缺陷汽车产品召回的批次性质量追溯方法

《缺陷汽车产品召回管理规定》的实施对汽车生产厂商的召回可追溯性提出了要求。文中定义了可追溯性的特点、范围、功能,提出建立以批次管理为核心的质量追溯方法,实现贯穿召回前及召回中的全过程追溯管理,为汽车厂商提供指导意见。     

产品条码追溯技术及在GF6项目中的应用

本文主要阐述了产品条码追溯技术的系统设施和编码设计，并以上汽股份汽车齿轮总厂GF-6项目为案例，分析条码应用技术和可追溯性的研究方法及解决途径。表明：要获得产品可追溯的准确性、高效性，主要取决于产品追溯系统和生产过程的控制和物流管理。     

基于身份链的沥青材料可追溯模型及应用研究

分析了沥青材料追溯的现状和目标,建立了适合沥青材料的可追溯模型,能够快速基于身份链进行信息追溯,并进行沥青材料追溯管理平台系统设计,通过模型应用和分析,验证所述方法的有效性。     

物流仿真系统构建技术研究

针对物流仿真系统体系结构的难题,建立物流系统仿真研究的基本步骤,创建供应链运营参考模型,包括基本的供应链过程要素、过程性能评价指标和供应链对象模型。最后,给出实现物流仿真系统的关键技术,即用于静态建模的物流系统建模标记语言和用于动态建模的Multi Agent技术。     

基于自适应神经网络动态面算法的ECHPS系统控制策略研究

针对重型商用车采用固定助力特性的液压转向系统(Hydraulic Power Steering,HPS)存在操纵稳定性差的缺点,提出了一种旁通流量控制式电控液压转向系统(Electrical Controlled Hydraulic Power Steering,ECHPS)。建立了该转向系统核心部件电液比例阀数学模型,设计了ECHPS系统的助力控制策略和助力特性曲线,为了消除被控系统受到参数不确定性和外界干扰的影响,采用神经网络与自适应动态面技术相结合的算法设计了一种新型控制器。通过理论与仿真分析证明了所设计的自适应神经网络动态面控制器不仅响应快、跟踪效果好、控制精度高,而且能够实现汽车低速时的转向轻便性和高速时的良好路感要求。     

基于扩展卡尔曼滤波的车道融合跟踪

车道检测算法的研究是智能车辆自动导航的首要环节。与目前基于视觉的车道检测与跟踪系统不同,本文提出一种基于扩展卡尔曼滤波的车道融合跟踪方法。该方法利用毫米波雷达探测到前方车辆的距离信息,并采用扩展卡尔曼滤波技术和图像处理技术,建立车道跟踪的动态视觉窗口,提取车道边界,并判断前方车辆相对于车道的位置。该方法大大缩减了处理时间,且增强了系统的鲁棒性。     

重度混合动力轿车限力矩离合器液压系统的压力控制

以重度混合动力轿车为应用对象,根据模式切换过程中限力矩离合器的转矩和平顺性要求,设计了一种静压式限力矩离合器液压系统.建立了系统动态特性方程和基于Amesim平台的液压系统仿真模型,进行了不同离合器回位弹簧压缩量、蓄能器弹簧刚度及初始压缩量条件下的系统动态性能仿真.通过液压系统性能试验,验证了液压系统压力控制的正确性和适用性.     

标识和可追溯性在装配生产线上的方案设计

文章介绍了标识和可追溯性在装配生产线的应用现状及其发展前景,以及标识和可追溯性系统的组成部分及各部分作用原理,举例论述了标识和可追溯系统在汽车零部件装配生产线的具体应用。包括相关标准、基本组成部分、主要操作流程。分析说明了标识和可追溯性在当今汽车生产行业和质量管理体系的重要作用,为开发系统提供了参考方案。     

基于神经网络的虚拟基准站自差分GPS定位的研究

提出了一种适合于铁路和公路固定线路的虚拟基准站自差分GPS定位的方法，讨论了建立动态虚拟基准站的方法及基于神经网络的虚拟基准站的结构，并对这一神经网络进行了训练。实验表明，系统的定位精度得到了提高，也有较强的动态跟踪能力。     

沃尔沃汽车与宁德时代、LG化学合作利用区块链追溯电池中的钴材料

<正>目前,沃尔沃汽车与宁德时代、韩国LG化学2家全球电池供应商,以及全球领先的区块链技术公司达成协议,开始确保钴材料的可追溯性。由此,沃尔沃将成为首家采用区块链技术,在全球追溯用于电池的钴材料的汽车制造商。区块链技术建立了一个透明且可靠的数据共享网络,让有关原材料来源的信     

基于增益模糊滑模变结构的线控液压转向控制

在分析全液压转向结构与转向偏差机理的基础上,设计了一种线控液压转向系统以实现车辆转向同步,消除转向偏差;针对现有方法确定的期望转向曲线可跟踪性差而无法实现转向同步,提出一种基于转向效率的期望转向曲线及其可行域确定方法,以最大、最小转向效率对应转向曲线为期望转向曲线可行域的上、下边界,确保期望转向曲线的可跟踪性;针对系统扰动不确定性及油液泄漏非线性,基于组合趋近律滑模控制,并引入饱和函数代替符号函数,在一定程度上抑制了控制系统的抖振;由于组合趋近律增益自适应性不足,导致车轮转角及角速度发生变化时,存在系统动态响应能力差的问题,通过分析车轮转角、角速度与趋近律增益的关系,制定了基于车轮转角及角速度的模糊规则表以自适应调整趋近律增益,实现增益模糊滑模控制,进一步提高油液补偿自适应能力和线控液压转向系统的鲁棒性;最后基于MATLAB/Simulink进行了仿真和试验验证。结果表明：提出的基于转向效率的期望转向曲线均具有良好的可跟踪性能;增益模糊滑模变结构控制具有良好的动态响应特性及控制精度,可有效地消除转向偏差,实现线控液压转向系统的同步转向。     

