考虑坡度影响的车辆行驶动力学建模与仿真

考虑横向坡度、纵向坡度与合成坡度道路特征参数对车辆动力学与轮胎垂直载荷变化的影响,基于15自由度车辆动力学模型,建立横向坡度、纵向坡度与合成坡度车辆动力学与轮胎垂直载荷变化模型,联立转向系、制动系、动力传动系、车轮与悬架模型,构建整车行驶动力学仿真模型,并在不同横向、纵向、合成坡度以及车速下进行仿真分析比较。结果表明：横摆角速度受纵向坡度的变化影响很小,但随横向与合成坡度的增大而逐渐减小,且在相同坡度下,随着车速的增大,波动幅度增大,峰值增大;前轮侧偏角受纵向与合成坡度的变化影响很小,但随横向坡度的增大而增大;侧倾角速度随横向与合成坡度的增大而先减小后增大,且在相同纵向坡度下,随车速的增大,波动幅度增大,峰值增大。     

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。     

发动机支持向量机建模及精度影响因素

针对发动机具有非线性、时变性的特点以及采用常规神经网络辨识时的过学习等问题,提出基于支持向量机(SVM)的发动机模型辨识方法。该方法以大量实测数据为基础,采用结构风险最小化准则(SRM),保证网络具有很强的推广特性。以MATLAB为平台,依据实测试验数据,研究核函数、损失函数及惩罚参数对系统辨识精度的影响,确定各参数对模型精度影响的程度。在充分考虑各参数之间交互作用的前提下,利用循环嵌套查找方法,获得使支持向量机网络辨识精度达到最优时的各参数值,并以此建立发动机转矩及油耗模型。研究结果表明:基于支持向量机的发动机模型具有较强的泛化能力,为实现发动机与传动系统共同工作的最佳匹配控制奠定了基础。     

无级变速汽车最佳动力性优化控制策略

无级变速器(Continuously Variable Transmission,CVT)效率对汽车驱动功率的大小有直接影响,需要在最佳动力性控制中加以考虑。在分析CVT效率对汽车驱动功率影响机理的基础上,以驱动功率最大为优化目标,对各节气门开度和车速下的CVT目标速比进行优化计算。建立系统仿真模型,对优化前后的控制效果进行了仿真对比分析,结果表明,优化后系统百公里加速时间减少约0.63s。     

湿式多片离合器翘曲特性模拟与试验

根据湿式离合器摩擦片实际几何尺寸和约束情况,建立摩擦副温度场、应力场耦合模型和对流换热系数模型。应用ANSYS/LS-DYNA软件对摩擦副进行瞬态热结构耦合分析,对过载试验中产生的对偶钢盘热弹性失稳现象进行数值模拟。揭示了热点在对偶钢盘周向和2个摩擦表面上的分布情况,分析了热弹性失稳现象中对偶钢盘应力应变的分布,并对其应力分布规律进行测试。结果表明,局部热点和接触压力有相互促进作用,温度梯度产生的热膨胀和应力集中引起对偶钢盘的翘曲,热弹性失稳导致的热衰退使对偶钢盘破坏失效。     

金属带无级变速器滑转率控制建模与仿真

滑转率控制是提高无级变速器效率的主要措施之一,研究其计算机仿真方法具有重要意义。在分析滑转率控制原理的基础上,通过试验建立摩擦系数随滑转率与几何比变化的数值模型,合理确定目标滑转率,建立包括滑转率动态模型、液压系统模型、系统效率模型等在内的滑转率控制计算机仿真模型系统,采用模糊控制方法对滑转率实施控制。仿真结果表明,采用滑转率控制可使液压系统压力降低40%左右,与其他研究者的试验结果接近,说明了所建模型的正确性。     

DCT双离合器联合起步模式建模与仿真

对双离合器式自动变速器(DCT)的结构特点进行分析,建立起步过程的动力学模型.归纳车辆起步时离合器传递转矩和节气门开度的变化规律,实现发动机恒转速起步.制定1挡单离合器及双离合器同时接合的起步控制策略,并针对大油门急起步情况制定了2挡单离合器和双离合器起步控制策略.针对车辆爬行起步时容易造成摩擦片温度过高的缺点,制定双离合器交替滑磨的爬行起步控制策略,并应用积分分离PID算法仿真实现对目标车速的跟随.仿真结果表明,双离合器同时接合的起步控制策略使两个离合器共同分担总体滑磨功,有利于提高离合器寿命.