基于附着系数曲线长度的路面识别仿真研究

要使汽车制动时能够充分利用路面的附着条件,需要对路面状态进行识别。以滑移率区间[0,0.1]上的附着系数曲线长度作为路面识别的参数指标,在Kiencke轮胎—路面模型的基础上给出了7种典型路面的识别区间,据此在制动时完成路面识别。使用单轮车辆模型,在跃变路面上进行了仿真试验,结果表明:该方法对单一路面的识别时间约0.025s,对跃变路面的识别时间约0.01s,对不同路面附着条件的利用明显改善,提高了路面识别的快速性、准确性和制动性能。     

基于附着系数曲线封闭面积的路面识别研究

以滑移率区间[0,0.16]上附着系数曲线的封闭面积作为参数指标,在Burckhardt轮胎—路面模型的基础上设计了7种典型路面的识别区间,据此在制动时完成路面识别。使用制动单轮模型进行了仿真试验,结果表明:该方法只需一次判定即可完成识别,识别快速准确,能充分利用不同路面的附着条件,提高车辆的制动效能。     

基于路面动态识别的ASR仿真研究

以路面附着系数为参数指标,在车辆行驶过程中对当前路面进行动态识别,同时将当前路面的最佳滑转率作为ASR系统的目标滑转率,当驱动力矩过大时通过调整制动力矩防止车轮过度滑转。使用单轮模型分别在大功率起步和跃变路面持续加速时进行了仿真试验,结果表明:系统能够快速准确地完成路面识别,同时对车辆的行驶状态进行实时判断,当驱动力矩过大时车轮的滑转率基本保持在当前路面的最佳滑转率,避免车轮出现过度滑转,确保车辆获得最大的驱动力,同时保持横向稳定。     

路面识别算法在汽车制动控制中的应用

为了使车辆充分利用路面附着力,提出了实时路面识别算法。以车轮滑移率为控制目标,建立逻辑门限值控制器和典型路面曲线指数模型。在CarSim中建立整车模型,设定不同工况下的制动模拟试验,以左前轮为研究对象,估算当前路面的峰值附着系数和最优滑移率。结果表明：建立的逻辑门限值控制器有效提高了汽车的制动性和安全性,算法可以较为精确地估算出行驶过程中的路面附着系数和最优滑移率。     

考虑不同路面附着情况的整车质量估计方法研究

利用带有遗忘因子的递推最小二乘估计,实现了一种整车质量估计方法,该方法考虑了不同路面附着情况对整车质量估计过程的影响,通过引入路面特征系数,实现了算法对不同路面附着情况的适应。基于Matlab/Simulink编写辨识算法并在CarMaker中完成仿真测试,测试结果表明所实现的辨识方法对整车质量估计的精度可控制在10%之内。此外,由于递推最小二乘估计方法和卡尔曼滤波方法之间的内在联系,通过推导表明了递推最小二乘估计方法是状态转移矩阵为单位阵的卡尔曼滤波方法的特殊形式,为2种估计方法的工程应用形式及调试过程提供了更全面的信息。     

寒冷地区路面附着系数调查分析

影响路面附着性能的因素很多,但寒冷地区路面附着系数的主要因素为路面状况,首先对寒冷地区进行界定,然后进行了冰雪路面类型划分,在确定路面附着系数调查路面的基础上进行了测试车法和制动距离法的寒冷地区路面附着系数调查,对结果进行了相应的分析。     

四轮独立驱动电动汽车驱动防滑实车试验

针对四轮独立驱动电动汽车的特点,根据汽车驱动防滑(ASR)系统开发的需要,结合试验实例提供了一套用于四轮独立驱动电动汽车驱动防滑实车道路试验的具体方案,主要包括试验路面选择、附着系数测量等关键环节和低附着系数路面加速、由高附着系数路面驶向低附着系数路面、对开路面加速3种典型工况的试验,并说明了按照该方案进行试验时如何分析试验结果,如何评价防滑控制效果。     

一种新的时域动态载荷识别方法

为了准确地识别未知载荷和降低测量噪声对识别结果的影响,基于动态规划方法和Bellman最优化原理,提出了新的时域动态载荷识别方法.从系统的状态空间方程出发,利用最小二乘法建立了系统响应的实际测量值与识别值之间的目标函数,同时引入Newmark积分,得到了基于系统位移、速度和加速度响应的系统离散运动方程;将动态规划方法和Bellman最优化原理应用于目标函数的最小化,推导了动态优化载荷识别公式.通过数值算例对文中方法进行了验证,结果表明:该方法对动态载荷识别适应性强,在测量响应含有10%噪声干扰下,误差均低于25%.      

