统。仿真结果表明,采用跟踪期望驾驶特性的汽车EPS控制策略,改善了汽车的操纵稳定性,减轻了驾驶员的转向负担,从而验证了该控制策略的有效性。     

时滞对人—车闭环系统操纵稳定性的影响

对以往具有横摆角速度反馈控制的电动助力转向模型进行了研究分析,考虑反馈控制中时滞的存在,基于合适的驾驶员模型和汽车转向运动模型建立含时滞的横摆角速度反馈控制电动助力转向模型,利用matlab/simulink建立了人—车闭环系统动力学模型,通过改变时滞参数分析了时滞对车辆操纵稳定性的影响.研究结果表明,时滞对车辆的侧向速度、横摆角速度、前轮转角和驾驶员力矩都会产生不良影响,使汽车的稳定性变差甚至使汽车失稳.     

基于比例控制的4WS汽车操纵稳定性仿真研究

建立了基于比例控制的4轮转向(4WS)汽车的动力学模型,在Matlab环境下针对不同车速时的驾驶员模型跟随车辆轨迹、汽车横摆角速度、侧向加速度以及前轮转角的瞬态响应进行了闭环仿真分析,并与无控制的前轮转向(FWS)汽车的动力学模型结果进行了比较. 结果表明:在相同的驾驶员模型下,主动四轮转向汽车的操纵稳定性优于前轮转向汽车,采用闭合曲线跑道比采用蛇型道路进行仿真更客观地反映控制效果和车辆特性.      

全地形车操纵稳定性建模与仿真

基于三维几何建模软件CATIA和多体动力学软件MSC.Adams,建立了用于操纵稳定性分析的全地形车整车多体动力学模型.参照汽车操纵稳定性试验方法,对全地形车进行稳态回转仿真分析、角阶跃输入仿真分析和单"移线"仿真分析.全地形车的稳态回转特性在低侧向加速度时体现为不足转向,中等侧向加速度时体现为过多转向,高侧向加速度时又表现出不足转向特性,这是由于全地形车采用单摇臂式后悬和后桥单轴驱动.分析表明驾驶员身体的移动能在一定程度上修正稳态回转特性.     

考虑人-车-路耦合的路径跟随过程操稳性预测研究

为更早预测车辆的操稳性失稳风险,针对性解决传统“人-车-路”耦合系统中“路”先验信息未知和由此导致的“人”输入难预测问题,借助先进辅助驾驶系统提供的前方预瞄路径,提出结合驾驶员转向模型及车辆非线性动力学模型的操稳性预测方法. 构建“人-车-路”闭环反馈驾驶员模型,对跟随道路曲率的驾驶员转向行为进行预测;将当前车速与预测转向作为三自由度非线性动力学模型的输入,实现跟随前方路径的操稳性状态预测;通过Simulink-Carsim联合仿真及驾驶员模拟器硬件在环对比,进行双移线路径、变曲率路径和蛇形路径工况模拟. 所提方法的操稳性状态预测值与实际值吻合良好.     

汽车操纵稳定性的虚拟试验技术

设计了汽车操纵稳定性虚拟试验系统，建立操纵稳定性动力学仿真分析模型，并进行车辆实体建模和行为建模．虚拟试验场案采用分层模块化的树形结构，用不同的类和节点并组织虚拟试验场的各种对象，并设置了光照、雾化和声音信息．虚拟试验过程是数据空间到图形图像空间的映射，使用WTK编程，通过仿真分析数据驱动汽车在虚拟的试验场中行驶，并用分割视屏窗口的方法实现了试验过程的立体视觉显示，从而实现了操纵稳定性的虚拟试验．实际车辆试验表明，虚拟试验分析数据与实车试验比较接近，驾驶员感受的场号与实车试验有较好的一致性．     

8×8轮毂电机全轮驱动车辆动力学建模与仿真

建立了8×8轮毂电机全轮驱动车辆的整车驾驶模型,该模型包括驾驶员输入处理模块、路面条件和22自由度车辆动力学模型,给出了在一定路面条件下,从驾驶员输入到车辆动力学和运动学状态输出的数学方程. 采用模块化的方法,在Matlab/Simulink中建立了计算机仿真模型,对所建立的模型进行了操纵稳定性和行驶平顺性的仿真试验,并与常规8×8车辆模型及二自由度线性模型进行了对比分析. 仿真结果表明所建立的模型能正确反映车辆在各种工况下的动力学特性,非簧载质量的增加一定程度上降低了车辆的操纵稳定性,尤其降低了车辆的行驶平顺性.      

