基于多体动力学理论的履带车辆悬挂特性仿真研究

采用实体建模的多体系统动力学方法，以某型履带车辆为例，建立了整车实体模型，分析了悬挂系统的非线性特性，并建立了悬挂系统模型。通过该型车辆的变悬挂参数仿真，分析了履带车辆整车模型的动力学特性。数值仿真和现场试验结果的对比表明，采用多体动力学方法研究车辆悬挂特性具有很高的可信度。通过对车辆乘坐舒适性的研究，得出了悬挂参数应随工况而改变（即采用阻尼可调式半主动悬挂）可改善车辆乘坐舒适性的结论。该模型能真实反映车辆行驶时的动力学特性，其建模方法还可以应用于类似车辆的动力学特性研究。     

履带车辆路面激励响应仿真

用新一代动力学仿真软件Recurdyn建立了某军用履带车辆的简化动力学模型,将路面不平度和车辆行驶速度相结合,以路面激励的形式作用在负重轮上,利用该模型对车辆在C、D、E、F级路面上的行驶工况进行了仿真,计算出了车体的响应。其结果可为车辆的平顺性研究及车辆悬挂系统的可靠性分析提供参考。     

基于多体理论的履带车辆半主动悬挂仿真研究

在多轮车辆悬挂系统线性振动模型基础上，证明了悬挂最优阻尼比的存在。提出了统计意义上的最优阻尼控制策略，此即为履带车辆悬挂半主动控制的理论基础。通过基于多体动力学理论的虚拟样机方法对某型履带车辆整车悬挂系统进行了仿真研究，结合“机械系统＋控制系统”联合仿真技术。对比了该车分别采用被动悬挂和半主动悬挂时的动力学特性，得出了该履带车辆采用半主动悬挂可显著降低车辆振动加速度，提高车辆乘坐舒适性的结论。     

基于广义简约梯度算法的履带车辆模型参数修正

利用多体系统动力学软件RecurDyn建立了某型高速履带车辆的多刚体动力学模型。为提高模型的准确度,首先提出履带车辆动力学模型准确度静态和动态评价指标,使模型准确度量化;然后以模型主要参数为设计变量,以评价指标为响应进行归一化参数灵敏度分析,并根据分析结果确定模型修正参数;最后利用广义简约梯度优化算法分静态和动态两种工况对模型参数进行了修正。与实测值的对比结果表明,修正后履带车辆动力学模型的准确度明显提高,证明论文提出参数修正方法的可行性和有效性。该修正方法能够有效地提高履带车辆动力学模型的准确度和仿真结果的可信度,研究成果对履带车辆动力学建模与仿真工作具有重要的参考价值。     

履带车辆的履带模型与分析

由于履带的存在，使得履带车辆成为一个十分复杂的动力学系统。目前对履带车辆的研究越来越多的运用仿真的方法。履带模型是履带车辆建模与仿真过程中的关键问题。本文分析了履带-地面-负重轮之间的关系，阐述了两种履带模型的建模原理，并将其分别用于基于DADS的履带车辆平稳性模型当中。比较了履带车辆行驶过程中履带对平稳性能的影响，并对产生影响的原因进行了解释。本文的结论有助于运用仿真方法研究履带车辆的性能．     

基于虚拟样机技术的某车辆性能仿真研究

在ATV提供的模型库的基础上,建立了某车辆的多体系统动力学模型,在体现履带车辆的动力性与机动性的特种路面上,对它的行走姿态进行了仿真。该模型有两条履带系统,每条履带系统由诱导轮、负重轮、主动轮、托带轮和108块履带板组成,整个模型共有1674个自由度。按照总体给定的条件,对四种典型情况进行了动力学仿真:(1)爬越32度坡;(2)跨越2.8米宽的壕沟;(3)翻越0.8米高的垂直墙;(4)10度起伏路面的直驶。成功地向模型中施加了车辆的牵引工况,建立了四种典型路面文件,编写了求解大模型虚拟样机的内存动态管理库,解决了车辆在爬坡过程中的“打滑”问题。并仿真计算了悬挂系统、行动系统与表达整车总体性能的力、力矩、速度与加速度等物理量的大小。通过上述仿真分析,为评价车辆的越野性能、动力性能和机动性能以及在设计阶段了解方案设计、总体布置以及动力等对整车性能的影响方面提供了可靠的定量的参考依据。     

基于虚拟样机的电传动履带车辆性能仿真

建立和分析履带车辆动力学数学模型;应用多体动力学软件RecurDyn建立履带车辆动力学模型及地面模型,通过MATLAB/Simulink建立驱动电机控制系统模型,联合动力学模型与控制系统模型构建完整的整车虚拟样机;利用该虚拟样机对整丰的运动学及动力学分析,并与实车试验数据对比,验证了整车虚拟样机模型仿真的正确性,为电传动履带车辆的研发提供了新的试验方法.     