纯电动轿车电液复合制动控制策略仿真

对电动轿车制动过程中前后轴制动力关系及其对稳定性的影响进行了分析,提出一种电液复合制动控制策略。该策略在满足驾驶员制动感觉的前提下,符合法规对制动过程的要求。通过不同附着路面上的仿真对控制策略进行了验证。结果表明：为了满足制动法规的要求,在不同附着系数的路面上尤其在低附着系数路面上,为了避免前轮抱死而出现不稳定的危险工况,应该将电机制动力进行限制。同时,通过测功机对电机制动过程中对电池组的回馈电流大小进行了台架试验,并基于测试数据对基本市区工况进行了模拟。     

部分滑水对路面附着系数的影响

根据能量守恒原理，利用作用在轮胎上的动水压力计算式，通过有限元计算，分析了由于部分滑水而导致的附着系数的降低状况，得到了附着系数与水膜厚度、行车速度的关系式。计算结果表明，如果水膜覆盖在路面上，那么汽车行驶时不可避免地要产生部分滑水现象，轮胎与路面间的附着系数和干燥状态相比，要下降很多。汽车在低速行驶时，水膜厚度对附着系数的影响较大；而在高速行驶时，则速度的影响较大。     

基于射频数据的道路交通流路径识别优化模型

针对非RFID(Radio Frequency Identification)覆盖道路交通流路径识别误差较大等问题，本文提出基于FCD(Floating Car Data)校核下RFID道路断面交通流路径识别优化组合模型。首先， 利用平移不变小波变换将RFID初始数据切分为可追溯交通流、非追溯交通流及随机项；然后，根据统计路段中浮动车数量将路段分为Full、Defect、Null这3类，并建立FCD-RFID追溯路径模型识别可追溯交通流路径构成，同时，提出考虑出行时间、道路等级和驾驶偏好因素的综合成本阻抗效用函数，通过路径感知随机用户平衡分配模型估算非追溯交通流与随机项路径；最后，通过路径叠加识别断面交通流最终路径构成。结果表明：相较于单一RFID交通流路径识别，组合模型具有更高精度，MAE(Mean Absolute Error)为 72 辆，较单一 RFID 算法下降 62.5%，MRE(Mean Relative Error)为9.5%，下降72.2%；在非RFID覆盖校核道路中，组合模型MRE为13.3%，较单一 RFID算法下降82.0%，有效验证了本文模型的可行性及适用性。     

基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法

交通拥堵问题日趋严重,关键道路识别成为了交通领域的研究重点. 以在线地图的交通状态数据为基础,利用时空相关性理论计算道路交通状态的预测值和波动影响值,并通过Moran 散点图划分道路类型,提出了基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法. 首先,调用在线地图开发者平台API 采集路网的交通状态数据,利用集成学习动态预测交通状态;其次,分析交通状态波动的传播结构,以此量化道路对其近邻道路的影响值;然后,结合道路交通状态的预测值和波动影响值划分道路类型,进而识别出关键道路;最后,以实际路网为例,论证方法可行性.     

基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法

交通拥堵问题日趋严重,关键道路识别成为了交通领域的研究重点. 以在线地图的交通状态数据为基础,利用时空相关性理论计算道路交通状态的预测值和波动影响值,并通过Moran 散点图划分道路类型,提出了基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法. 首先,调用在线地图开发者平台API 采集路网的交通状态数据,利用集成学习动态预测交通状态;其次,分析交通状态波动的传播结构,以此量化道路对其近邻道路的影响值;然后,结合道路交通状态的预测值和波动影响值划分道路类型,进而识别出关键道路;最后,以实际路网为例,论证方法可行性.     

