六招教您开车有理有序

1.平时跟车行驶时要保持匀速前进,不要跟离前车太远.否则,一来会造成道路资源的浪费,平白减漫了道路流量;二来,被压住的后车如果左右并红想超车又会给交通安全造成隐患.……     

基于贝叶斯网络的联网环境中跟车工况下的前车运动状态预测

车辆行驶过程中,前方车辆运动状态预测是车辆智能控制系统的重要研究部分。车辆运动状态受其驾驶员驾驶风格、道路状况、交通流、前方车辆运动速度和加速度等因素的影响,使车辆在未来一定时间段内的运动状态具有较大不确定性,给前方车辆的运动状态预测带来困难,因此本文中对跟车工况下前车运动状态预测进行研究。本文中在分析车辆跟车工况时的运动特性,采用贝叶斯网络对前方车辆运动速度进行预测,将获得的车辆跟车工况时的运动状态数据分为训练集和测试集。通过训练集辨识前车速度预测贝叶斯网络参数,通过测试集检验前车速度预测贝叶斯网络的预测效果。对前车未来0.1,0.5,1和2s时的运动速度进行预测,预测结果表明,前车的实际运动速度均在前车速度预测贝叶斯网络预测的95%置信区间内。     

基于支持向量机的跟车模型优化

利用毫米波雷达、车辆总线设备及GPS等设备搭建实车数据采集平台,采集真实交通环境下车辆跟车行驶时前车运动状态表征参数,以两车间相对速度、相对距离、自车速度和横摆角速度为输入参数,基于支持向量机理论,利用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,建立跟车行驶时前车运动状态预测模型。结果表明,该模型能有效预测前车加速、减速及稳速状态,时间窗口宽度为3s时,直线道路上的预测准确率为89%;时间窗口宽度为3.5s时,曲线道路上的预测准确率为87%。     

渐优随机采样算法在结构化道路无人驾驶中的应用

为了解决随机采样算法在结构化道路无人驾驶应用中无法优化收敛的问题,采用渐进优化的采样算法框架设计符合驾驶需求的规划算法。针对渐进优化算法的耗时问题,首先选择不需要Steer(转向函数)的SST算法作为基础框架以规避求解边界值问题。其次,算法融入"Anytime"策略以提高优化解的利用率。再次,改进的闭环控制策略能减少车辆的实际轨迹与规划路径的误差。在设计的闭环策略中,应用4-D车辆运动模型以保证规划路径符合车辆的实际运动轨迹。为了保证驾驶的安全和舒适,设计了一个综合四重因素的代价函数,且根据不同的驾驶场景调整相应的权重参数。最后,利用真实的无人车在无人驾驶城市测试道路上进行测试,测试场景包括前方静态障碍物躲避、前方动态障碍物跟随以及超车和复合动静态障碍物。测试中,采用车辆的速度和转向数据代表算法的优化收敛特性和运动平稳性。研究结果表明:设计的算法能在时速30km·h-1下完成避障、跟车、超车等机动;无人车在跟驰决策下可保持30km·h-1的最高速度,在避障过程中可实现最高15km·h-1的速度,在跟车决策下可根据前车速度变换自身速度以保持合理的车距和运动平滑性。     

考虑来流偏角的汽车道路行驶阻力研究

汽车日益严苛的排放、油耗法规对准确测量和降低道路行驶阻力提出了更高的要求,气动阻力是汽车道路行驶过程中主要的阻力来源,真实道路自然风来流偏角是影响汽车气动阻力的重要因素。提出了一种基于真实道路来流偏角分布的风平均阻力系数计算方法——偏航角密度法,并和其他风平均阻力系数计算方法进行了比较,利用风洞法测量道路行驶阻力,研究了来流偏角对汽车道路行驶阻力、循环能耗的影响。研究表明,来流偏角概率密度呈现明显的区域分布特征,来流偏角显著影响汽车实际道路气动阻力、循环能耗,根据偏航角密度法,考虑真实道路来流偏角时,气动阻力、循环能耗分别最大可增加3.0%、1.6%。     

