基于联合仿真的四轮转向汽车控制策略研究

基于四轮转向技术和模糊控制理论,提出一种新的四轮转向汽车后轮转角控制策略,即比例前馈加模糊反馈。在ADAMS/car模块中建立四轮转向整车多体动力学模型,并基于Matlab/Simulink依据控制策略设计了四轮转向汽车控制系统,由ADAMS与Matlab的数据接口实现了控制系统与整车动力学模型联合,对四轮转向汽车进行典型行驶工况的联合仿真试验。仿真结果表明:所设计的后轮转角控制器能使车辆很好地跟随理想转向模型,提高了车辆的操纵稳定性。     

基于联合仿真的汽车转弯制动ABS模糊控制研究

利用虚拟样机技术建立基于ADAMS/Car模块带ABS油压控制输入的汽车整车多体力学模型,并在Matlab中设计ABS模糊控制器,基于ADAMS与Matlab联合对汽车转弯制动工况进行仿真研究。将模糊控制仿真的结果与逻辑门限值的仿真结果进行比较和分析,其结果表明:模糊控制比门限值控制可以达到更好的效果,具有较好的稳定性。     

磁流变阻尼器悬架的一种半主动控制策略

采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立磁流变阻尼器的逆向模型。综合考虑车辆行驶平顺性和操作稳定性,在结合天棚、地棚阻尼控制和T-S型模糊系统特点的基础上,提出了一种模糊混合控制策略。在MATLAB/Simulink中分别建立磁流变阻尼器模型、逆向模型、模糊混合控制器和随机路面激励,与ADAMS/View中建立的1/4车辆悬架模型进行联合仿真。联合仿真的结果表明:与天棚控制、地棚控制相比,模糊混合控制策略有效地改善了簧载质量加速度、悬架动行程和轮胎动变形。     

半挂运输车辆横向稳定性控制

基于系统动力学仿真软件ADAMS建立半挂运输车辆动力学仿真模型,并将车辆模型仿真结果与实车试验结果进行对比分析,验证车辆模型的有效性。基于模糊PID控制技术,以半挂运输车辆的折叠角速度和折叠角加速度为控制变量设计模糊PID控制器,通过单移线仿真试验进行ADAMS与MATLAB的联合仿真分析,结果表明:半挂运输车辆的横摆角速度、侧向加速度和折叠角均有不同程度的改善,半挂运输车辆的行驶稳定性得到提高。     

恶劣天气路面条件对行车安全的影响

利用多体动力学仿真软件ADAMS/Car,建立了车辆的动力学模型、道路模型以及车-路耦合模型,通过改变路面摩擦因数,分别模拟了晴天、雨天、雪天和结冰条件下的路面状况,进行了单移线和阶跃转向2种常见行驶工况的仿真试验,得到了车辆的侧向位移、航向角以及轮胎的侧向反力的响应输出,分析了研究恶劣天气路面条件对行车安全的影响.计...     

弯坡路面的车路耦合仿真分析

车辆与道路相互作用的研究不仅只考虑路面不平整度对车辆动载荷的影响,而且应考虑行驶工况对车辆动荷载的影响.针对车-路耦合作用的特点,运用ADAMS/Car动力学仿真软件,建立了重型卡车的多自由度仿真模型和3D弯坡路面模型,通过分析弯坡路面和平直路面下车辆对路面的动载荷作用.表明,弯坡路面的疲劳破坏程度比平直路面的大.     

一种基于前馈一反馈补偿控制的车辆稳定性控制系统仿真

基于直接横摆力矩控制方法,设计了一种前馈一反馈补偿控制的车辆稳定性控制器.其中控制器以4WS为期望的车辆模型,通过前馈补偿控制可使车辆的质心侧偏角趋于理想值,而反馈补偿控制可使车辆模型在较好地跟踪理想模型的基础上,有效抵抗外界干扰.通过前轮角阶跃输入与正弦输入仿真,就控制效果的稳定性与对前轮转角的跟随特性两方面而言,所设计的控制系统能较好地控制车辆的操纵稳定性.     

