基于主客观综合赋权法的制动踏板感觉评价

制动踏板感觉直接影响到制动安全性和驾驶舒适性,为准确可靠地描述汽车的制动踏板感觉,本文中提出了一种基于主客观综合赋权法的制动踏板感觉评价方法。首先通过实车试验获得各项评价指标的主观评分和客观测试数据;接着构建制动踏板感觉分层结构模型,并基于三角模糊层次分析法得到主观权重,基于熵值法得到客观权重,之后基于主客观综合赋权法得到综合权重;最后引用模糊综合评价理论得到试验车踏板感觉评价得分与隶属度等级,并与制动感觉指数评价方法对比来验证评价结果的有效性。结果表明:本文中提出的基于主客观综合赋权法的制动踏板感觉评价体系确立了统一的试验工况和主观评分标准,可以把主观评分和客观数据有机结合,实现无量纲标准化的制动踏板感觉评价结果表达。     

电动汽车制动能量回收系统评价方法研究

以电动汽车制动能量回收过程中不同能量间的传递关系为研究对象,提出了评价制动能量回收系统的测试方法和评价指标,搭建了电动汽车制动能量回收系统测试平台,并利用该平台对某电动汽车在NEDC工况下的制动能量回收效率进行了研究。试验结果表明,制动回收能量和回收率主要受制动能量回收控制策略、制动初速度和减速度的影响,当制动初速度低于控制策略中设定车速时系统将不进行能量回收;鉴于NEOC工况中制动初速度和减速度比较单一的情况,建议开发一种适用于电动汽车制动能量回收系统评价的工况。     

基于层次分析法的AEB评价指标优化

自动紧急制动(AEB)功能已成为国内外各汽车安全权威认证机构的重要评估点,但Euro NCAP、NHTSA、IIHS等认证机构发布的评估规程中涉及AEB的评价指标单一,无法对评估结果进行多维度解读。文章提出的基于层次分析法的AEB评价指标优化方法结合各认证机构建立的评价体系,分别采用定性分析与定量分析构建AEB评价指标优化模型,将安全性与舒适性作为评价准则,并以速度减量、最大减速度、碰撞时间(TTC)和减速度变化率作为评价参数,实现客观安全与主观驾乘体验相结合的多维度评估方案,优化了AEB评价体系。以CCRs某测试场景为例进行实际试验,验证了该基于层次分析法的AEB评价指标优化方案的可行性。     

基于纯电动汽车的驾驶性评价技术研究

纯电动汽车由电机直接驱动车辆,电机具备转矩动态响应快、低速时输出大转矩特性,对电机转矩控制不合理会造成车辆纵向窜动、驾乘人员眩晕的不适驾乘体验。基于纯电动汽车,对车辆驾驶性评价技术进行研究,分析了驾驶性主要影响因素,提出了驾驶性评价工况、主观评价指标、客观评价指标,同时根据客观评价方法可进行驾驶性验证优化,提升车辆驾驶性能及乘坐舒适性。     

浅析Tiguan L PHEV制动能量回收系统

当传统汽车减速或制动时,车辆运动能量通过制动系统而转变为热能释放到大气中。而新能源汽车通过制动能量回收技术转变为电能储存于蓄电池中,从而提高车辆的续驶能力。新能源汽车在制动过程中,要保证其制动稳定性和平稳性,同时要尽可能多地回收制动能量,以延长新能源汽车续驶里程。文章通过对制动能量回收系统的定义、组成及工作原理进行研究,剖析了新能源汽车电机再生制动能量回收工作过程和制动能量回收系统的制动工作过程,阐明了制动能量回收系统各部件的作用;重点围绕途观L PHEV制动系统组成、途观L PHEV制动能量回收系统混合制动工作原理,即减速请求、摩擦减速、再生减速的支持及三相电流驱动装置的支持不足4个工作过程;系统地介绍了Tiguan L PHEV制动能量回收系统主要是通过控制机电式制动助力器e-BKV和蓄压器VX70实现的,驾驶员的减速请求是摩擦减速与能量回收减速的综合。     

电动汽车驾驶性主观评价研究

建立纯电动汽车驾驶性数学计算模型。研究了起步加速性能、瞬态响应性能、换挡平顺性、能量回收模式转换和制动性能5个方面对纯电动汽车驾驶性的影响,可以针对性地改进驾驶性能,提升驾驶愉悦感,基于三层次分析结构建立纯电动汽车驾驶性评价体系。研究结果为纯电动汽车整车性能设计与优化提供了依据。     

奔驰GLC新技术剖析(二)

