基于自适应模拟退火算法的轮胎模型参数辨识

针对Magic Formula轮胎模型,提出了基于自适应模拟退火算法的轮胎模型参数辨识方法;以轮胎实测数据为基础,以多垂直载荷下拟合结果与原始数据之间的加权误差平方和最小化为优化目标,构建优化流程对模型参数进行辨识;对辨识结果进行残差分析表明,自适应模拟退火算法能实现轮胎模型多参数的准确、高效辨识。     

基于TDFT的PAC轮胎模型参数辨识

在整车的仿真分析中,轮胎模型的精度对仿真的结果具有较大的影响。文章对魔术公式进行了详细分析研究,应用PAC2002轮胎模型进行实例说明,阐述了PAC2002模型的经验理论的结构,以及使用TDFT工具进行轮胎模型参数辨识的流程。针对不同的工况,详细的说明PAC2002需要辨识的参数。最后,基于现有车型的轮胎试验数据,采用TDFT进行PAC轮胎模型的参数辨识,并进行结果的对比。     

Magic Formula轮胎模型参数辨识的一种混合优化方法

Magic Formula(MF)轮胎模型能够准确描述轮胎的侧偏特性,广泛应用于车辆动力学的研究。由于MF轮胎模型参数多,且高度非线性,从大量的试验数据中准确辨识这些参数相当困难。提出一种基于遗传算法和数值优化算法的混合优化方法,采用由粗到精的辨识过程,先利用遗传算法得出近似最优解,再利用数值优化算法辨识出精确的参数。利用辨识出的参数计算轮胎的侧偏特性,计算结果与试验数据吻合良好,表明该方法是辨识MF轮胎模型参数的有效手段。     

基于LuGre模型的轮胎原地转向模型

基于LuGre摩擦模型的轮胎原地转向模型可表达不同轮胎刚度和载荷、不同输入频率、不同摩擦特性等工况下的回正力矩随转动角的变化关系,适于进行轮胎模型相关实时仿真运算及控制系统研究.讨论了该模型的建立过程和模型参数对轮胎转向特性的影响,进行了参数的辨识及模型仿真计算与试验结果的对比,结果表明二者有较好的一致性.     

复合工况下轮胎非线性力学特性的分段仿射辨识

为实现复合工况下轮胎非线性力学特性的准确模拟,提出了一种基于分段仿射(PWA)辨识的数学建模方法.采用基于Gauss混合模型的统计数据聚类方法进行轮胎力学特性试验数据聚类,将原始试验数据划分为若干个子集;基于最小二乘算法进行仿射子模型参数估计;结合改进的近似支持向量机算法完成相邻仿射子模型间分界面系数矩阵的求解;将辨识...     

基于系统辨识的轮胎侧偏刚度二元二阶参数模型求解

以系统辨识为出发点,建立了大型客车3自由度模型,构造了前、后轮胎侧偏刚度关于侧偏角和垂直载荷的二元二阶参数模型,推导出了侧偏力和横摆力矩的三元二阶模型.运用最小二乘回归分析方法对多输入、输出系统的参数进行了递推估计,并根据试验数据对实车的轮胎侧偏刚度模型进行了求解和验证.结果表明,所使用的理论和方法具有良好的可信性和实用性.     

UniTire轮胎稳态模型的联合工况预测能力研究

通过少量的标准试验得到轮胎力学特性参数,可以预测联合工况下(纵滑、侧偏、侧倾)的力学特性,这样就能避免做大量的复合试验。通过对轮胎简化理论模型的简单介绍,提出满足高阶理论边界条件的统一轮胎模型Un iTire,并对动摩擦因数和总切力方向修正系数给予说明。通过轮胎试验数据,使用不同辨识方法验证其预测能力,证明Un iTire轮胎稳态模型具有很高的预测精度。     

UniTire与Magic Formula稳态模型的对比研究

荷兰学者Pacejka提出的魔术公式Magic Formula和我国郭孔辉教授提出的统一轮胎模型UniTire在汽车操纵动力学研究中得到了广泛的应用。通过对这两种模型建模机理的对比表明,UniTire轮胎模型比MagicFor-mula模型具有更强的理论基础;通过试验数据辨识模型参数对比两种模型的全局辨识精度以及预测精度的结果表明,UniTire轮胎模型的全局辨识精度略高于Magic Formula模型,而且明显具有更高的预测能力。     

基于系统辨识的自动驾驶控制算法开发及实车验证

为了实现对自动驾驶车辆更优的控制效果,文章首先研究了自动驾驶车辆的动力学模型,并运用系统辨识技术,设计实车试验完成对模型中关键参数轮胎侧偏刚度的辨识;接着设计了模型预测控制的具体算法;最后通过实车试验,在自动泊车场景中验证了算法的有效性,取得了良好的控制效果。     

不同轮胎模型的动力学应用研究

本文基于乘用车的动力学模型,采用同一款实物轮胎生成不同种类的轮胎模型,通过虚拟试验场的计算方式,研究了这些轮胎模型在动力学载荷计算过程中的一致性和计算效率问题.在轮胎试验测试数据的基础上,利用专业的轮胎模型辨识软件,生成了三种轮胎模型作为研究对象,分别是FTire模型、CDTire31模型和CDTire50模型.为了使...     