城市郊区道路跟车条件下智能网联汽车速度规划

随着智能网联汽车技术的快速发展，跟车行驶控制能够有效实现车辆智能跟随及快速高效队列行驶。针对城市郊区道路条件下的智能网联汽车速度规划问题，以提高车辆的燃油经济性、舒适性及安全性为目的，基于跟车速度限幅和车辆动力系统信息，设计了基于初值优化的序列二次规划算法(Sequential Quadratic Programming, SQP),实时求解获取车辆跟车过程中的最优速度轨迹。首先，在车联网环境下，基于车车(Vehicle to Vehicle, V2V)通信及车辆与交通设施(Vehicle to Infrastructure, V2I)通信技术实时获取前方车辆的速度、加速度及位置等行驶信息并实时采集道路交通信息；然后，为减少车辆动态能耗损失和减小所需牵引力，并在规定的时间段内完成相应的行驶路程，利用采集到的前车行驶信息，采用基于初值优化的SQP算法对最优目标车速进行求解；此外，基于周边动态的道路交通场景，考虑边界约束条件，采用滚动时域的方法实现目标车辆速度在每个采样时刻的在线滚动优化，保证目标车辆节能安全地跟车行驶；最后，通过仿真验证了该算法的有效性和实时性。研究结果表明：基于初值优化...     

超车需谨慎

超车是一种常见的交通现象．是指同一车道行驶的车辆,后车从左侧超越前车的行为。但是．超车易挡住司机的视线．形成盲区。北京司机孙某驾驶一辆本田小客车,行驶到密云县穆家峪镇荆梢坟村前时,觉得前方一辆内蒙古牌照大货车开得太慢．便向左猛一掰轮,强行超了上去。     

重大节日高速公路免费通行事故多发现状与对策

一、重大节假日高速公路车辆事故多发的原因 (一)车流量增大.由于高速公路节假口免费通行,致使车流量增加,高速公路承载能力超负荷运转.一是安全距离缩短.高速公路上车辆密度增大,前车与后车之间的安全距离减少,致使前车发生车辆事故后,其他车辆无法行驶,使高速公路变成了"停车场".二是车辆速度变慢.由于高速公路车流增大,致使超车困难,压车行驶,使得高速公路上积压成一条长龙,遇到突发情况组织救援困难.三是超速、超载增多.节假口期间,很多驾驶员由于归家心切或存在侥幸心理,认为节假日交警减少,频频超速行车;有些选择拼车前进,超载行驶增多.     

风阻、风噪如何做到极限? 关注奥迪e-tron的风洞测试

空气动力学性能是影响续航里程的关键因素之一,对纯电动车型来说尤为如此。得益于智能化技术的革新,奥迪e-tron通过极富运动感的设计,将风阻系数降至极低水平,仅为0.28。为验证其空气动力学性能,我们对其进行了烟流试验。同时,车辆行驶噪声作为影响舒适性的重要指标,也越来越被消费者关注。利用风洞试验室,通过对静止的车辆吹风,来模拟真实行驶时车辆与空气之间的相对运动,从而排除动力总成噪声、胎噪、路噪的影响,可以真实地评价车辆的风噪性能。     

基于直接CAA与SEA的汽车风噪预测与控制

本文中对某一SUV风噪的预测与控制进行研究。首先基于风洞测试进行风噪声源特性与传递路径的分析,发现泄漏噪声主要发生在500 Hz以上中高频段,车底风噪主要集中于800 Hz以下中低频段,而在外形噪声中,由车顶和四门传递的风噪的贡献大于翼子板。然后基于气动噪声直接计算法和统计能量分析对外形噪声进行仿真,并结合风洞测试分析了湍流模型、网格尺寸和波数分析方式对风噪仿真精度的影响。结果表明,大涡模拟的高频风噪衰减低于分离涡模拟,且大涡模拟对高频风噪的仿真精度和计算效率都比分离涡模拟高;在计算资源允许范围内对比不同网格尺寸,最小网格为2 mm时侧窗声压级的截止频率最高可达2 000 Hz;单区域波数分析低估了中低频风噪声的能量,精度较低。多区域波数分析中,声能量较低的区域对仿真精度影响较小。最后基于贡献度分析提出后视镜支臂减薄和安装在车门上两种改进方案进行仿真,结果表明,改进后车内总声压级分别降低1.38和1.93 d B,语音清晰度提升0.4%和1.1%。     