<正>5.滑行和雷达辅助型能量回收舒适驾驶模式下车速低于130km/h或者经济驾驶模式下车速低于160km/h时,可实现滑行运行状态。经济驾驶模式下为协助雷达辅助型能量回收,回收能量会降至最低。其间发动机同样保持关闭状态。能量回收显示降至最小值。在该运行状态下,能量转化为更高的滑行速度和/或更长的滑行里程。这一点在较长的下坡路段中或预见要接近交通信号灯/路口时具有优势。相比其他传统车辆,本车滑行更自由,减速也没那     

基于层次分析法的智能跟车功能评价模型研究

围绕智能跟车功能综合评价进行了深入分析和研究,构建智能跟车功能综合评价体系。基于智能跟车功能相关测试标准及专著文献,将预计碰撞时间（TTC）、车头时距（THW）、最大加（减）速度、速度、车道线和道路边缘相对距离、加速度变化率和停车距离作为评价参数,应用德尔菲法（Delphi）对各评价参数与安全性和舒适性的相关性进行专家咨询,应用层次分析法（AHP）将安全性与舒适性作为评价准则,建立一套智能跟车功能的综合评价指标体系。构筑客观安全与主观体验相结合的多维度评估模型,为智能跟车功能综合评价提供评价依据。     

基于轨迹数据的交叉口相位切换期间危险驾驶行为实证分析

基于交叉口相位切换期间的车辆轨迹数据,分别根据单车和跟车行驶状态,识别和分析了相位切换期间可能发生的危险驾驶行为。通过视频拍摄和图像处理的方式,提取了曹安公路沿线3个交叉口共312条单车状态和四平路-大连路交叉口共449条跟车状态的高精度车辆轨迹数据。针对交叉口相位切换期间的危险驾驶行为特征,利用速度、加减速度、减速度变化率、潜在碰撞时间（TTC）等指标,研究在此期间车辆发生危险驾驶行为的特点和类型。对于单车状态下行驶的车辆,按停止、通过分类,依据减速度、减速度变化率、减速度变化率的峰值差等指标将停止车辆的危险驾驶行为分为紧急减速型、增强减速型和持续急减型,依据过停车线时间、速度、加速度等指标将通过车辆分为闯红灯型、超速过线型、激进加速型和持续高速型。对于在跟车状态下行驶的车辆,按前、后车不同的停止、通过决策组合分类,依据连续5个时间间隔（0.12 s）的TTC分析前、后车的危险驾驶行为及发生追尾事故的危险程度。针对识别出的危险驾驶行为类型,讨论车辆的关键行为参数与危险驾驶行为之间的内在关联。研究结果表明：单车状态下有17%的车辆存在危险驾驶行为,其中53%为紧急减速行为;跟车状态下有19%的跟车行为是危险的,其中停止车辆的比例是通过车辆的2倍以上。研究成果可进一步应用于驾驶行为模型的参数标定、基于车辆轨迹的交叉口安全评价以及预防危险驾驶行为的主动安全控制策略等。     

基于交通信息的电动汽车制动策略及仿真

为了提高滑行能量回收经济性和踏板制动安全性、舒适性,基于交通信息,提出了电动汽车(EV)制动协调策略。分析了滑行制动的经济性,由交通信息和汽车行驶状态确定滑行制动强度;由道路信息和前方车辆信息建立汽车安全距离模型和碰撞预警策略,利用预警信息对滑行制动和踏板制动强度进行协调。对本策略进行仿真验证。结果表明:利用交通信息的滑行策略,在通行良好工况下综合能耗减少1.1%,拥堵工况下减轻驾驶员的制动疲劳;预警和协调策略避免了频繁预警,减小了紧急避撞触发几率。因此,利用交通信息能够辅助驾驶员进行更加合理的制动。     

开发试验中整车性能的加权综合评价及其应用

在汽车的开发过程中,采用加权综合评价方法,对汽车的各项指标（主观评价指标和客观评价指标）进行加权综合评价,将多项评价指标综合成一个能从整体上衡量指标相对优劣的单一指标,即线性加权和Ei-o根据Ei值的大小,判断汽车综合指标相对目标车综合指标的优劣。     

动力总成驾驶性客观评价的工况优选方法与试验验证

针对动力总成驾驶性评价工况选择缺乏合理性的问题,提出一种基于组合权重和改进TOPSIS法的动力总成驾驶性客观评价工况优选方法。首先,根据动力总成工作原理分析驾驶性客观评价指标并搭建测试与分析软硬件平台。然后,基于组合赋权思想,采用层次分析法(AHP)和变异系数法(CV)确定主客观权重,运用最小相对信息熵原理获得AHP-CV模型的最优权重。接着用加权马氏距离替代欧氏距离的改进逼近理想排序(TOPSIS)搭建车辆驾驶性评价工况优选模型。最后,以静态换挡工况为例进行研究,得出10个细分工况的加权指标值,并对细分工况进行综合排序。试验结果表明,提出的改进AHP-CV-TOPSIS模型对于车辆驾驶性评价的工况选择具有较好的适用性,可揭示各细分工况对驾驶性评价的重要程度,为车辆驾驶性主客观评价工况选取提供科学指导。     

