车与两轮车事故中驾驶员转向行为影响因素研究

为研究车与两轮车事故中驾驶员转向行为的影响因素,本文对172例车与两轮车真实案例进行统计分析,从中挑选出65例车辆具有驾驶转向行为的事故案例,并利用PC-CRASH对其进行事故再现仿真。运用Logistic回归模型对事故数据进行分析,得到驾驶员转向行为的显著性影响因素,最后利用拟合优度检验法和预测准确度检验法验证了模型的可靠性,置信度为95%时,模型的回判正确率为87.7%,具有良好的预测效果。结果表明：在车与两轮车事故中车流量、两者相对距离以及本车速度对驾驶员转向行为影响显著性较高,发生比依次为0.049、0.036、0.025,在车辆横向辅助驾驶系统开发及转向策略确定时应作为重点考虑因素,本研究可为汽车自动驾驶、紧急转向系统等汽车主动安全技术的研发提供参考价值。     

旋转机械长历程偏心故障的数值与图形特征获取方法研究

研究采用采样点的波动稳定性描述偏心故障的程度,即通过对旋转机械长历程偏心故障数据采用信息融合、小波阈值降噪、数据压缩、构造特征方阵、计算特征值方差等方法获取故障的数值特征来描述偏心故障程度;利用小波分解获取低频时域信号和二维轴心轨迹方法探寻偏心故障劣化过程中在图形上的本质变化.应用这三种方法获取转子实验平台模拟的长历程偏心故障的数值与图形特征,结果显示,所获取的数值和图形特征均随着故障的劣化而单向变化,因此,三种方法均能够有效表征偏心故障劣化的过程和程度,具有较高的稳定鲁棒性.      

基于多级决策的多智能化自动导航车调度系统

提出基于多级决策和协作学习的方法来建立自动导航车（AGV）调度系统中每个AGV所需要的动态分布式调度策略。系统中的第一个AGV都由一个具有两级决策能力的智能体控制：在选择级，智能体采用Markov对策框架下的强化学习方法，以根据其他AGV当前的子任务建立自已的最有反应子任务；在行动级，智能体通过强化学习建立优化的动作策略来完成由级选择级确定的子任务。AGV调度仿真结果证明，该方法能提高系统的产量，并在零件到达比变化时保持输出产量的稳定。     

全地形车车架结构灵敏度分析及轻量化设计

为了快速有效地降低某全地形车生产成本,利用有限元前处理软件HyperMesh建立了某全地形车车架结构的有限元模型,运用Optistruct求解器计算其自由模态并与已有的试验结果进行对比,验证了该模型的正确性。通过Optistruct分析车架在多种工况下的应力分布和变形情况,计算其疲劳寿命并进行灵敏度分析,提出该车架结构轻量化方案,并分析优化后车架结构强度及疲劳寿命,证明了此轻量化方案具有一定的有效性。轻量化车架结构减轻了6.606 3kg,表明通过灵敏度分析能够提高结构优化效率以及轻量化效果。     

单摆摆锤偏心引起的测量误差分析

给出了偏心存在的情况下单摆的运动方程及其线性近似解，以及对测量精度和测量方法的影响．通过计算机数值计算，给出了典型参数下的单摆运动．结果表明，只要偏心量被控制在某一区域以外，单摆仍然以某一单一频率为主作振动，这时，偏心量导致的系统误差仍可控制在一定范围以内．     

双向偏心受压型钢钢筋砼柱正截面承载力试验研究

通过２８根不同长细比、不同偏心角、不同偏心距双向偏心受压型钢钢筋砼柱的试验，分析了该类型柱的受力性能及破坏形态．验证了平截面假定的适用性．本文介绍了试验的基本情况及主要试验结果，提出了正截面承载力计算的近似计算方法，用该方法计算了本试验中材料破坏的１６根柱子及文献［４］中的１１根柱，符合较好     

2000吨液压平衡单偏心浮动轴式剪切机运动学研究与设计

本文首先论述了液压平衡单偏心浮动轴式剪切机的运动过程与液压平衡系统工况之间的关系,从理论上分析了该类型剪切机的运动规律,并导出它各阶段的运动方程式。根据本文所述的剪切机运动学原理,我们设计了武钢2000吨剪切机运动学参数和剪切工作制度,从而为液压平衡系统的设计提供了基础数据。本文介绍的该类型剪切机的运动学计算方法,可供同类设备的设计作参考。     

面向无人驾驶的车辆协同换道轨迹规划研究

换道轨迹规划是无人驾驶车辆核心功能模块之一。传统换道轨迹模型研究场景简单,较少考虑车辆间的相互影响。为此,综合考虑换道过程中车辆之间的相互作用,结合车辆运动特性,引入换道安全控制参量——车间间距,建立考虑前方障碍车辆的多项式协同换道轨迹模型。基于换道安全考虑,采用矩形构建车辆模型分析换道过程中车辆的几何关系。以换道车辆的几何特征角点与前方障碍车辆车尾的相对位置关系建立安全约束方程。与现有多车换道轨迹规划方法相比,轨迹方程形式简单,求解方便,换道安全控制参量物理意义直观明确。仿真实验验证了换道轨迹模型的可行性与合理性,研究结果为无人驾驶多车安全换道轨迹规划研究提供探索性研究。     

行进中车辆临界安全车距的探讨

根据理论分析,推导出高速公路上行进中车辆临界安全车距的计算公式,并以此为依据进行了有关论述。     

基于模糊神经网络的车辆间距智能自适应控制

为了实现汽车行驶过程中与前车车距的自动控制,提出了一种基于模糊神经网络的车辆纵向间距智能自适应控制方法.利用神经网络对车辆纵向运动进行辨识,将神经网络和模糊控制结合起来,设计模糊神经网络加速度控制器,利用神经网络的学习功能修正控制器的隶属度函数的参数和控制规则.仿真表明系统响应快,控制精度高,和传统方法相比具有较强的抗干扰能力和自适应性.