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。     

基于轴距预瞄的非匀速工况车辆悬架状态估计

为实现车辆在非匀速行驶时的悬架相对速度和簧上绝对速度估计，同时减小车载传感器的数量，构造了不考虑车轮动力学、以车轮垂直速度为输入的车辆悬架系统简化模型，设计了一种基于速度自适应轴距预瞄的结合卡尔曼滤波算法估计整车悬架相对速度和簧上绝对速度的方法。仿真结果表明，在车辆非匀速行驶通过低频正弦路面、减速带、凹坑以及典型随机路面时，所提出的方法可以准确估计车辆的悬架相对速度和簧上绝对速度，且速度自适应轴距预瞄的引入减少了传感器的使用数量。     

基于卡尔曼滤波算法的车辆振动状态估计与最优控制研究

在建立2自由度1/4车辆悬架振动模型基础上,提出了利用卡尔曼滤波算法估计车辆行驶振动状态的方法。通过设计卡尔曼滤波算法,对在不平路面上行驶车辆的车身垂向位移、垂向速度和车轮垂向位移、垂向速度状态进行估计,并通过Matlab/Simulink对估计效果进行验证。验证结果表明,该方法能够在不同路面、不同车速下准确估计车辆的相关参数,为汽车主动悬架的最优控制提供了基础。     

基于主动横向稳定杆的汽车侧翻混杂控制研究

针对车辆在侧向加速度与路面不平干扰时,容易发生侧翻和影响乘坐舒适性的问题,本文中设计了一种主动横向稳定杆装置。为满足车辆在各行驶工况下的性能要求,提出了采用混杂控制方法对不同工况下的车辆进行控制。在紧急转向或不平路面工况时,为防止车辆侧翻和提高车辆的乘坐舒适性,分别利用线性二次型最优控制理论设计了控制器,并采用微粒群优化算法对控制器的权系数进行优化。在此基础上建立了整车控制模型,并通过台架试验验证所建模型的正确性。最后对采用主动横向稳定装置控制的车辆进行了一系列时域和频域仿真,结果表明,该方法能根据车辆不同的行驶工况有效避免车辆侧翻,且明显改善了车辆的乘坐舒适性。     

基于BP神经网络的路面不平度识别

将BP神经网络作为识别路面不平度的工具，确定了用于识别的评价指标。建立了前后轮路面不平度滤波白噪声模型和汽车平顺性4 自由度平面模型，通过仿真获得车辆响应和前后轮路面不平度，作为BP 神经网络的输入和输出。采用3 层BP 神经网络识别路面不平度，先后构造了44 种车辆响应输入方案进行训练和测试，通过评价指标选出最优输入方案。研究结果表明，在车辆行驶的常用路面和车速条件下，识别前后轮路面不平度的最优输入方案由车轮垂直加速度、车轮垂直位移和悬架动挠度组成。     

IVECO汽车悬架系统性能参数仿真研究

本文给出一种IVECO汽车面向行驶平顺性分析的简化仿真模型，应用仿真模型对某型号IVECO汽车进行了随机不平路面输入下的汽车悬架系统性能参数仿真试验研究，得出了悬架系统性能参数对汽车行驶平顺性指标一车身振动加速度均方根值的影响规律，为确定该车悬架系统性能参数优化设计的设计空间和初始值提供了依据。     

基于ReliefF-RBF的路面不平度识别算法研究

路面不平度对道路车辆行驶安全性及车辆动力学响应具有重要影响。通过将路面不平度识别与先进悬架控制结合,有望能进一步提升乘员舒适性和车辆的操纵稳定性。现有基于数据驱动的路面分类方法难以高效处理时变参数与车速,现有基于模型的路面识别算法需要已知精确车辆模型,在实际应用中面临车辆物理参数难以获得的问题。提出一种融合模型和数据驱动的路面分类算法,采用基于模型的方法反算等效路面轮廓,结合数据预处理方法,对车辆响应和反算等效路面轮廓数据进行滤波;对等效路面轮廓和响应信息进行时域频域特征计算,采用ReliefF算法进行关键特征提取,构建基于径向基函数神经网络的路面分类器,进行路面分级识别;通过仿真试验和实车试验验证了不同车辆参数和车速下所提出的算法鲁棒性。     

