用于不平路面车辆动力学仿真的轮胎模型综述

介绍了轮胎在不平路面的动力学特性。在回顾不平路面轮胎动力学模型发展的基础上，以近期的研究工作为重点，对用于不平路面车辆动力学仿真的轮胎模型进行了较为系统的介绍。概要地阐述了各种轮胎模型的建模理论、方法，并进行了分析和评述。最后，总结了不平路面轮胎力学建模的核心问题及发展方向，对不平路面车辆动力学仿真选择合适的轮胎模型给出了建议。     

铰接车辆在不平道路行驶的动力学仿真

本文将铰接车辆简化为一多体系统，把轮胎简化为三维分段性弹簧，通过引入刚性位移机制，考虑路面不平度及其产生的坡度对车辆动力性的影响。建立了铰接车辆在不平路面行驶的动力学模型，列出了运动微分方程，提出了铰接车辆在不平路面行驶的动力学仿真算法，并通过实验验证了此模型及仿真算法的正确性。     

基于环模型的轮胎有限元建模与仿真研究

为了提高仿真模型的计算效率,基于环模型理论系统研究了轮胎二维有限元模型的建模技术、参数确定方法和轮胎包容特性分析技术.从试验与仿真结果对比分析可知,利用有限元方法基于轮胎REF模型建模,在对轮胎胎侧弹性进行非线性模型修正后,得到的轮胎低速滚动仿真结果与试验结果基本吻合,验证了轮胎模型的有效性,同时为车辆一地面系统虚拟试验提供了一种实时高精度的轮胎面内特性仿真建模方法.     

基于实验数据的轮胎模型

S-Function,即systemfunction,通过C语言程序与Simulink相结合设计出所需的轮胎Simulink仿真模块,建立一种基于实验数据的轮胎模型。该模型对轮胎进行了简化,忽略了路面摩擦、车速、轮胎的倾覆力矩和滚动阻力矩。使用该S-Function模型通过轮胎稳态试验和整车双车道切换试验,与CarSim自带轮胎模型的计算仿真结果对比,说明S-Function的轮胎模型具有仿真结果准确可靠,建模简单,易于编程实现的优点。     

基于多模型交互的复杂工况下车辆状态估计

为准确而实时地估计车辆状态参数,以利于车辆的稳定性控制,分别建立了基于线性轮胎模型和非线性轮胎模型的两种车辆模型,采用多模型交互(IMM)算法进行两种模型的切换以适应各种复杂路况,并将平方根容积卡尔曼滤波算法融合至IMM算法。考虑到车辆行驶过程中侧向加速度和路面附着系数对算法的影响,采用模糊算法对IMM算法中的模型转换概率进行实时修正,提高了模型切换速度和跟踪精度。Carsim-Matlab/simulink联合仿真和实车试验的结果表明,该算法车辆状态参数估计跟踪精度高,模型切换速度快,鲁棒性好。     

基于HSRI模型的参数自适应质心侧偏角观测器的设计

首先对全维车速观测器进行降维处理,以减少观测器的在线计算量,并设计了非线性级联车速观测器.接着,对路面附着系数和轮胎侧偏刚度进行参数自适应估计,以提高质心侧偏角的估计精度,并基于HSRI轮胎模型设计了参数自适应非线性质心侧偏角观测器.在估算轮胎侧偏刚度时采用无侧向车速的车辆模型,以避免车辆动力学模型与侧向车速观测器的耦合作用,并引入带双重遗忘因子的递推最小二乘法,以保持算法的修正能力和解除不同估计参数之间误差的耦合作用.最后采用Simulink与Carsim动力学仿真软件进行联合仿真验证,结果表明所设计的参数自适应非线性质心侧偏角观测器是有效的,估计精度满足ESC控制的工程要求.     

轮胎非稳态转向特性非线性仿真模型

本文以轮与路面之间的滑移速度为出发点，在稳态指数统一模型的基础上，建立了轮胎非稳态转向特性非线性仿真模型。在实验研究中，发现了动态过程回正力臂和附加的回正力矩的滞后特性。仿真和试验结果对比表明，该模型足以反映轮胎非线性转向特性，可用于前轮及汽车操纵动力学仿真方面的研究。     

基于虚拟路面的整车路噪轮胎参数相关性研究

为了在设计阶段保证整车的NVH性能,通过搭建虚拟路面仿真平台探究轮胎关键物理参数对于整车路面振动噪声的影响规律。结合实车采集的试验场NVH路面PSD、高精度物理轮胎CDTire模型以及整车声固耦合模型,建立完整的整车路噪仿真环境。通过某款SUV的仿真结果表明,不同款轮胎及同款轮胎不同批次对整车路面振动噪声有直接的影响。虚拟路面方法可以在整车开发早期甄别出在车辆噪声中起主导作用的频率段,从而排查明显的NVH设计缺陷,同时,可以为车型NVH正向开发提供轮胎选型依据。     

