车辆非线性悬挂系统的随机响应研究

建立了两自由度变刚度钢板弹簧非线性悬挂系统的振动模型，用统计线性化方法进行了随机响应计算。为验证本模型的合理性，在德国申克公司的电液伺服加载激振系统上对SY110后悬挂系统(变刚度板簧)进行了模拟振动实验。并将实测结果与计算结果做了比较，从比较结果来看，用模拟计算值与实测值基本吻合。计算结果表明：随着路面不平度及车速的提高而增加，车身加速度均方根对阻尼有极小值存在：车身加速度均方根值随着路面不平度及车速的增加而增加。     

一种新型的交通事件检测算法研究

交通拥堵会造成车辆延误、旅行时间延长和空气污染加重等困扰城市的问题,给城市交通带来了严重的挑战。交通拥堵一般可分为常发性和偶发性两类。常发性拥堵是由于车流需求超过道路容量而产生,从不拥堵到拥堵需要一个过程．前后交通流参数（交通量、速度和道路占有率）的变化一般也是连续的：而偶发性拥堵是由于突发事件造成道路通行能力暂时下降而引起的拥堵．反映拥堵前后的交通参数变化呈不连续状态,并且前后的差值随事件的严重性而增大。不论是常发性拥堵,还是突发交通事件,都具有较为明显的数据变化特征,因此,只要有足够及时的样本数据,进行自动交通事件的检测是完全能够实现的。     

基于支持向量机的车辆质心侧偏角估计

针对动力学建模方法对车辆质心侧偏角进行估计所面临的路面附着系数和车辆参数无法准确获取等缺点,基于统计学理论中的支持向量机对车辆质心侧偏角估计展开研究。选择方向盘转角、车辆速度、横摆角速度和侧向加速度作为支持向量机的特征向量。在Carsim仿真平台设计了20组典型车辆操纵试验作为训练样本得到预测模型,通过2组变附着系数路面上的操稳性试验对模型进行了验证。研究结果表明:支持向量机可以有效实现对不同附着路面上车辆质心侧偏角的估计,达到了较高的估计精度,即使车辆发生大侧偏现象使轮胎进入侧偏角-侧偏力曲线的非线性域,该方法仍能够实现质心侧偏角的准确估计,估计的绝对误差不超过1.42°,从而为车辆主动安全控制提供了参考。     

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。     

汽车自适应巡航控制系统研究现状与发展趋势

作为传统定速巡航的升级,自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)系统可以提高驾驶舒适性和行车安全性.论文概述了ACC系统的发展历程,从环境感知技术、驾驶员跟车行为特性、车辆动力学建模、ACC系统控制算法、ACC系统功能扩展等方面对近年来ACC系统的最新研究成果进行了详细论述,在此基础上讨论并展望了ACC系统研究的共性问题与发展趋势.     

车辆半主动悬架自适应模糊控制设计与仿真

提出了一种新的自适应模糊半主动悬架控制器,它以模糊控制原理为基础,融合自适应方法,将模糊系统识别和模糊控制结合起来,并对自适应模糊控制规则进行修正,以在线自适应调整模糊控制的有关参数,提高了模糊控制器的控制效果,具有很强的适应性和鲁棒性,结果表明,该控制系统明显地改善了控制系统的动态性能。     

实验情境下车辆工程专业英语课程改革的探索

通过分析车辆工程专业英语的教学现状,引入情境教学法,提出了实验情境下ESP教学改革的思路。从"创设情境—深入情境—展示情境—反馈情境"四个阶段建立系统化的教学模式,并构建课时安排科学、师资设置合理、教学内容前沿、评价体系规范的全新课程教学体系。经教学实践检验,该课程改革实施效果明显。     

基于模糊神经网络的MVB故障诊断算法

针对多功能车辆总线具有随机性和不确定性导致故障诊断准确率较低的问题, 设计一种基于模糊神经网络的MVB故障诊断算法. 首先根据MVB故障类型给出诊断模型, 然后采用减法聚类生成数量较少的模糊规则, 最后采用T-S模糊神经网络对故障进行分类. 在MATLAB环境下对该算法的拟合能力及诊断准确率进行仿真分析的结果表明, 该算法简化了模糊神经网络结构, 有效提高了故障诊断准确率.     

混合动力履带车辆全系统建模与实时仿真

采用面向对象思想建立履带车辆动力学实时仿真模型. 建立了发动机-发电机组和电池组电功率耦合特性模型和混合动力驱动系统及其控制策略模型. 依托RT-LAB环境实现混合动力驱动系统和控制策略模型实时化. 通过CAN实现车辆动力学模型与混合动力驱动系统及其控制模型的实时通信,建立了混合动力履带车辆驾驶员在环的全系统实时仿真软硬件环境,仿真实例验证其可行性及有效性.      

人工神经网络在车辆故障诊断中的应用

人工神经网络具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此经常被用于车辆故障诊断。该文介绍人工神经网络的基本原理以及网络结构,通过利用Matlab人工神经网络工具箱,建立某车辆动力总成BP单网络结构的故障诊断模型,提出基于人工神经网络的车辆故障诊断方法。由于各类人工神经网络在处理复杂问题时均有不足之处,该文进一步研究混合网络的工作原理及其在车辆故障诊断中的应用,并认为此类方法将是人工神经网络在车辆故障诊断研究领域的主要发展方向。