多轴车辆在复杂路面行驶时的阻力模拟方法研究

本文提出了一种用于多轴车辆测功试验台进行复杂路面模拟时,确定车辆各驱动轴所需施加行驶阻力的方法。本方法通过建立多轴车辆行驶的动力学模型,对车辆行驶中的相关状态量进行计算,进而获得测功机在模拟车辆行驶时所需施加的载荷。与一般方法相比,本方法能够更好地反映具有小坡度、短保持距离、坡度频繁变化等特点的复杂路面对车辆行驶状态的影响,从而使施加载荷更接近于车辆真实的行驶情况。同时通过统计方法将振动台架中使用的路面高程谱进行转换,生成用于本方法使用的测功台架复杂路面地形谱。最后对提出的车辆模型进行了仿真,对比分析了多轴车辆在水平路面和复杂路面上等速、加速、滑行和制动等行驶情况下车辆各个状态量的变化情况,仿真结果初步验证了方法的可行性。     

基于ADAMS/Car的雨天汽车行车安全分析

以多刚体动力学仿真软件ADAMS/Car为依托,建立车辆动力学模型、道路模型、车路耦合模型.通过改变ADAMS/Car中道路文件的路面摩擦系数,分别研究了车辆在干燥路面、潮湿路面及雨天路面的行驶状况.通过单移线和斜坡脉冲转向这2种常见工况进行仿真分析,得到了不同的车辆侧向位移曲线和车轮所受的侧向反力曲线,分析雨天对汽车行车安全的影响.单移线仿真试验结果表明:雨天路面摩擦因数为0.4,车速为60 km/h时,车辆变车道容易失去控制发生意外;车速为55km/h,转向盘转角达到70°时,车辆也将失去控制;斜坡阶跃仿真试验结果表明:车速为40 km/h,车辆将会失去控制.      

铰接式自卸车悬架系统动力学建模与仿真

建立了一个铰接式自卸车9自由度线性动力学模型，并用Matlab语言编写了基于Simpson算法的仿真程序，来仿真它对路面随机输入的响应，用以计算数种工况下座椅总加权加速度均方根值。仿真结果表明，所建模型能较好地吻合座椅的实际振动，不仅可以正确评估系统的平顺性性能，还可为新型铰接车辆悬架系统、橡胶弹簧的优化设计提供理论和方法支持。     

基于MATLAB/Simulink车辆主动悬架时频响应研究

为了研究车辆主动悬架时频响应特性,以主动悬架1/4车辆模型为研究对象,依据车辆系统动力学理论建立了1/4车辆主动悬架动力学模型,利用Simulink对悬架和车身加速度进行仿真,对不同车速下的路面高程曲线的频谱和车辆固有频率进行分析。研究结果表明,仿真车辆在B级公路以60km/h车速行驶时,路面激励引发车辆共振。     

大客车垂向加速度影响因素与乘客舒适度研究

<正>本文研究的重点,是大客车在实际行驶过程中乘员所感受到的路面颠簸,通常是指车辆在行驶过程中由于车速变化或路面不平而引起的车辆垂直方向振动加速度的改变~([1]),以及由此对乘员的生理和心理产生的影响。本文通过定量计算车身垂直加速度的影响因素和影响规律,定性分析车辆垂直加速度与乘客舒适度~([2-5])之间的关系。1大客车动力学模型     

IVECO汽车悬架系统性能参数设计方法

本文给出一种IVECO汽车面向行驶平顺性分析的简化仿真模型,应用仿真模型对某型号IVECO汽车进行随机不平路面输入下的汽车悬架系统性能参数仿真试验研究,得出了悬架系统性能参数对汽车行驶平顺性指标—车身振动加速度均方根值的影响规律,为确定该车悬架系统性能参数优化设计的设计空间和初始值提供依据。     

行驶于矿山软土路面的自卸车的减振系统协同优化

大吨位矿用自卸车的行驶工况非常恶劣,严重影响车辆的行驶平顺性和操纵稳定性;同时,矿区路面为沙壤土路面,其变形对矿用自卸车的振动也有显著影响。针对此问题,本文中将同时考虑垂向、纵向和侧向相互作用的轮胎-地面接触模型与整车多体动力学模型集成,实现了在变形地面条件下的车辆地面耦合系统的建模,进行ADAMS/Simulink联合仿真,并通过实车道路试验验证了模型的准确性。结果表明,采用计及路面变形的动力学模型,仿真精度提高了7%以上。在此基础上,通过建立2阶响应面近似模型,利用多岛遗传算法对自卸车油气悬架和横向稳定杆参数进行协同优化,保证了在不破坏整车操纵稳定性的前提下,有效改善了车辆的行驶平顺性。     