多体动力学仿真分析在乘用车底盘调校中的应用

针对某乘用车开发FT阶段乘坐舒适性太差的问题,在该车型底盘调校过程中,通过灵敏度分析对底盘参数进行了优化。首先对减震器阻尼特性进行了调整,提出了多个优化方案,其次通过多体动力学建模及分析方法对优化方案进行了预测,最后通过实车的主、客观测评验证了参数优化方案的实际效果。结果表明,调校后的车辆在保证操控性的前提下,乘坐舒适性得到了改善。     

智能泊车辅助系统驾驶体验测评指标构建

针对当前行业内智能泊车辅助系统用户驾驶体验测试评价指标不完善的问题,提出了驾驶体验主客观测评指标并进行了试验验证及相关性分析。基于智能泊车辅助系统的功能逻辑,构建了智能泊车辅助系统驾驶体验闭环控制系统。结合闭环系统,采用体验阶梯金字塔模型构建主观评价指标体系,还采用GSM模型进行了客观指标构建。针对7款车型进行了实车测试,并利用皮尔逊相关性系数进行了分析。试验结果表明,所提出的评价指标可适用于测试对象的驾驶体验测评,且主客观相关性系数全部>0.5,能为智能泊车辅助系统的设计和测评提供参考。     

信号交叉口基于出发时刻预测的生态驾驶方法

在城市道路交通中,信号交叉口区域内车辆频繁停车启动的现象,加剧了整体交通流的能源消耗、污染排放与车辆延误。为了减少信号交叉口启停波现象对整体交通流产生的负面影响,以面向未来人工驾驶车辆(HDV)/智能网联车辆(CAV)混合构成的新型混合交通环境为基础,提出了一种基于出发时刻预测的生态驾驶方法,通过优化CAV的驾驶轨迹,减少交叉口区域的车辆延误和能源消耗。首先,对混合交通流的基本图模型进行了分析,根据启停波影响范围,划分CAV通过交叉口的驾驶场景;然后,建立了子区渗透率对饱和车头时距的影响关系,预测了CAV以当前饱和车头时距通过交叉口的时间;最后,结合车辆与交叉口的距离,利用分段三角函数模型,生成其通过交叉口的速度限制曲线,并将优化速度嵌入到智能车辆的跟驰模型中作为限制速度,从而使CAV在无法通过当前绿灯窗口的条件下,实现提前减速,在通过交叉口区域后解除速度限制,切换回自身的跟驰模型。此外,还提出了平均综合效能这一指标来综合评价驾驶策略在效率和能耗2个方面的性能,并将提出的基于出发时刻预测的生态驾驶方法与传统网联车辆控制方法、经典交叉口节能控制方法进行了对比。研究结果表明:提出的出发时刻预测方法可以精确预测CAV在交叉口的出发时刻,有效减少车辆的能源消耗与污染排放,同时提高信号交叉口的通行效率;在渗透率大于60%情况下,该方法对系统效能的提高达到12%左右,在10%渗透率条件下也可以达到6%的效能增益;在交通饱和流率在0.5~0.9的范围内时,系统的效能增益较明显。     

汽车声品质主客观评价方法研究

阐述了汽车产品开发过程中声品质主观评价方法的不足,介绍了各心理声学参数的应用。以10种类型轿车在不同车速下不同位置座椅处的耳旁噪声为评价对象,对车内噪声品质用成对比较法进行了主观评价试验;分析计算了各噪声样本的主要心理声学客观参数;在精确计算评价结果误判率的基础上,通过相关分析和多元回归分析,建立了匀速车内噪声主观偏好性与心理声学参数间的数学模型。研究结果表明,与轿车匀速车内噪声品质相关的主要心理声学参量根据车速的不同而不尽相同。     

双离合自动变速器车辆起步品质模糊综合评价模型及其敏感度分析

针对双离合自动变速器(Dual Clutch Transmission,DCT)车辆起步品质主观评价结果难以精确量化,以及客观评价模型中评价结果稳定性衡量问题,提出了起步品质模糊综合评价模型及其敏感度分析方法.分析DCT车辆起步过程中离合器的结合过程,确立了起步品质评价指标;使用熵权法对指标进行赋权,研究正态分布和梯形...     

汽车主观评价综合评分方法研究

本文以各项主观评价项目评分值为依据,运用模糊聚类分析的方法得到反映各"样本车型"与"目标车辆"(各项主观评价分值最优的车辆,下同)的"接近程度"的排序情况,依据此排序结果,构造"样本车型"的综合评价评分值并通过训练得到相应的BP神经网络结构.当输入车辆各项评价项目评分值后,该BP神经网络结构能够按照车辆与"目标车辆"的...