基于雷达和视觉技术的车辆跟踪窗口

针对基于视觉技术的运动检测鲁棒性差、计算量大的缺点,提出一种融合雷达与视觉信息建立车辆跟踪窗口的方法。采用动力学模型描述车辆运动,通过基于雷达量测的扩展卡尔曼滤波(EKF)估计,确定目标初始位置,然后根据灰度信息自适应调整跟踪窗口的中心位置及尺寸,快速而准确地建立起以目标形心为中心且适合目标大小的跟踪窗口,缩小了后续图像处理区域。三维场景仿真实验证明,该融合方法能快速有效地建立起目标的跟踪窗口。     

Adaptive feedforward control of a steer-by-wire system by online parameter estimator

The tracking control of the steer-by-wire (SBW) system to achevie desired steering motion is the core issue for the design of algorithm. Most of model-based tracking control assumed the constant parameters without the consideration of dynamic characteristics. The external disturbances and model nonlinearities can bring uncertainties of the system parameters. To reduce the influence of parameter uncertainties, an online estimator by output error identification method is proposed to estimate the dynamic parameters of a SBW system. Meanwhile, the parameter gradient projection method is applied to eliminate the parameter drift, while a full order state observer is developed to weaken the effects of noise disturbance during the parameter identification. Since the sensitivity of parameter uncertainties for the feedforward control, the online estimator is incorporated into the control model and improve the controlled robustness. The proposed adaptive feedforward controller is conducted by the real-time experiments to show the tracking performance.     

基于Labview的车辆跟踪系统

针对目前城市中交叉口智能化管理的迫切需求．设计了一种基于Labview的车辆跟踪系统。选用Labview非配套的图像采集卡，使用动态链接库技术开发了驱动程序，实现了视频采集。在此基础上，使用动态图像处理技术中的二维运动估计技术，结合背景更新模型提出了一种车辆跟踪算法。对采集的交通视频图像进行了多组试验．试验结果表明，该车辆跟踪算法的跟踪成功率可达90％～95％。     

路段短时交通量预测自适应控制法

基于自动控制理论,文章提出一种路段短时交通量的动态预测算法。以历史交通量观测数据为输入,下一时刻交通量预测值为输出,构造了单输入单输出的离散时间动态系统,设计了反馈控制回路和自适应PID控制器对预测结果进行修正。实例分析表明,该算法能较快跟踪交通量的变化,实时修正算法,能实现时间和空间上的移植。     

Dynamic analysis of a pantograph-catenary system using absolute nodal coordinates

The dynamic interaction between the catenary and the pantographs of high-speed trains is a very important factor that affects the stable electric power supply. In order to design a reliable current collection system, a multibody simulation model can provide an efficient and economical method to analyze the dynamic behavior of the catenary and pantograph. In this article, a dynamic analysis method for a pantograph-catenary system for a high-speed train is presented, employing absolute nodal coordinates and rigid body reference coordinates. The highly flexible catenary is modeled using a nonlinear continuous beam element, which is based on an absolute nodal coordinate formulation. The pantograph is modeled as a rigid multibody system. The analysis results are compared with experimental data obtained from a running high-speed train. In addition, using a derived system equation of motion, the calculation method for the dynamic stress in the catenary conductor is presented. This study may have significance in providing an example that a structural and multibody dynamics model can be unified into one numerical system.     

Second-order sliding mode controller with model reference adaptation for automatic train operation

In this paper, a new approach to model reference based adaptive second-order sliding mode control together with adaptive state feedback is presented to control the longitudinal dynamic motion of a high speed train for automatic train operation with the objective of minimal jerk travel by the passengers. The nonlinear dynamic model for the longitudinal motion of the train comprises of a locomotive and coach subsystems is constructed using multiple point-mass model by considering the forces acting on the vehicle. An adaptation scheme using Lyapunov criterion is derived to tune the controller gains by considering a linear, stable reference model that ensures the stability of the system in closed loop. The effectiveness of the controller tracking performance is tested under uncertain passenger load, coupler-draft gear parameters, propulsion resistance coefficients variations and environmental disturbances due to side wind and wet rail conditions. The results demonstrate improved tracking performance of the proposed control scheme with a least jerk under maximum parameter uncertainties when compared to constant gain second-order sliding mode control.     

基于矢量控制的混合动力汽车电机控制器设计

为满足HEV扭矩响应快的要求,本文研究基于转子磁定向的矢量控制算法并建立仿真模型,仿真结果表明,该方法能够获得良好的动态跟随性;然后对控制器的软、硬件进行模块化设计,为实现异步感应电机矢量控制构建平台;同时,采取多种抗干扰及隔振措施使控制器能够适应HEV的工作环境;最后通过电机台架试验验证,所设计的驱动系统具有扭矩响应快、调速范围宽、综合效率高等特性。     

基于网络基坑沉降预测的马尔可夫修正模型

分析灰色GM(1,1)预测模型存在的理论缺陷,指出灰色GM(1,1)预测模型虽可用于小样本基础数据预测,但对基础沉降一类随机性强、波动性较大的数据拟合质量较差,预测精度降低。因而,提出利用马尔可夫链修正神经网络模型,其计算过程为:首先建立神经网络动态拟合模型作为基础沉降变化的基准线,在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,最后通过系统状态划分样本值与模型拟合值之间的残差及中误差等指标分析计算,最终完成基础沉降的准确计算,该模型应用于基础沉降工程实例运算,取得较好效果。