基于 GT-driver 的电动汽车传动系统的优化设计

以奇瑞某车型的电动汽车传动系统为研究对象,对系统主要参数进行较为合理的设计和匹配．应用遗传算法对该系统的参数进行优化处理,并基于GT-driver软件对优化后的整车动力性、经济性进行仿真分析,其仿真验证了参数优化结果能满足整车性能目标要求．     

我国发展纯电动汽车的SWOT分析简

我国纯电动汽车的发展,既有特有的优势和机会,也有威胁和劣势.只要制定正确的发展战略,发挥优势、利用机会、克服劣势、抵御威胁,通过各方面的共同努力,我们必然会迎来一个电动汽车的新时代.     

允许两辆车驶入的避险车道设置

针对允许两辆车驶入的避险车道(TER),将先后驶入制动床的两辆车的停驶位置抽象为相互独立事件,建立了两辆车均能成功驶入避险车道的概率模型.基于仿真数据的研究结果表明:主线为直线时两辆车成功驶入避险车道的概率高于主线为平曲线时;即使主线为直线,制动床宽度为车辆宽度的5倍,两辆车均能成功驶入制动床的概率也不超过15%,这说明仅通过拓宽制动床宽度而不设置满足长度要求的引道,仍不能保证第二辆车成功驶入制动床.     

无人驾驶车辆虚拟测试技术的发展

 无人驾驶车辆测试是无人驾驶车辆上路前的一个重要环节,其在实测阶段需要消耗大量的人力、物力、财力及时间,而无人驾驶车辆虚拟仿真测试技术则可以帮助测试大大减少消耗、提高效率。介绍了无人驾驶车辆虚拟仿真的应用、利用深度学习训练无人驾驶车辆的应用以及平行驾驶技术对于无人驾驶车辆虚拟测试技术的重要性;阐述了无人驾驶车辆虚拟测试技术的发展趋势;介绍了无人驾驶车辆相关平台;根据当前发展阐述了无人驾驶车辆虚拟测试的意义。     

基于CAN总线的车辆控制器现场升级系统

工程车辆控制器中各种带ISP功能的元件的大量使用,使得控制器具有利用CAN总线进行现场升级的能力.在讨论利用CAN总线对车辆控制器进行现场升级的模式以及通信协议后,以基于ISP的车栽设备作为升级实验对象验证了利用CAN总线升级车辆控制器的正确性与可行性.     

基于广义预测算法的直接转矩控制仿真

针对电动汽车电机驱动控制系统结构复杂且系统性能受负载不确定性影响的缺点,提出了一种用于永磁同步电动机广义预测控制方法。从驱动系统动力学方程出发,建立了不依赖电机控制参数的驱动系统CARIMA模型,并采用广义预测算法对驱动系统的给定转矩进行了控制;为了获得良好的变速性能,实现了基于GPC的PMSM驱动系统的直接转矩控制;最后对系统变速过程进行了仿真。仿真结果对比表明,这种控制结构和方法能够实现对转矩变化的有效控制,使速度变化具有较好的平缓控制效果,在工程实际中有很大的应用潜力。     

一种网络攻击下网联自动车的改进换道模型

网联自动车被认为可以提升交通效率、保证行车安全并节约能源,但是由于无线通信系统的开放性,网联自动车很容易受到网络攻击的威胁。现有的研究主要集中于网络攻击的种类及过程,并评估该攻击对车辆纵向行为的影响。本文旨在研究网络攻击对车辆横向行为的影响,即对网络攻击下的换道行为进行研究。通过对经典的跟驰模型智能驾驶员模型（Intelligent Driver Model, IDM）和经典的换道模型最小化换道总制动模型（Minimizing Overall Braking Induced by Lane changes, MOBIL）进行改进,提出了一种扩展换道模型（Extended Lane-Changing model, ELC）,来对网络攻击影响下的车辆换道行为进行建模分析。最后通过仿真实验,说明了不同的恶意网络攻击对车辆换道行为的影响。结果表明,网络攻击会显著影响车辆的换道决策,并导致异常驾驶行为。     

面向无人驾驶碾压机的容错控制方法研究

无人驾驶碾压机高精度路径跟踪控制依赖于传感器对车体信息的准确测量,但在恶劣的高原大坝环境下,定位传感器极易出现信号突变、信号丢失现象,对系统的安全性与稳定性构成极大威胁。针对无人驾驶碾压机在恶劣工况下传感器的短时定位失效问题,提出了基于自学习模型的信号代偿容错控制方法。根据无人驾驶碾压机运行过程中转向系统漂移特性,构造了带流量损耗参数的线性转向模型,提出了模型参数在线学习算法,用于学习系统的流量损耗特性。以串联抗扰控制器作为车辆控制基础,实现定位短时失效场景下的容错控制。实车验证结果表明：车辆能够在传感器失效后的40 s内继续进行高精度碾压作业,与无代偿和模型无自学习代偿2种情况对比,分别延长了近18.7倍和2.7倍的运行时间,极大地提高了系统的安全性与作业效率。     

基于D-S证据信息融合方法的全地形车行驶工况辨识

磁流变阻尼器的全地形车智能悬架可以使车辆面对不同行驶工况下提供更好的减振效果,为了解决在传感器存在噪声或异常等情况下车辆行驶工况辨识困难的问题,文中提出了一种基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多传感器信息特征值的融合技术提高行驶工况辨识的准确性。通过改进的距离评估方法对全地形车行驶工况的传感器敏感特征值进行了提取和筛选,采用区间估计将传感器的噪声和异常值当做不确定性信息。利用D-S合成对特征层的辨识结果进行决策层融合,基于可行区间的决策规则完成对车辆行驶工况的辨识。最后使用Carsim整车仿真试验平台,验证了基于D-S证据理论的决策层融合方法的有效性。     

高速公路出入口与主线纵坡间净距对行车速度影响仿真分析

高速公路出入口与主线纵坡净距较小时,车辆上下坡时易受分合流影响,速度变化差异性较大,不利于行车安全。为研究纵坡车辆速度实时变化规律,基于出入口与主线纵坡间最小净距,利用三维虚拟现实仿真软件UC-win/Road建立入口-上坡与下坡-出口路段仿真模型,通过Forum8驾驶模拟仪进行实验并采集数据。通过控制变量法调整大型车混入率、分合流比例等特征指标;构建速度度量模型,量化特征指标与速度之间的关系,针对特征指标进行单因素敏感性分析。结果表明：分合流比例及大型车混入率对速度变化影响显著;不同类型车辆的速度大小和变化趋势差异性较大。其中,大型车混入率对上坡段车辆运行状态影响较大,而分流比例对下坡段车辆运行状态影响较大;大型车混入率和分合流比例分别为30%~40%、10%~15%时,速度波动最大,敏感性较强。研究结果可用于为出入口与主线纵坡净距较小时的车辆运行管理及安全措施改进提供理论依据。