考虑轮辙相干性的两种随机路面IFFT生成算法

基于不同轮辙路面不平度的自功率谱、互功率谱与其傅里叶变换之间的关系,证明了路面生成的IFFT法与谐波叠加法具有等价性,同时在考虑轮辙相干性的情况下推演了IFFT法中左右轮不平度特性所对应的逆Fourier变换相位角的解析相干关系;也根据左右轮辙功率谱密度阵的LU分解得到了左右轮辙不平度特性的双白噪声滤波传递关系;由此采用IFFT法,分别构建了基于相位角相干性和双白噪声滤波传递关系的两种考虑轮辙相干性的2维随机路面模拟模型.不同轮辙路面模拟结果表明,自功率谱密度几乎重合,左右轮的相干函数也吻合较好,这验证了两模型在路面模拟计算中均具有较高的可信度.      

路面时域模拟的谐波叠加组分中相位角的相干性研究

基于谐波叠加法所生成的路面不平度特性反演了左右轮路面的自功率谱密度和互功率谱密度函数,并根据左右轮的相干函数推导出了谐波叠加法中左右轮路面不平度特性中对应谐波叠加组分相位角的解析相干关系,由此获得了考虑轮轨相干关系的3维路面不平度仿真模型.基于Matlab的3维路面模拟结果表明,自功率谱密度几乎重合,左右轮的相干函数也吻合较好,这验证了所推导的谐波叠加组分相位角的相干关系在计算仿真中具有较高的可信度,也为3维路面模拟提供了更加可信的仿真模型.      

滤波白噪声路面时域模拟方法与悬架性能仿真

为合理模拟路面时域模型,通过路面不平度空间功率谱密度分析路面频域模型,并由路面频域模型推导路面时域模型的滤波白噪声数值模拟方法.提出了采用滤波白噪声方法模拟路面时域模型时,改变仿真车速的同时需调整白噪声采样频率使之与车速相配.通过分析生成的路面时域模型的空间功率谱密度,验证了路面时域模型的准确性.比较只改变车速和所提出的改变车速并调整相应白噪声采样频率模拟的路面时域模型的高度历程、频谱和空间功率谱密度,得到了后者模拟方法更符合标准等级路面的结论.并通过仿真,分析比较了某1/4车辆悬架模型在不同方法生成的路面时域模型输入下的系统响应精确性,体现了所提方法的重要性.     

车辆四轮随机输入模型研究

推导了以滤波白噪声方法生成的随机路面的频谱函数,通过调整白噪声的功率谱密度确保随机路面模型在功率谱意义上与实际道路相符.基于左右轮输入间的相关性以及其相干函数模型,应用遗传算法求解左右轮输入间的传递函数,结合前后车轮输入的滞后关系,详细地给出了车辆四轮随机输入时间序列的生成方法.     

基于滤波白噪声的汽车平顺性时域建模和仿真*

为了进行汽车平顺性建模和仿真,给出了路面不平度频域模型的标准和改进两种形式。对应路面不平度频域模型改进形式,总结了基于滤波白噪声的路面不平度激励的时域模型。由前后轮路面不平度激励的相关性和一阶Pade算法,建立了前后轮路面不平度激励的时域模型。基于平面系统假设,建立了汽车平顺性四自由度平面系统模型。提出了基于滤波白噪声的汽车平顺性四自由度平面系统仿真算法。在B级路面和常用车速60 km/h下,对某轿车平顺性进行了时域仿真,获得了前轮和后轮路面不平度激励和振动响应量的时间历程。研究结果表明,基于滤波白噪声构造路面不平度激励和对汽车平顺性进行时域建模和仿真是可行和有效的。     

桥面不平度随机激励模型

桥面不平度是影响车辆桥梁振动的主要因素,定量地研究桥面的凹凸不平对车辆桥辆振动的影响程度,关键是要能够建立一个能正确模拟实际桥面状况的桥面不平度模型.指出了传统的用周期性函数表示不平度模型的缺点,引入随机不平度理念,建立了一种用路面功率谱函数表示桥面不平度的方法,并建立了桥面不平度随机激励时域模型.通过对比分析发现,建立的桥面不平度模型是可信的,从而提供了一种在缺少实测数据时如何通过计算机模拟获得桥面不平度仿真数据的方法.     

白噪声路面不平度时域模型的建立与仿真

根据GB/T 7031—2005对不同路面不平度系数下随机路面高程均方根值的要求,确定了白噪声输入拟合表达式.对速度相关参数e进行重新计算,针对e值的波动拟合出速度增益函数并建立完善的路面不平度时域模型.利用Matlab/Simulink对所建模型进行仿真并与标准路面等级的谱密度曲线进行对比,验证其正确性.结果表明:e值大小与速度相关与路面不平度系数无显著关系,速度较低时,e值有轻微波动;速度较高时,e值趋近于0.218;模型完善后,仿真生成的路面随机高程均方根值与路面分级标准间的误差为0.157%~1.730%,此路面不平度时域模型与传统白噪声时域模型相比,具有更高的准确度.     