两种四轮转向车辆操纵稳定性的仿真分析

对前后轮转向比为定值和实现最优控制的两种四轮转向车辆的操纵稳定性进行了仿真对比分析.在建立四轮转向车辆操纵动力学模型的基础上,对四轮转向车辆的动力学响应进行仿真,并将仿真结果与前轮转向车辆做比较.仿真结果表明:两种四轮转向车辆在中高速行驶时均显著提高了车辆的操纵稳定性,但前后轮转向比为定值的四轮转向车辆会加重驾驶员负担,而最优控制四轮转向车辆会使驾驶员保持原来的转向感觉.     

基于自抗扰技术的汽车侧风稳定性研究

随机侧向风影响汽车操纵稳定性,增加驾驶操作难度.针对侧向风干扰,在线性二自由度模型的基础上提出基于自抗扰技术的汽车主动前轮控制器,消除侧向风干扰对汽车行驶的影响.在Matlab软件中建立了人-车-路闭环仿真模型,用以控制Car Sim四轮车辆模型进行双移线道路仿真试验.Car Sim与Simulink联合仿真结果表明:在侧向风干扰下,自抗扰控制器能很好控制车辆模型完成双移线道路仿真试验,且响应的各项性能指标均优于无风情况;同时,控制器对车速适应性好,对模型精度要求不高,鲁棒性强.主动前轮控制器能有效抗侧向风干扰,改善汽车的操纵稳定性和行驶安全性.     

遗传算法优化的方向与速度综合控制驾驶员模型

针对当前驾驶员模型无法体现驾驶操纵熟练程度的缺点,利用遗传算法的自动寻优能力,总结驾驶员自学习与驾驶经验特点,遵循行驶误差最小与体力负担最小原则,对模糊PID比例因子和量化因子进行离线优化设计,以此模拟驾驶员从生手到熟练驾驶培训过程。构建包括遗传算法优化的方向模糊PID与速度模糊综合控制驾驶员模型以及整车行驶动力学模型在内的人车闭环系统仿真模型,在纵向速度单向变化、侧向双移线工况与大曲率试验道路典型工况下进行仿真分析。结果表明：基于遗传算法优化的方向模糊PID与速度模糊综合控制模型可以很好地描述驾驶员在纵向加减速操纵特性以及侧向预期轨迹跟随转向驾驶特性,相比于传统PID与模糊PID控制,具有更好的纵向加减速操纵特性与侧向预期轨迹跟随性能。     

基于神经网络的汽车操纵逆动力学模型识别

针对驾驶员建模中不确定因素的影响,采用操纵逆动力学方法,反求出驾驶员的操纵输入来避开驾驶员建模.神经网络作为一种较好的识别驾驶员输入的方法,其学习速度和收敛精度会影响识别精度.为了提高汽车操纵逆动力模型识别时神经网络的学习速度和收敛精度,基于Elman网络,采用一种新的动态神经网络结构——状态延迟输入动态递归神经网络(SDIDRNN).首先,建立三自由度人—车闭环模型并以实车试验数据验证了模型的正确性.然后,通过建立SDIDRNN网络模型,取闭环模型的仿真结果做为训练样本,对汽车操纵逆动力模型进行了识别,所得结果及误差分析说明了该神经网络在学习能力上的优越性及识别模型的有效性.     

汽车操纵稳定性闭环控制虚拟试验设计

针对汽车操纵稳定性实车试验危险性大,对试验驾驶员素质要求高的问题,在对ADAMS(automatic dynamic analysis of mechanical systems)二次开发模块ADAMS/CAR研究的基础上,建立了基于某轿车车型的ADAMS整车模型和驾驶员控制模型.按照国家标准GB/T 6223.5-1994对汽车转向轻便性试验进行了设计,在ADAMS虚拟仿真平台下进行了虚拟试验,并对试验结果进行了计算分析.结果表明,驾驶员模型对整车模型有较强的操控性,虚拟试验结果满足评价指标,可利用设计虚拟实验来达到对车辆性能进行测试和改进的目的.     