基于Matlab/Simulink与Adams/Car的车辆稳定性控制系统联合仿真

利用Adams/CAR建立整车动力学仿真模型,在Matlab/Simulink中建立一种车辆稳定性控制器,并通过Adams/Control模块实现两者之间的联合仿真。阶跃仿真和正弦仿真结果表明:设计的控制器能有效控制车辆的稳定性,验证了联合仿真方法的可行性,为车辆稳定性控制系统控制策略的快速开发提供参考。     

基于ADAMS/Car Ride的桥头跳车车辆振动仿真

基于ADAMS/Car Ride将路桥过渡段的路面不平整模型简化错台型和折线型,同时建立虚拟四柱试验台车辆模型,在此基础上,分析了路面状态和车速对车辆振动的影响。提出的方法可进一步用于研究车辆作用下的路面响应,同时,研究所得到的荷载的相关规律可用于分析车辆动荷载作用下路面的破坏机理。     

基于ADAMS重型半挂车动荷载仿真分析

利用ADAMS/Car仿真软件建立了某重型半挂车模型,以綦江—万盛高速公路路面实测平整度数据为基础,用正弦曲线模拟路面,对车辆各轴车轮及不同车速和载重时的动荷载进行了仿真分析,同时对车辆模型在假定不同路面振幅和波长下的动荷载也进行了研究,为分析车辆与路面之间的相互作用提供参考价值。     

基于联合仿真的汽车操纵稳定性分析及控制研究

将多体系统动力学与模糊控制理论相结合对汽车稳定性控制(VDC)系统进行了研究.基于ADAMS/CAR建立整车多体动力学模型;研究汽车在不同行驶工况下,行驶稳定性参数的变化;利用Matlab/Simulink模糊控制工具箱建立稳定性模糊控制策略:通过ADAMS与Matlab间的数据接口将控制系统与整车动力学模型结合,对带...     

路面条件对行车安全影响的闭环仿真试验分析

为研究路面条件对行车安全的影响,作者利用多体动力学仿真软件ADAMS／Car与ADAMS／Solve建立了车辆模型、道路模型、驾驶员模型以及^一车一路的耦合模型,并通过改变路面摩擦系数,分别模拟了晴天、雨天、雪天和在结冰状况下的路面条件,并进行了闭环仿真试验,得到了车辆的侧向位移、At向角以及轮胎的侧向反力的响应输出,分析了不同路面条件对行车安全的影响。计算结果表明：随着路面条件的恶化,驾驶员操纵方向盘的转动角速度突变增加;当结冰路面摩擦系数为0．18时,左右后轮侧向力均趋于0,会导致车辆绕前轮旋转,甚至失去控制。     

基于模型预测控制的智能车横纵向控制器设计

针对智能车横纵向控制中路径跟踪精度、行驶稳定性以及乘坐舒适性等问题,提出了基于模型预测控制(MPC)的横纵向综合控制方法。速度规则系统根据参考路径曲率与车辆跟踪位移误差计算出期望速度曲线,速度跟踪控制采用分层式控制器,上层控制器利用MPC算法计算期望加速度,下层控制器利用车辆逆纵向动力学模型对车辆的驱动和制动进行协调控制。横向控制器根据参考路径、车辆反馈状态以及纵向上层控制器的期望速度计算车辆前轮转角。最后通过实验对比本算法与恒速MPC横向控制算法的轨迹误差,结果表明:本算法控制的车辆横向位移均方根误差减小了0.051 m,有效提高了车辆轨迹跟踪的控制精度。     

拖曳臂式悬架对稳态回转性能影响的仿真分析

基于ADAMS/Car建立了某微型轿车的4种不同结构的柔性拖曳臂后悬架模型,以及整车刚柔耦合虚拟样机模型进行了稳态回转道路试验,通过试验与仿真结果的对比,验证了整车模型的正确性。对不同结构的后悬架并进行运动学仿真,研究拖曳臂式后悬架结构改变对整车稳态回转性能的影响。对装有4种拖曳臂悬架的整车模型进行稳态回转仿真,结果表明:通过拖曳臂悬架的加强筋长度,来减小后悬架的侧倾角刚度,可以有效的改善整车稳态回转性能。     

LQR-GA Controller for Articulated Dump Truck Path Tracking System

This paper designs a novel controller to improve the path-tracking performance of articulated dump truck(ADT). By combining linear quadratic regulator(LQR) with genetic algorithm(GA), the designed controller is used to control linear and angular velocities on the midpoint of the front frame. The novel controller based on the error dynamics model is eventually realized to track the path high-precisely with constant speed. The results of simulation and experiment show that the LQR-GA controller has a better tracking performance than the existing methods under a low speed of 3 m/s. In this paper, kinematics model and simulation control models based on co-simulation of ADAMS and Matlab/Simulink are established to verify the proposed strategy. In addition, a real vehicle experiment is designed to further more correctness of the conclusion. With the proposed controller and considering the steering model in the simulation, the control performance is improved and matches the actual situation better. The research results contribute to the development of automation of ADT.