紊流影响下车-桥系统气动力特性风洞试验

为了研究横风作用下紊流参数对车-桥系统气动力特性的影响，以典型32 m简支梁桥和CRH2列车头车为背景，首先根据阻塞比要求设计几何缩尺比为1：25的桥梁和列车测压试验模型；然后通过在风洞试验段入口处采用"格栅条"被动紊流发生装置，模拟一系列紊流风场；最后开展不同工况下车-桥组合风洞动态测压试验，测试列车和桥梁表面风压，并积分获得列车和桥梁气动力。基于此，分析了双线轨道不同位置下，顺风向紊流度、紊流积分尺度对列车表面风压和车-桥气动力分布的影响规律，并讨论了风攻角对车-桥气动力系数的影响。结果表明：列车表面平均风压系数随紊流度的增加而减小，紊流风场中列车和桥梁气动侧力（阻力）系数均小于均匀流场；紊流度对迎风侧轨道列车的影响更为显著，而对车头气动力特性影响较小，车身侧力（阻力）系数随紊流度增加而显著降低，升力系数和力矩系数随紊流度的变化规律并不显著；桥梁气动力系数对紊流度变化的敏感程度小于列车，其侧力（阻力）系数并非随紊流度的增大而单调减小，升力系数随紊流度增加而增大，力矩系数随紊流度的变化规律并不明显；车-桥气动力系数受紊流积分尺度的影响小于紊流度，桥梁侧力（阻力）系数受影响程度大于升力系数和力矩系数；列车位于背风侧轨道时，车-桥气动力系数随紊流积分尺度变化的敏感程度小于列车位于迎风侧轨道；风攻角和紊流参数对车-桥气动力特性的影响是相互独立的，且受列车路线布置方式影响不大。研究结果为紊流风场下的行车安全性提供了数据和资料。     

基于气动风洞测试的整车热管理CFD分析精度提升方法

研究了在整车开发前期,通过油泥模型在气动风洞中测试前端模块的风速来标定热管理CFD模型的方法,分解了测试流程和标定方法,使标定后的模型与试验一致性较好。利用标定后的模型可以在项目开发早期提升热管理机舱内流分析准确度,使发动机舱内流场的优化做到空气动力学性能和热管理性能的最佳平衡。     

利用尖劈和粗糙元技术模拟大气边界层的研究

在尖劈和粗糙元大气边界层模拟技术的基础上增加了格栅挡板这一涡旋发生器,有效地提高了风洞上方的湍流强度,利用该组合边界层发生装置建立了边界层风场.测量了模拟风场的平均风速剖面,湍流强度剖面,风谱等参数.讨论了格栅挡板增加后风场平均风速剖面和湍流强度剖面的变化.三角形尖劈阻风面积沿高度递减产生近似线性的风速剖面,粗糙元调整平均风速和湍流度剖面分布,格栅挡板提高了风洞上方的湍流度.结果分析表明:试验所得风场满足模型试验所要求的小粗糙度和大湍流度的要求.然而,模拟风场的湍流功率谱和积分尺度的高度变化规律和实际大气边界层相反,这是由尖劈下宽上窄的构造特点所决定的.     

金家庄特长螺旋隧道施工通风方案优化分析

为加快长大隧道施工进度，多采用开挖斜井增加工作面，而多工作面同时施工时，通风成为影响掘进速度的重要因素。以金家庄螺旋隧道斜井工区工程为依托，针对左线现有压入式通风方案工作面风量较小、通风效果较差的问题，提出风仓式通风方案。采用三维数值模型对2种方案的“风机-风管-隧道”系统进行计算分析，并将数值计算所得测点风速与现测数据进行校验。计算结果表明： 1）现有压入式通风，风管供风量和洞内风速均不能满足隧道施工通风要求； 2）采用风仓式通风方案后，能较好地控制工作面风管出口风量，使各工作面风量满足要求； 3）风仓式通风具有灵活性，可随着隧道开挖进尺的增加，调节风仓内风机，控制工作面风量； 4）风仓式通风能减少风管长度和转角，从而减少漏风量和风压损失，较好地为工作面提供风量。本文研究成果可为类似工程提供参考，具有实际工程意义。     

钢桁梁桥上列车双车交会气动特性风洞试验

为探究横风作用下钢桁梁桥上列车双车交会过程中气动力系数的突变机理,以某一大跨度公铁两用钢桁梁桥为背景,首先根据XNJD-3风洞实验室的尺寸设计了一套移动车辆模型试验系统;然后根据风洞阻塞比的要求设计了几何缩尺比为1∶30的桥梁和车辆试验模型;最后测试了横风作用下桥上列车交会过程中移动车辆模型的气动力。为尽可能地降低试验系统对运动车辆气动力的干扰,对原始时程数据进行了低通滤波处理,并分析了车速、风速、合成风向角、车辆所在轨道位置等因素对车辆气动力系数的影响。试验结果表明：双车交会时,背风侧运动车辆的气动力系数具有明显的突变趋势,迎风侧运动车辆的气动力系数变化较为平稳;列车交会时突变区域主要受运动车辆引起的列车风速的影响,且随车速的增加而增大,横风风速对突变区域影响较小;交会过程中背风侧车辆升力系数和侧向力系数的突变量随合成风向角的增大呈增大趋势,力矩系数突变量对合成风向角的变化不敏感;横桥向列车所处轨道位置影响其气动力系数。试验结果可为研究横风作用下高速列车-桥上交会过程的行车安全提供数据支持。     