分布式驱动电动方程式赛车扭矩分配策略

本文旨在提高分布式驱动电动方程式赛车在高速转弯时的操纵稳定性,提出一种基于模糊神经网络算法的驱动扭矩分配策略。首先,基于车辆二自由度模型设计质心侧偏角观测器获取实际质心侧偏角;其次,以横摆角速度和质心侧偏角作为控制变量,基于模糊神经网络算法设计扭矩分配控制器来控制车辆行驶状态。运用Matlab/Simulink和Carsim仿真软件建立车身稳定性控制系统的联合仿真模型,并对蛇行绕桩与双移线工况进行仿真分析和实车测试。试验结果验证了所提扭矩控制策略的可行性和有效性。     

四轮转向汽车运动稳定性分析

在驾驶员-四轮转向汽车闭环操纵系统动力学模型的基础上,应用非对称特征值问题的矩阵摄动理论,给出驾驶员-四轮转向汽车闭环操纵系统运动稳定性对汽丰结构参数和四轮转向系统控制参数的灵敏度和多个参数同时变化时的摄动量,并与前轮转向汽车的结果进行了比较。仿真结果表明,本文方法可以为汽车操纵稳定性的优化设计提供理论基础。     

基于GRNN网络车辆方向盘转角识别方法

为改善车辆的操纵安全性以及为自动转向系统和智能泊车系统的研究提供理论基础,本文给出一种新的汽车方向盘转角识别方法.建立了驾驶员—车辆闭环模型,并通过试验验证车辆模型.通过给定方向盘转角输入求解得到用于GRNN网络训练的车辆状态参数,运用GRNN网络建立以车辆状态参数来识别方向盘转角的映射模型.与RBF网络相比,GRNN神经网络具有更高的辨识精度.进行整车仿真,所建立的GRNN神经网络能较精确地识别方向盘转角并与仿真结果有较好的一致性.     

车辆动力-传动系性能仿真的方法研究

对车辆动力-传动系性能仿真的方法进行研究,提出了3种不同的仿真策略,即反向计算法、正向计算法和混合计算法,并进行了详细分析.给出了各种计算方法的计算流程,针对各种仿真策略,建立了车辆动力-传动系组成元件模型、整车模型和驾驶员模型.对BJD6100-EV电动公交车动力-传动系进行了性能仿真计算,计算结果与实测结果比较接近.提出的仿真方法和建立的模型合理有效,可用于仿真车辆动力-传动系的经济性、动力性以及驾驶员的操纵特性等.     

轿车操纵稳定性的虚拟试验研究

基于多体动力学理论建立了整车的动力学仿真模型,通过事件建模器建立了蛇行路面事件文件和双纽线路面事件文件,分别用作蛇行虚拟试验和转向轻便性虚拟试验的驱动文件.依据我国现行整车操纵稳定性试验国家标准,对整车虚拟样机进行了转向盘转角阶跃输入、角脉冲输入、转向回正、稳态回转、转向轻便性及蛇行虚拟试验,并对该车操纵稳定性各性能指标进行了评价.提出的研究方法可以为汽车操纵稳定性虚拟试验提供参考.     

具有驾驶员行为滞后的汽车列车闭环系统模型的稳定性分析

建立了具有驾驶员行为滞后的半挂式汽车列车闭环系统数学模型,利用线性近似系统的理论和方法,定性分析了模型的动力学性态,研究结果表明驾驶员行为滞后是半挂式汽车列车操纵稳定性控制不可忽视的因素之一.可以通过提高驾驶员的技术水平、调整其心理因素等方式降低驾驶员行为滞后的时间,利用时滞反馈控制改善车辆的操纵稳定性.     

基于ADAMS的空气悬架客车运动性能仿真分析

为了预测和评估车辆的操纵稳定性能,以多体系统动力学理论为基础,应用机械系统仿真分析软件AD—AMS,创建某大型空气悬架客车前悬架、后悬架及转向系等多体系统动力学模型,以及包括发动机、车身、前后轮胎等在内的整车模型;对虚拟模型进行平顺性仿真实验与悬挂系统固有频率仿真实验,并将仿真结果与实车试验结果进行对比,从而验证了所创建的虚拟样机模型的正确性和合理性．在此基础上,对整车模型进行操纵稳定性的仿真实验,并进行评价计分．研究结果表明,建立详细的数字化功能样机,可以有效地分析汽车的操纵稳定性．