基于Simulink的路面不平度时域模型仿真研究．

时域路面不平度建模对轮椅振动分析具有重要意义。对GB／T7031-2005中提出的路面功率谱密度表达式及等分方法．应用线性滤波法与谐波叠加法分别重构路面不平度模型,使用周期图谱估计法验证仿真结果。结果表明线性滤波法与谐波叠加法均能在谱一致准则下生成不同路面与车速下的时域路面不平度,为人与轮椅系统分析研究提供了数据支持。     

路面不平度随机激励时域模型的仿真比较与评价

为深入研究常用路面不平度随机模型的特性,基于Matlab仿真环境,对白噪声法、谐波叠加法、FFT法、AR/ARMA法4种模型在指定环境下的效率与结果进行了仿真分析和比较.在将4种模型拓展到多点时域模型后,对多点单轮辙模型的时延相关性、可用性和严密性以及多点双轮辙模型的轮辙相关性、合理性和波动性进行了仿真分析和比较.结合模型适用范围与扩展应用等方面的比较,给出了4种模型应用特性的综合评价结果.完善了多点时域模型的建模方法和体系,得到的评价结果,为车辆优化和设计、路面不平度和谱分析、道路数据库建立以及人车路大系统分析等方向的科研工作者选择模型提供了理论依据.     

基于有理函数的路面不平度时域模型研究

研究了基于有理函数的路面不平度时域模型. 采用Matlab/Simulink软件建立了基于有理函数的路面不平度时域模型,并进行了仿真. 求取了仿真输出的路面不平度时域数据的功率谱和均方根值. 对比国际标准化组织提出的路面分级标准,确定了正确的模型参数,验证了基于有理函数的路面不平度时域模型. 并导出仅需路面不平度系数表达的路面不平度时域模型. 此模型可方便、准确地对路面分级标准规定的路面进行仿真.     

车辆左右车轮路面不平度的时域再现研究

基于快速傅里叶逆变换(IFFT)原理对车辆左右车轮随机路面不平度时域激励模型的建立进行了理论分析和探讨. 结合实际车辆运行中左右车轮的相干性,给出了右车轮的数值拟合方法. 利用Matlab软件建立了左右车轮的路面不平度模型并进行了仿真验证. 仿真结果表明此模型可方便准确地对路面分级标准规定的路面进行仿真,所得到的左右车轮的相干性与推荐模型接近.      

随机路面下轮毂电机偏心对电动汽车平顺性影响

为了分析轮毂电机偏心对电动汽车平顺性的影响，建立了考虑轮毂电机质量和轮毂电机激励的电动汽车平面4自由度振动模型，推导出相应的状态方程和输出向量表示，确定了平顺性评价指标.采用滤波白噪声方法建立了随机路面前轮激励，将Laplace变换和4阶对称Pade逼近相结合获得了随机路面后轮激励与随机路面前轮激励的关系，给出了典型的四相8/6极开关磁阻电机整体垂向激励的表示.实现了随机路面激励和轮毂电机激励的仿真，在B级路面上进行了4种工况的随机路面平顺性仿真和比较.结果表明，轮毂电机偏心对随机路面下电动汽车平顺性有着不可忽视的影响，设计电动汽车时需要考虑轮毂电机偏心引入的负效应.     

轨道随机不平顺与车辆动力响应的相干分析

介绍了现场实测的轨道随机不平顺数据和根据轨道不平顺模拟的轨道不平顺随机时域函数 ,作为车辆 -轨道系统动力仿真计算的激扰输入 ,计算轮轨作用力及车辆的各种响应 .利用中国高速低干扰轨道不平顺谱、中国某干线实测轨道不平顺谱和美国六级轨道不平顺谱作为仿真计算的激扰 ,计算了各种速度下的轮轨力和车辆动力响应 ,并进行了比较 .最后通过对轨道不平顺与车辆动力响应的相干性分析 ,得出了轨道随机不平顺影响轮轨作用力和车辆运行品质的最不利波长     

过程神经元网络的理论研究与仿真

过程神经元网络是一种适合于处理过程式信号输入的网络,其基本单元是过程神经元——一种新的神经元模型.过程神经元和传统神经元既存在本质区别,又有着紧密的联系,前者可用后者以任意精度无限逼近.文中首先介绍了过程神经元及其网络模型;然后,给出了过程神经元的两个逼近定理及其证明——时域特征扩展模型和正交分解特征扩展模型.基于第二个定理,给出了数值输出型过程神经网络的相关推论.针对模拟信号的仿真实验表明,过程神经网络对白噪声具有很好的抑制作用.最后,针对过程神经网络面临的主要问题进行讨论,指出了一些具有前景的研究方向.     

基于逆虚拟激励法的整车平顺性

建立了8自由度整车的系统模型和数学模型,使用逆虚拟激励法在路面激励谱密度未知和车轮的垂直振动响应谱密度已知的情况下,计算出了整车车辆的车身垂直加速度功率谱密度、悬架动挠度和车轮相对动载.并用MATLAB语言编制了仿真程序,对确定路面上和未知路面上的平顺性分析结果进行了比较,结果表明在未知路面上采用逆虚拟激励法研究车辆的平顺性是可行的.该方法简单易懂,避免了构建路面激励的难题,在汽车振动领域值得推广.