基于ADAMS的随机路面不平度建模及参数选择

车辆的垂直运动和俯仰运动会影响乘客的舒适性和安全性,垂向振动的激励除了发动机的激励,还取决于路面轮廓的不平度.应用谐波叠加法对路面不平度的特征能较好的拟合,并对生成的路面与国际标准的分级路面进行对比,分析谐波的数目对路面不平度均方根值有很大影响,证明生成时域信号的功率谱密度与标准规定的路面等级一致,可以作为研究车辆垂向...     

路谱模拟中四轮相干时域模型仿真研究

文章简单介绍了路面不平度的概念及其统计特性,分析了构造路面不平度的数学模型,选取谐波叠加法对标准路面谱进行了重新构建,通过时空相干性构建了四轮路面输入模型,并在MATLAB中对其进行了验证。     

路面不平度重构的AR模型阶数确定方法研究

为了进一步提高对虚拟路面的重构精度,根据路面不平度是实平稳随机过程这一特点,按给定的标准路面不平度功率谱密度建立其相应的时间序列模型—AR模型。以此对路面不平度进行重构并对重构结果作相应的谱分析。通过对重构不平度的功率谱密度与标准功率谱密度之间的相对误差控制来确定AR模型的最优阶数,即当相对误差在某一阶数下取得最小值时,则此阶数就为模型的最优阶数。利用该方法对标准路面进行重构,结果表明,重构的功率谱和不平度均方根值的拟合精度相对传统的阶数确定方法都有较大的提高,从而证明此阶数确定方法的可行性和优越性。     

基于时域模型的路面随机激励模拟

为进一步提高路面平整度模拟精度,文中研究一种公路路面不平度的数值模拟方法。首先基于AR模型,建立了由路面随机激励的时间功率谱密度求得双轮路面随机激励时域AR模型的方法,并构建了相应的算法;然后在MATLAB平台上对双轮路面时域AR模型进行仿真,得到了各级路面谱曲线,通过与标准路面谱对比,验证了路面随机激励AR模型的正确性。     

伪随机桥面不平顺时域模型仿真分析研究

桥面不平顺是车辆-桥梁耦合系统振动的主要影响因素之一,引入路面不平度来模拟桥面不平顺,假定路面不平度是具有零均值、各态历经的平稳随机过程,且服从高斯概率分布。基于FORTRAN平台编制了模拟桥面不平顺的仿真程序BDR,采用FFT法及谐波法模拟了按国家标准GB/T 7031-86划分的B、C级桥面不平顺曲线。结果表明:该模型能够描述复杂且不规则的路面形状,适用于任意谱密度函数的平稳随机过程,适应性良好。     

基于MATLAB的路面不平度数值模拟及验证

路面不平度是衡量路面质量的重要指标。文中使用MATLAB平台,建立了A,B,C级路面的路面不平度仿真模型,并采用滤波白噪声生成法模拟出A,B,C级路面的路面不平度功率谱。这种模拟仿真方法产生的路面不平度能够非常接近目标谱,很好地满足谱一致原则。     

基于实测不平度的路面等级分析与评价

通过经改良的平整度仪的实际测量得到了路面不平度数据,将所测得的频域信号转化为位移信号后,采用经验模态分解去均势项和小波硬阈值去噪等方法对数据进行了预处理。再对预处理后的数据进行傅里叶变换得到功率谱密度曲线,并用倍频程的平滑滤波法得到了平均功率谱密度曲线。然后运用谐波叠加法重构了A级路面谱并将其与实测路谱进行对比,最后用特征参数提取法评价所测路段的路面等级,并在分析和处理所有测量路段后,基于统计结果对整个林场的路面状况进行了评价。结果表明试验方法可行,所测区域路面整体水平较好,大部分集中在A级和B级,整体路面不平度在B级以上。     

谐波叠加法在道路谱重构中的改进与应用研究

三维路面的数值模拟是车辆虚拟道路试验中的重要研究课题，而道路谱的重构与分析是其中的核心内容。谐波叠加法作为常用的道路谱重构方法，具有良好的适用性及精度。但在解决非规则分布的复杂道路问题时存在着重构精度不足以及计算效率不够等问题。为此，在原有的谐波叠加法基础上，提出基于改进谐波叠加法的道路谱重构方法。通过三次样条插值技术对谐波叠加法进行改进，以正定平方分解 （Cholesky） 次数来减少计算内存，从而提高道路谱重构精度。研究发现，相较于传统的谐波叠加重构方法，基于改进谐波叠加法的道路谱重构算法运行模拟时间大大减少，但是精度明显提升。与直接测量法、载荷谱迭代法、谐波叠加法以及滤波白噪声法等相比，基于改进谐波叠加法的道路谱重构精度在90%以上，具有显著优势。基于改进谐波叠加法的道路谱重构模拟仿真，重构的路面功率谱与标准路面谱能很好地契合，得到更加满意的仿真效果，在车辆虚拟道路试验中具有一定的实践应用价值。     

基于RBF神经网络识别路面谱的新方法

路面不平度是车辆行驶中振动的重要激励。为了识别路面不平度的功率谱密度函数(路面谱),提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络识别路面谱的新方法。该方法以7自由度汽车振动模型为基础,以MATLAB软件仿真得到的汽车车身质心垂直加速度谱为神经网络理想输入样本,以GB7031-86建议的路面谱为神经网络理想输出样本,应用RBF神经网络建立汽车车身质心垂直加速度谱和路面谱之间的非线性映射模型。另取一组仿真得到的车身质心垂直加速度谱代入已训练好的网络进行路面谱识别。结果表明:该方法具有较强的抗噪声能力和较理想的识别精度,识别的路面谱与拟合的路面谱吻合一致。     

汽车道路谱标准现状与趋势研究

道路谱是研究路面不平度的重要手段与方法.通过对道路谱的研究,可以改善汽车行驶的平顺性,提高汽车的可靠性及操纵稳定性等.现有的ISO/TC108 SC2N67与GB/T 4970-1996存在着路面不平度分级范围过广,可用分级覆盖率低,功率谱拟合表达式及等级划分方法与现有路面铺装状况不相符,路面不平度的采集处理精度过低等问题.现在道路谱研究已经朝着路面不平度重构,室内道路模拟实验及虚拟车辆试验,开发高精度的路面采集设备,对路面不平度进行高精度的处理等方向发展.     