基于智能轮胎系统的实时路面辨识技术

在复杂和极限工况下,路面附着系数是进行轮胎受力分析和车辆动力学控制的重要状态参数。相对于模型估计的方法,智能轮胎技术能够将轮胎与路面的交互信息反馈给车辆控制系统。本文提出了一种将智能轮胎系统和机器学习相结合的车辆路面附着系数获取方法。首先,考虑行驶工况环境进行传感器选型,开发基于MEMS三轴加速度传感器的智能轮胎硬件采集系统,并采用简化硬件结构的无线传输模式。其次,通过采集不同路面上的实车实验数据进行车辆实验收集机器学习训练的数据集,并分析轮地关系及信号特征。最后,将CNN与LSTM两者的优势相结合实现了对加速度时序信号的特征学习。通过与其它神经网络模型训练结果的比较,验证了所提CNN-LSTM双通道融合神经网络模型的有效性和准确性。本文提出的路面辨识方案实现了实时道路识别的目标,硬件与软件架构和神经网络模型更适合车辆系统搭载,为车辆运动控制提供了实时准确的路面信息。     

用于公路车-桥系统振动分析的精细化轮胎模型

为了解决当前公路车桥耦合振动模型中轮胎模型过于简化、车轮-路面接触力与桥梁响应计算结果不够精确的问题,提出了一种精细化轮胎模型.首先基于车辆橡胶轮胎的几何、力学特征,建立了径向弹簧力学模型并进行了理论推导;然后考虑轮胎与路面接触面的刚度分布特征和高速状况下轮胎的惯性力,提出了轮胎接触面分布刚度的计算方法,保证了轮胎接触...     

汽车轮胎与路面接触应力分布特点及力学模型

为分析重载交通对沥青路面使用性能的影响,研究了汽车轮胎与路面接触应力的分布特点.轮胎与路表的接触影响因素可分为两类:轮胎相关因素与路面相关因素,文章从力学的角度出发,综合考虑汽车轮胎结构类型、轮胎花纹、轮胎气压、轮胎竖向荷载、行驶速度、轮胎工作状态和路面表面几何特征与干湿状况等影响因素,分析了汽车轮胎在路面上的轮迹接触面形状、接触应力方向组合、接触应力分布特点,通过数学推导,简化荷载模型,在车辆匀速行进情况下,假设轮胎-路表接触面为矩形,考虑轮胎-路表接触力修正系数,建立了轮胎-路表三向接触应力模型,该模型有利于分析竖向接触应力、水平纵向和横向接触应力分布特征及影响因素.     

基于轮边驱动电动汽车轮胎力估计的路面附着系数估算

为了能够实时准确的获得当前车轮的轮胎力及路面附着系数以提高汽车主动安全性能,提出一种轮边驱动电动汽车状态估计与路面附着系数估计相结合的估计方法。根据车载传感器及七自由度非线性车辆动力学模型,采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)进行车辆状态及轮胎力的估计。结合EKF估算结果和轮胎模型,采用递归最小二乘法(RLS)实时估计不同路面的附着系数。仿真结果表明:该方法可以在较为复杂工况下估计出不同的路面附着系数,估计精度较高,实时性较好。     

汽车轮胎-路面附着系数非线性观测器设计与仿真研究

轮胎-路面附着系数对于车辆主动安全控制系统设计与分析十分重要,本文中提出一种以鲁棒稳定性为设计目标的非线性观测器。通过分析轮胎侧向运动,建立数学模型,利用CarSim与Matlab/Simulink软件搭建联合仿真模型,实现鲁棒自适应观测器设计。通过仿真系统获取轮胎路面附着系数和轮胎侧偏角及相关信息,验证并分析所设计观测器的性能。     

基于车路系统的事故现场轮胎印迹强度参数化研究

为明确事故现场可视轮胎印迹强度与车辆动力学特性、轮胎橡胶磨损特征及道路表面灰度之间的关联特性,提出基于车路耦合的事故现场轮胎印迹强度参数化研究方法。通过结合动态滑动摩擦因数模型及轮胎非线性模型,建立车辆路面9 DOF非线性系统动力学模型,运用VBOX惯性测量技术验证模型的有效性。运用胎面磨损能量模型,从车路系统角度确定车辆、轮胎和路面特性对轮胎全局摩擦力及胎面磨损特性的影响。结合印迹强度特征模型提出轮胎印迹强度参数研究方法,选取不同制动、转向角工况及3组路面、胎面特性对轮胎路面接地力学特性、胎面橡胶磨损量、可视轮胎印迹特征进行仿真分析。结果表明：印迹强度仅与全局摩擦力大小有关,与轮胎路面滑移方向无关;滑移工况下胎面橡胶磨损量随着全局摩擦力和滑移速度的增大而增大,而印迹强度变化不明显;制动力矩和道路表面灰度对产生可视轮胎印迹起决定作用,转向角主要影响不规则可视轮胎印迹的产生;前轮轮胎最先出现可视印迹,且可视印迹长度和强度均高于后轮轮胎;采取可视印迹起点作为事故车辆速度判定具有一定的误差,应根据具体情况进行具体分析;研究成果能够为基于可视轮胎印迹的交通事故重建提供理论基础。     