基于路面谱随机激励的履带车辆舒适性仿真研究

利用随机路面激励对七自由车辆振动模型所产生的振动响应进行舒适性仿真分析。首先采用谐波叠加法、滤波白噪声及AR自回归模型法生成路面不平度并进行了对比反演验证,通过构建七自由度履带车辆模型并利用Matlab仿真软件建立舒适性评价方法,利用同一车速、不同路面下驾驶员座椅处加速度频率响应与舒适降低工作效率界限进行比较,即可对履带车辆舒适性进行评价分析。     

车载火炮系统动力学仿真

主要对履带车辆在粗糙地面行驶时车载火炮系统的振动问题进行了动力学建模与仿真,主要有:通过基于三角函数相位的随机抽样法建立双侧不平地面模型、建立三维车体、双侧任意车轮、任意位置座椅在内的坦克底盘的振动模型、车体与火炮的相互作用模型。本文的分析方法将履带车辆的振动对火炮运动的影响体现出来,更加全面和客观的反映了履带车辆行进过程中火炮的运动机理。通过对不同参数的模拟结果进行分析,能够定量的得到各参数变化对车载火炮系统在行进间振动与射击的影响程度,这对于车载火炮系统的设计与优化有着积极的作用     

某型履带式自行火炮直线行驶性能仿真研究

采用计算机仿真技术,建立某型履带车辆的虚拟样机,对履带车辆的直线行驶性能进行了仿真研究。首先利用ADAMS仿真软件建立其虚拟样机,并通过与设计数据比较对样机进行初步验证;然后通过行驶仿真试验测得行驶阻力系数,同时得到了车速与路面条件对履带车辆行驶性能的影响规律,确定了履带车辆在各种路面行驶的合理车速;最后,以履带车辆通过2.5m宽壕沟为例,研究了履带车辆在克服各种障碍时的动力学性能。结果表明,应用履带车辆虚拟样机,履带车辆行驶过程中的动力学性能可以得到很好的预测。     

车辆半主动悬架的模糊控制

建立了履带式车辆1/2车半主动悬架控制的状态方程模型。提出一种了半主动悬架模糊控制规则的产生方法。设计了1/2车半主动悬架的模糊控制系统。仿真分析表明,所提出的模糊控制规则无论对随机路面输入还是确定性路面输入都具有良好的适应性。     

陆地车辆的磁流变半主动悬架模糊集成控制

分析了陆地车辆的磁流变半主动悬架系统的组成及其系统动力学模型。以平顺性、行驶稳定性与运动姿态控制为目标，讨论了半主动悬架的控制机理。提出了一种基于频率过滤、模糊控制和姿态误差增益控制的半主动悬架集成控制策略。设计的控制系统由外环和内环组成，外环系统设计机械系统的反馈理想阻尼力，内环系统实时计算电流驱动器的控制信号。磁流变减振器根据控制电流信号实时地产生阻尼力实现车辆控制目标。仿真结果表明，所设计的系统控制策略是有效的，同时也表明通过主动改变减振器阻尼力可以实现陆地车辆的性能控制。     

四自由度汽车磁流变半主动悬架最优控制研究

应用汽车行驶动力学理论,以1/2汽车悬架模型为研究对象,建立四自由度汽车磁流变半主动悬架动力学方程和空间状态方程,设计了半主动悬架线性二次型最优控制器及控制算法,提出了汽车振动速度分段式磁流变半主动悬架最优控制策略。在SIMULINK软件中建立悬架仿真模型,仿真分析磁流变半主动悬架最优控制效果,仿真结果表明,汽车磁流变半主动悬架应用最优控制算法和分段控制策略可以降低车身垂向振动加速度和车身俯仰角加速度,提高了悬架平顺性。     

车辆半主动悬架系统模糊神经网络控制研究

悬架系统对车辆平顺性具有重要的影响,通过预瞄控制在后轮处提前预测路面不平度,用于解决半主动悬架模糊神经网络控制存在的时滞问题。建立了1/2车辆模型和路面输入模型,设计了基于预瞄控制的半主动悬架模糊神经网络控制结构,并进行了白噪声输入仿真分析。结果表明：预瞄控制后的车身加速度峰值和标准差比被动系统分别减少了61.61%和44.28%,比模糊控制的悬架系统分别减少了21.23%和21.20%;预瞄控制后的质心加速度峰值和标准差比被动系统分别减少了35.21%和57.81%,比模糊控制的悬架系统分别减少了7.83%和20.10%。后轮处车身加速度和质心垂直加速度均有明显减小,较好改善了悬架系统适应道路的性能,有效缓和了车辆的振动和提高了汽车的行驶平顺性。

Abstract：

Suspension system has important effect on vehicle ride comfort.Wheelbase preview control method could be used to forecast the road surface roughness at the front wheel,and to be used to solve the delay problem in fuzzy neural network controlled semi-active suspension system.The 1/2 vehicle model and road input model was established,and the fuzzy neural network control structure based on wheelbase preview control theory was designed.The white noise input simulation was carried out and the results show that the peak and standard deviation of body acceleration are separately decreased by 61.61% and 44.28% compared with passive suspension system,and are 21.23% and 21.20% compared with fuzzy controlled suspension system;on the other hand,the peak and standard deviation of vertical acceleration at CG are separately decreased by 35.21% and 57.81% compared with passive suspension system,and are 7.83% and 20.10% compared with fuzzy controlled suspension system.The body vertical acceleration at rear wheel and the vertical acceleration at CG are significantly decreased to adapt to the suspension performance,which helps to effectively easy the vehicle vibration and to improve the vehicle ride comfort.