由路面振动响应反分析识别交通荷载

交通荷载作用下高速公路路面路基动力响应的分布和传递变化规律已成为解决路基问题的重要研究内容.文中针对道路工程结构的特点,研究基于实测路面振动加速度的交通振动荷载识别问题,建立道路结构动力响应计算模型,提出非线性系统交通振动荷载识别的增量有限元方法,推导了由实测加速度响应计算交通荷载的识别公式,通过工程实例分析,得到了一定条件下路面振动荷载时程曲线.     

拥堵指数自适应调节的交通运行状态识别方法及应用研究

拥堵指数是客观评价城市交通运行状态的有效指标。针对当前拥堵指数模型中对交通畅行速度时空特性考虑不足的问题，本文在车辆定位与路网时空匹配数据的基础上，引入概率密度分段原理对车辆速度进行距离和时间分段，建立了具有自适应调节能力的拥堵指数模型，用于城市交通运行状态的分类与识别。以厦门市节假日浮动车辆定位数据为例，仿真分析了拥堵指数模型在复杂道路和城市交通中的适用性，并揭示了城市交通运行状态的变化规律。分析结果表明：拥堵指数模型能有效区分道路的空闲和繁忙时段，并依据对应时段的畅行速度进行自适应调节；针对复杂互通立交和专用共线道路，拥堵指数计算结果相较传统方法平均提升了 6.5%和3.2%；厦门市交通为单一晚高峰拥堵形态，平均拥堵指数介于 1.0~3.0 之间，拥堵时间为16:10- 21:00，空间分布集中在厦门市进出岛方向的主干道枢纽位置，以及厦门岛内东西走向主干道。该项研究对于快速建立不同城市及具有特殊时段需求的交通运行识别方法起到积极作用。     

基于网络效率的日变路网脆弱性识别方法

在日变动态路网背景下,采用传统的静态脆弱性识别方法有可能无法完全辨识路网系统单元的脆弱性,这不利于事件管理规划和应急物资调配工作的开展.为此,以日变路网为研究对象,在单路段关闭情形下,定义了基于网络效率的路网动态脆弱性指标,表示为退化路网动态网络效率与完好路网静态网络效率的相对变化率.提出了基于单路段关闭的日变动态配流模型刻画日变路网流量的非均衡动态演化,并给出了相应算法.采用提出的指标和模型在实例网络中验证了日变路网脆弱性识别方法的可行性.对比分析了基于动态网络效率和基于静态网络效率的脆弱性识别结果,发现前者的识别率高于后者.     

高速公路事故多发点鉴别及诱发因素识别

为了提高事故多发点鉴别的客观公正性及自动化识别水平,提出了在公路沿线上划分初始评估地点的动态聚类算法,建立了鉴别事故多发点的自组织神经网络模型,给出了基于离散多变量算法与概率分布相结合的事故多发点突出事故诱发因素识别过程. 方法应用结果表明,基于动态聚类的初始评估点划分方法能够客观地描述出事故点在公路沿线上的集中与分散状况,而神经网络鉴别模型能够对初始评估地点的安全状况进行自动分类且结果较合理. 在掌握了能够满足统计分析要求的事故样本点数量的基础上,能够应用突出事故诱发因素识别方法建立一套评估标准,并用来识别事故多发点的突出事故诱发因素.     

道路事故多发路段动力学仿真识别系统

为了从车-路耦合角度客观、直接地识别道路事故多发路段,开发了事故多发路段动力学仿真识别系统,建立了车辆模型、道路模型与车-路耦合模型,提出了事故多发路段识别方法,通过小附着系数路面动力学仿真试验和弯道制动动力学仿真试验进行验证。采用闭环控制方法控制汽车的运行状态,依据道路的特性,选择表征车辆行驶安全性的特征参数,通过特征参数曲线识别事故多发路段。仿真结果表明:在主要考虑道路因素导致事故多发时,所识别出的事故多发路段与依据交警部门事故统计信息所识别出的事故多发路段一致,因此,此系统可行。