车辆侧倾状态估计的研究

针对复杂行驶工况下车辆侧倾状态无法准确测取,因而对车辆侧倾无法有效控制的问题,本文中利用车辆耦合动力学与模糊T-S理论,设计了基于模型的T-S状态观测器算法,实现了复杂工况下车辆侧倾状态的实时有效观测。首先,构建了不同路面激励与转向盘转角工况下的车辆垂向与横向运动学模型;接着,在考虑轮胎受力具有强非线性特点的基础上,提出了基于T-S理论的轮胎T-S模型,并采用"魔术公式"对其进行了仿真验证;然后,基于轮胎T-S模型与整车动力学模型,利用贝叶斯理论,设计整车T-S观测器算法;最后,利用Car Sim软件对标准A/C级路面激励工况下整车T-S观测器实时估计的车辆侧倾角与侧倾率进行仿真验证。结果表明,所设计T-S观测器可有效估计车辆侧倾状态,最大标准偏差不超过12%。     

轮胎包容特性分析及其在汽车振动系统建模中的应用

本文分析了轮胎与路面的接触特点，将汽车承载系统简化为二自由度垂直振动系统，建立了同时考虑轮胎几何滤波效应与弹性滤波效应的弹性滚子接触模型。基于刚性滚子模型和弹性滚子模型，仿真出滚子包容后的有效路形。     

汽车ESP模糊自适应控制

基于模糊控制理论设计了一种模糊自适应ESP控制器,该控制器可根据反馈的车辆状态信息自动适应车速和路面附着系数的变化.采用Matlab/Smulink建立了14自由度车辆模型和控制器模型,考虑了轮胎的非线性特性对汽车转向特性与行驶稳定性的影响.仿真结果表明,该控制器能够提高汽车在高速或光滑路面上的操纵稳定性,有较强的适应性和鲁棒性.     

基于CDTire的车辆动态载荷提取方法

为了在车辆设计阶段快速有效地排查疲劳耐久问题,建立了基于CDTire的整车动态载荷虚拟路面提取方法,并研究了路面与轮胎对车辆载荷提取与疲劳分析的影响。结合整车动力学模型,应用5款轮胎的CDTire模型,分别在不同频率特性的路面上提取了车辆轮心动态载荷,通过对比载荷时域曲线和伪损伤,分析了不同轮胎对车辆动态载荷的影响。由分析结果可知,乘用车的簧上质量较小,轮胎因素对底盘动态载荷影响较小。     

基于前轮转角约束自适应模型预测控制的路径跟踪研究

针对在车辆行驶中较小的前轮转角无法充分利用路面附着能力,较大的前轮转角使得车辆的行驶稳定性差的问题,文章提出了一种前轮转角约束自适应模型预测方法。首先建立车辆的动力学模型,然后通过计算得到轮胎纵向力,最终得到车辆的前轮转角。将车辆的状态量与前轮转角自适应约束条件输入给模型预测控制器,输出车辆的前轮转角,实现对参考路径的跟踪。在Carsim和MATLAB平台上联合仿真,仿真结果表明前轮转角约束自适应模型预测控制的车辆相比固定转角约束的车辆具有较好的跟踪能力和稳定性。     

基于自适应模型预测的智能汽车横向轨迹跟踪控制

当路面附着情况和车辆行驶状态不断变化时,基于恒定侧偏刚度的模型预测控制(MPC)不能考虑轮胎非线性特性的影响,难以保证车辆轨迹跟踪的适应性。为此,提出一种考虑轮胎侧向力计算误差的自适应模型预测控制(AMPC),以提高智能汽车在不确定工况下的轨迹跟踪性能。分析了路面附着系数和垂向载荷对轮胎侧向力的影响,基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法,设计了利用侧向加速度和横摆角速度作为测量变量的前后轮胎侧向力估计器。利用轮胎侧向力线性计算值与估计值的差值计算得到侧偏刚度修正因子,设计了前后轮胎侧偏刚度的自适应修正准则,进而提出了一种基于时变修正刚度的AMPC控制方法。基于CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真和硬件在环测试平台,对AMPC控制的有效性和实时性进行了验证。研究结果表明：在不同的路面附着情况和车辆行驶状态下,AMPC控制都能够降低横向位置偏差和航向角偏差,有效提高车辆的轨迹跟踪精度,其控制效果明显优于基于恒定侧偏刚度的标准MPC控制。尤其在低附着工况下,标准MPC控制会因为线性轮胎力的计算误差过大而导致车辆在轨迹跟踪时严重失稳,而AMPC控制通过估计轮胎力修正侧偏刚度依然能够保证车辆稳定有效的跟踪参考轨迹。所提出的AMPC控制在保证控制精度的同时具有良好的实时性,对智能汽车控制系统的设计与优化具有重要参考价值。