基于汽车车身垂直加速度的典型道路路面谱识别研究

以1/4汽车振动模型为研究对象,推导出以汽车车身垂直振动加速度作为输入信号、路面不平度作为输出信号的数学模型及其模拟图,并利用MATLAB/SIMULINK搭建系统模型求解路面不平度,对路面不平度进行谱估计完成路谱的识别。通过实际测试和数据处理分析,说明该方法理论依据正确可行,可以为虚拟样机仿真路面的生成提供数据支持。     

Road roughness estimation based on discrete Kalman filter with unknown input

ABSTRACT

The road roughness acts as a disturbance input to the vehicle dynamics, and causes undesirable vibrations associated with the ride and handing characteristics. Furthermore, the accurate measurement of road roughness plays a key role in better understanding a vehicle dynamic behaviour and active suspension control systems. However, the direct measurement by laser profilometer or other distance sensors are not trivial due to technical and economic issues. This study proposes a new road roughness estimation method by using the discrete Kalman filter with unknown input (DKF-UI). This algorithm is built on a quarter-car model and uses the measurements of the wheel stroke (suspension deflection), and the acceleration of the sprung mass and unsprung mass. The estimation results are compared to the measurements by laser profilometer in-vehicle test.     

路面不平度再现方法研究

根据不平路面的统计频域特性,再现出时域信号对汽车平顺性的研究起着重要作用。介绍了描述路面不平度的模型,在此基础上,详细阐述了近年来广泛使用的几种路面不平度的重构方法的原理和实现方法,利用计算实例对它们的优缺点进行了比较。     

Analysis of wheel speed vibrations for road friction classification

ABSTRACT

With higher level of vehicle automation, it becomes increasingly important to know the maximum possible tyre forces during normal driving. An interesting method in this respect is estimating the tyre–road friction from the resonance peak in the wheel speed signal, excited by road roughness. A simulation environment using the MF-Swift tyre model is proposed, which gives insight in the correctness and functioning of this method. From implementing the estimation algorithm and considering the tyre torsional vibration system, it is concluded that frequencies and damping ratios can be estimated with reasonable accuracy and that the trends observed with changing road friction are consistent. Furthermore, the proposed simulation environment gives opportunity to investigate other issues like robustness of the estimation method to road roughness. Additionally, the tyre modelling aspect of the estimation method is analysed and improvements are proposed.     

路面平整度及车辆振动模型的研究综述

为了在车-路或车-桥相互作用的耦合体系中更准确地模拟由路面不平整度引起的车辆动荷载,以及分析由动荷载引起的路面动响应,论述了路面平整度的各种定义,回顾了路面平整度的各项评价指标、评价方法及各种评价指标之间的关系。分类阐述了针对各种评价指标的现场检测方法及仪器,分析了路面平整度的各种数值模拟方法,并推荐了更符合实际情况的平整度数值模型,介绍了用于分析路面不平度引起的车辆动荷载的各种车辆振动模型。最后总结了研究路面平整度评价指标、不平度的数值模拟方法及车辆振动模型的发展趋势,提出了用于分析车辆与路面作用的耦合振动体系的各项参数的采用建议,为研究车辆随机动荷载作用下的路面或桥面动响应提供了理论依据。     

考虑未知输入的主动悬架路面高程与等级识别研究

通过主动悬架的精确控制提高车辆乘坐舒适性与行驶安全性的基本前提是进行路面高程与等级识别。本文中设计了考虑未知输入的卡尔曼观测器,以获取路面高程信息;根据路面高程建立AR模型,得到路面功率谱密度,并求取兴趣频段内路面功率谱密度均方根值,实现了路面的等级分类。仿真分析了不同工况下路面高程估计方法和路面等级分类方法的准确性,并搭建了试验台架,验证了所提出路面高程估计方法和路面等级分类方法的有效性,为主动悬架的智能控制提供了必要条件。     

合成道路谱在四通道整车道路模拟试验中的应用

介绍了一种基于路面不平度输入的合成道路谱生成方法,以某款车为例,分析了合成道路谱在四通道整车道路模拟试验台上的模拟质量。试验结果表明,对垂直载荷敏感的通道模拟精度良好,大部分相对载荷为0.5~2.0,与实际载荷测量的波动范围一致。合成道路谱可作为四通道的垂直载荷激励,能够对整车车身和内、外饰件等零部件进行快速质量评价。     

车辆纵振路面谱研究

为了解决车辆路面纵剪力对路面损伤的评价、车辆纵振平顺性的描述等难题，提出了车辆纵振路面谱这一概念。路面不平造成了车辆垂向和纵向的振动，使它与垂向路面谱共同产生。定义了车辆纵振路面谱的数学表达方法，设计了用五轮仪测量纵振路面谱的试验，对青－黄调整公路某段进行了实测。经数据回归分析，该路段垂向路面谱对应的路面级别为C级偏优，纵振路面谱为B级偏优。