纯电动汽车动力锂电池Nernst模型参数辨识

建立了电动汽车动力锂电池的Nernst经验模型,并利用遗忘因子递推最小二乘法对模型参数进行辨识。以北京市运营的纯电动环卫车的锂电池数据对所建立的模型和参数辨识算法进行验证,结果表明,所给出的方案是有效的,具有算法运算量少、模型结构简单和辨识精度较高等优点,适于电动汽车运行时对电池模型参数的在线辨识。     

轮胎花纹沟泵气噪声模型

回顾并分析了轮胎花纹沟泵气噪声机理及其声学模型,并基于对轮胎变形的力学分析提出了一种轮胎花纹沟泵气噪声的半经验计算模型.该模型直观地体现了几乎所有轮胎设计参数,如花纹沟几何参数、使用因素、结构尺寸和黏弹性参数等对泵气噪声的影响,计算结果与文献中的实验结论及通常的经验定性一致.     

轮胎磨损解析研究

车辆在使用过程中,轮胎往往出现不均匀磨损(又称轮胎偏磨),从而严重影响了轮胎的使用寿命。文中主要是在轮胎一般偏磨机理研究的基础上,应用CAE手段,探讨汽车悬架以及轮胎定位参数对轮胎偏磨的作用及针对性的修正措施。经过分析认为,轮胎气压对于轮胎磨损的影响是相当小的,而在轮胎磨损中起主导作用的是轮胎外倾角参数的设置,并且通过试验对此进行了验证。     

路面峰值附着系数辨识算法研究

为改善现有路面辨识方法,兼顾其准确性和实时性,在Burckhardt轮胎-路面数学模型的基础上,基于类比特性提出了快速准确的路面辨识算法,能实时计算汽车当前行驶路面的峰值附着系数。通过Car Sim软件建立整车模型,并测试了路面峰值附着系数,验证路面-轮胎模型。利用Burckhardt轮胎模型验证算法的有效性和可行性,再分别在单一路面和对接路面上进行Car Sim/Simulink联合仿真。结果表明,该算法能快速准确地计算出路面峰值附着系数,滞后仅0.1s,误差在5%左右。该辨识算法可同时兼顾准确性和实时性,且适用路面范围广。     

电动汽车锂电池建模及参数辨识方法研究

介绍多种电池模型及其参数辨识算法,综合考虑辨识复杂程度和精度,提出一种利用一阶RC电路模型、遗忘因子最小二乘优化算法、监控平台电池孪生模型的锂电池建模及参数辨识方法,并进行实车应用验证。结果表明,该方法能够使SOC的估计误差保持在3%以内。     

基于整车路噪性能提升的轮胎优化设计

为提升整车路噪性能,本文中基于虚拟试车场技术和代理模型优化方法对轮胎参数进行了优化。通过集成试验场扫描所得路谱、CDTire轮胎模型和整车声固耦合模型,建立了整车路噪仿真环境。采用最优拉丁超立方采样、Kriging模型和多岛遗传算法构造了优化模型。以轮胎关键物理参数为设计变量,驾驶员外耳声压级均方根为优化目标,测点三向合成加速度均方根为约束,对轮胎进行优化。优化后在测点振动满足要求前提下,整车全频段噪声得到有效改善。     

关于轮胎的圈模型

综述轮胎圈模型的历史与现状，指出各种圈模型之间差异的物理实质。在此基础上，考虑完全的非线性应变项、正确的初始应力和气压做功公式，利用Hamilton9变分原理得到了轮胎圈模型的一般动力学方程。文献中的方程可由本文的一般控制方程退化得到。利用轮胎的试验模态参数和轮胎圈模型的特征方程确定圈模型的物理参数。对195／70R14型轮胎给出了具体的数算例和试验结果，分析表明所提模型和方法是合理的。     

利用试验模态参数对轮胎垂直特性建模

本文用试验模态参数建立轮胎模型。通过对轮胎的和径向和切向激振试验获取模态参数，将地面对轮胎的作用当作输入。采用迭代算法计算了静态垂直特性，即垂直刚度、印迹长度及摩擦力在纵向的分布。然后计算了考虑轮胎预载的３００Ｈｚ内的垂直振动特性。采用模态综合方向将车轮、悬架及车身组合成的一个系统，计算出了该系统的垂直振动特性。研究显示了这种方法的可靠性和优越性。     

基于GA的车用锂离子电池电化学模型参数辨识

本文中旨在对车用锂离子电池电化学模型进行参数辨识。首先在锂离子电池平均电极模型基础上,利用均匀离散的有限差分法简化电化学模型。基于对模型特性和参数类型的分析,运用遗传算法先后对固相锂离子扩散动力学参数和模型中剩余的参数进行辨识。最终通过多倍率放电实验和NEDC循环工况实验验证了算法的有效性和参数的准确性。结果表明,算法辨识的参数可保证模型输出精度,低倍率放电时单体电压偏差在±0.03V左右。     

轮胎滚动速度效应对轮胎侧偏动特性的影响

在利用试验模态参数建立轮胎侧偏非稳态模型基础上，本文重点分析了轮胎滚动速度效应对侧偏动特性的影响。解析模型计算结构的变化趋势和文献的试验研究结果一致。表明计入轮胎滚动所带来的速度对侧偏动特性的影响是不可忽略的，它会对不同速度下行驶汽车的操稳性及横向振动产生影响。滚动速度效应对轮胎侧偏特性影响的成功建械表明了利用模态参数对轮胎建模的优越性。