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汽车减震器是汽车整体构成中的重要组成部分,主要的作用是促使车辆在行驶的构成中减少震动,对提升车辆的行驶安全性和舒适性有着重要的保障作用。在现代社会的发展中,随着人们对于汽车的性能要求不断提高,在汽车减震器方面也需要不断的进行完善,才能更好的满足于人们需求。 相似文献
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摩托车减震器安装在车身和车轮之间,是摩托车的重要组成部分,直接影响着摩托车的性能和舒适性.减震器的型式、外形多种多样,但产生的效果是一致的.它一般由弹性部件和阻尼部件并联组成(人们经常看到的是弹簧和液力减震器),实施有效地缓冲和减震作用. 相似文献
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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。 相似文献
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目前市场上通用的大多数摩托车减震器是阻力不可调的简单阀系减震器。但对于一些公路赛车和高档型、越野型摩托车,一般功能的减震器显然是不能满足跳跃式地段、较高的轮胎接地性及抑制加减速时姿势变化的需要。根据实际骑乘条件,选择一组阻力、减振弹簧刚度匹配合适的减震器,并在舒适性和操控性之间取得需要的性能搭配是非常必要的。如果有一组可调阻力的减震器,问题就可以迎刃而解。因此,为了改善舒适性能,提高公路赛车、 相似文献
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《中外公路》2015,(2)
将车辆和桥梁视为2个分离子系统,分别建立车辆和桥梁的振动方程,通过车桥接触点的位移协调条件及相互作用力相等原则将车、桥振动方程耦合,采用Ansys大型通用有限元程序中的APDL语言编制了该车桥耦合时变系统振动方程迭代计算的命令流,计算汽车通过公路简支梁桥时的车辆、桥梁动力响应,探讨车辆重量、悬架刚度、轮胎刚度,桥梁抗弯刚度与阻尼,行车速度、路面等级等因素对车辆走行性及乘坐舒适性的影响。结果表明:随车重的增加,车辆走行性和乘坐舒适性增加;随车辆悬架刚度和车辆轮胎刚度增大,车辆走行性变差,乘坐舒适性降低;桥梁参数对车辆走行性和乘坐舒适性的影响较小;随行车速度提高,乘坐舒适性降低;路面等级越差,车辆走行性和乘坐舒适性越低。 相似文献
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<正>为了缓冲与衰减摩托车在行驶过程中,因道路凹凸不平受到的冲击和振动,见图1所示,以保证行车的平顺性与舒适性,有利于提高车辆的使用寿命和操纵的稳定性,摩托车上均配置有减震器装置,见图2、3所示。本文拟对常见摩托车用减震器的结构类型、工作原理,以及减震器油的技术要求和如何调配、更换等注意事项进行探讨,供广大摩托车用户和车迷朋友参考。 相似文献
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基于对车辆悬架动力学性能的主观评估和试验数据的分析,统计了舒适型轿车在典型路况下的车轮跳动速度范围,考虑到阻尼对车辆平顺性、操控性和耐久性能的综合影响,给出了舒适型轿车减振器特性曲线的设计范围和趋势。 相似文献
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基于对车辆悬架动力学性能的主观评估和试验数据的分析,统计了舒适型轿车在典型路况下的车轮跳动速度范围,考虑到阻尼对车辆平顺性、操控性和耐久性能的综合影响,给出了舒适型轿车减振器特性曲线的设计范围和趋势. 相似文献
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踏板式摩托车的后减震器有单减震器和双减震器两种型式。为了改善整车行驶的平顺性、操纵稳定性和骑乘的舒适性,更多采用双减震器。这就需要设计连接发动机和右侧后减震器及后轮的连接板,如图1所示。 相似文献
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《汽车工程》2021,(8)
针对自动驾驶车辆轨迹规划控制算法无法满足乘员个性化舒适性问题,结合自然驾驶数据和乘员乘坐舒适性需求,建立乘员个性化舒适性辨识方法。首先确定主观舒适性评价方式,基于标准ISO2631搭建频域和时域加权滤波函数,提取自动驾驶汽车乘员舒适性主客观特征参数,辨识乘员个性化舒适性与自动驾驶车辆行驶规划参数关系;随后搭建自然驾驶数采平台,采集影响舒适性的行驶参数和主客观参数;利用因子分析对行驶参数降维,得到三向运动(横向冲击、纵向加速、垂向振动)、行驶风险和效率影响因子;最后运用加权分析方法辨识模型,并通过卡尔曼滤波算法快速准确识别乘员个性化需求,得到舒适度加权方均根阈值。辨识结果表明:乘员主客观舒适度相关性达85.8%;三向运动因子对乘员舒适性影响大于行驶风险和效率因子;乘员个性化舒适性辨识率高达93.9%。本研究可为搭建考虑乘员舒适性的个性化轨迹规划控制算法提供理论支持。 相似文献
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乘坐舒适性是决定乘客对智能车辆接受度的重要因素之一。为了提升智能车辆的舒适性,服务智能驾驶控制算法的设计和优化,开展了基于乘客主观感知的实车乘坐舒适性试验,试验中驾驶人驾驶传统车辆执行多次换道操作,获取了60名被试乘客对换道操作的舒适性评价数据,并采集了车辆的运动数据。选取换道时横向最大加速度、回正时横向最大加速度、横向最大加加速度、横向加速度转换幅值以及横向加速度转换频率这5个车辆运动参数作为研究对象。采用二元Logistic回归单因素分析法分析了这5个车辆运动参数对乘坐舒适性的影响,采用接收者操作特征(ROC)曲线分析法为不同晕车易感性的乘客分别确立了这5个车辆运动参数的舒适性阈值,并根据岭回归分析法确定了不同参数对乘坐舒适性的影响权重。结果表明:所选取的5个车辆运动参数对乘坐舒适性具有显著影响,易晕乘客的舒适性阈值小于不易晕乘客的舒适性阈值,在换道过程中,换道时横向最大加速度、回正时横向最大加速度和横向加速度转换幅值是影响乘坐舒适性的主要因素。最后根据车辆运动参数和乘客生理特征参数建立了基于动态时间归整(DTW)和K最近邻(KNN)算法的乘坐舒适性预测模型,该模型对乘坐舒适性的预测准确率为84%,可用于智能车辆控制算法的舒适性判断。 相似文献