基于动力学模型预测控制的铰接车辆多点预瞄路径跟踪方法

现有的铰接车辆路径跟踪控制方法在模型线性化和预瞄误差过程均产生较大误差,导致跟踪精度降低。针对铰接车辆路径跟踪控制,构建了铰接车辆动力学模型,采用基于状态轨迹的线性化方法补偿动力学误差,提出了考虑路径多点预瞄误差的控制目标,设计了基于动力学模型的模型预测控制器,用以优化铰接点处转向力矩。为验证该方法的有效性,采用Matlab/Simulink和Adams软件构建了联合仿真平台,对控制算法进行了仿真验证。仿真结果表明,本文中设计的控制器可有效提升铰接车辆路径跟踪精度。     

基于LMS自适应滤波的模糊控制主动悬架研究

以车辆操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标，根据路面一车辆系统的特点，提出一种在线可调整的模糊控制算法，利用LMS自适应模块调整模糊控制器的自调整因子，改善单一模糊控制算法对专家先期经验的依赖。针对简化的车辆模型，以路面信号作为激励源，进行悬架系统的振动控制研究，结果表明提出的算法对车辆悬架系统的振动控制具有较好的适应性。     

路线及路面条件设计阶段的安全性评价仿真系统

以公路横断面数据为型值点,应用multi-quadric插值函数先后拟合出路面单元节点的平面坐标以及高程,并用大量的小三角形单元来逼近连续的路表曲面,从而获得适于行驶动力学仿真的三维路面模型。在ADAMS软件环境下,建立了轻型客车和轿车的整车模型以用于仿真时的动力学解算。研究了轮胎-路面的耦合方法及跟踪路中线的闭环路径控制策略、维持车速的速度控制策略。最后在ADAMS环境下形成了路线-驾驶员-车辆仿真识别系统,通过道路上的运行仿真,获得沿路线上的车辆行驶动力学响应,进而对公路几何线形和路面条件的安全性做出判断以及评价,并以某段二级公路为实例进行了仿真分析。结果表明:该仿真系统对于道路建成后事故多发路段的安全改善具有重要意义。     

车辆系统垂向与横向耦合的侧倾状态估计

为有效解决复杂行驶工况下车辆耦合侧倾运动状态无法精确获取,进而对车辆系统操纵稳定性与乘坐舒适性兼顾优化无法提供准确输入的难题,本文中设计了基于车辆垂向与横向耦合动力学的双非线性状态观测器算法,以实现复杂行驶工况下车辆耦合侧倾运动状态的实时准确估计。首先,建立了路面激励模型与整车系统垂向与横向耦合动力学模型;接着,利用无迹卡尔曼滤波方法(UKF)与非线性模糊观测(T-S)理论,设计了非线性状态观测算法,以在不同路面激励工况下对车辆系统簧载质量与侧倾状态进行联合估计;最后,运用CarSim■动力学软件,对比分析了在标准A级与C级路面上进行J-turn试验工况下,采用联合状态观测器(UKF&T-S)实时估计车辆侧倾角与侧倾率的观测精度。结果表明,本文所设计的UKF&T-S观测器可有效估计车辆侧倾状态,且与CarSim■仿真数据相比识别状态标准偏差不超过10%。     

多自由度双轴车辆模型在波形路面上的动力分析

为了分析车辆以不同速度和不同载质量行驶于不同波长、振幅和坡度的波形路面时,车辆对路面的动载荷作用,根据綦万高速公路路面平整度的实测结果,得到描述波形路面的参数即波长和振幅,编制路面文件,在ADAMS中模拟波形路面,并以现有某红岩重型卡车为研究对象,利用ADAMS多体动力学分析软件建模仿真,建立其车架、悬架和驾驶室等的多体动力学模型,对整车模型进行仿真计算,揭示了车辆动载与路面不平度之间的关系,提出了降低车轮动载荷的方法。     

考虑道路因素的智能车辆纵向运动决策与控制研究

针对智能车辆纵向运动时的交通道路适应性问题,考虑路面附着系数和前车运动速度等因素,研究了智能车辆纵向运动决策与控制方法。论文研究了基于车头时距的纵向运动决策方法并建立不同驾驶行为的目标车速模型,运用变论域模糊推理算法设计了目标加速度模型。基于纵向动力学模型,运用自适应反演滑模控制算法建立了驱动控制器和制动控制器。对高附着系数路面和低附着系数路面的行驶工况进行仿真试验验证,结果表明,在不同的附着系数路面和前车变速行驶条件下,智能车辆能实时、合理地决策目标车速、目标加速度,实现安全、高效、稳定的跟驰。