乘用车气密性和风噪的关系及车身设计的密封改进

通过四款目标车的整车气密性试验,得到这四款车型的当量孔面积,从而设定了车身的气密性目标,再改进车身各部位的密封设计,提高焊装、涂装和总装过程的工艺精度,最终降低了车内高速风噪声。     

不同雷诺数下车辆队列尾车发动机舱盖气动特性研究

数值仿真与模型风洞试验相结合研究了典型工况下两车队列中尾车发动机舱盖气动特性和两车间隔区域的流场,对比了缩比模型和实车模型对应雷诺数下车辆队列的流动形态。缩比模型仿真结果与风洞试验结果一致表明采用数值方法的可行。对比不同雷诺数下车辆队列气动特性发现,缩比模型与实车模型发动机舱盖表面平均静压分布基本相同,但在纵向对称面上,实车模型的前车尾迹比缩比模型更加上扬,底部区域气流速度更高。非定常条件下,实车模型前车尾涡相对尺度明显小于缩比模型,且扩散得更充分,尾迹区涡的分布状态更加混沌,发动机舱盖表面脉动能量的分布更加混乱。涡在两车间隔区域的运动并非简单的移动,而是一个由涡破裂、涡配对和涡融合构成的复杂过程。     

湍流DSRFG与LES风场沿计算域流向变化的影响因素

为生成满足桥梁风工程大涡模拟（LES）要求的入口湍流风场，以丹麦大带桥桥址风特性为例，采用离散再合成的随机流动生成（DSRFG）方法合成了满足目标湍流度、积分尺度、脉动风速谱及空间相关性等参数的各向异性湍流；讨论了DSRFG方法在生成湍流风场上关键参数的合理取值；基于Fluent平台，通过自主开发的用户自定义函数（UDF）程序将生成的湍流风场赋给大涡模拟的入口边界，基于LES研究了不同网格尺寸和时间步长取值，入口湍流风场在计算域流向的变化规律。研究结果表明：DSRFG方法能生成满足桥梁LES模拟要求的指定湍流特性风场，产生的风场风谱和速度分量统计值与目标值吻合较好；入口湍流风场特性在计算域流向有较好的维持，脉动风谱在低频段与目标谱吻合较好，高频段出现一定衰减，而衰减起始频率随网格尺寸和时间步长的减小而增大。最后拟合了网格尺寸与脉动风谱衰减起始频率的关系曲线，建议了LES合适的网格尺寸和时间步大小，相关研究结果可为湍流风场模拟和桥梁风工程大涡模拟提供重要参考。     

基于A柱-后视镜车内气动噪声数值模拟与预测

针对后视镜引起的前侧窗与车内气动噪声问题,采用计算流体力学(CFD)方法对某商用车进行车外后视镜区域数值模拟和车内噪声预测的研究。稳态分析采用RANS模型中SST(Menter)k-ω模型,瞬态分析采用基于SST(Menter)k-ω的分离涡模拟(DES);通过分析后视镜侧窗区域的稳态静压力与瞬态动压力、速度和涡量云图,揭示了因A柱后视镜而产生车窗表面的湍流压力脉动的机理;同时求解瞬态流场获得两侧车窗表面湍流压力脉动载荷。采用声学FEM方法将车窗表面湍流压力脉动作为边界条件来计算气动噪声的传播,基于车内声学空间不同频率的声压级云图分布规律,说明了车内气动噪声主要集中在中低频段和声压级最大的分布区域;驾驶员左耳旁声压级曲线展示了20-2500 Hz频段内声压级变化规律。最后进行实车道路滑行测试,证实了气动噪声在车速80-110 km/h时较为明显的结论;采用CFD结合声学有限元的方法可较为准确地预测车内100-2500 Hz气动噪声的声压级,为优化后视镜、降低驾驶室内气动噪声提供仿真和试验的技术方案。