基于非线性车辆模型的行驶状态与路面附着系数估计

路面状况和行驶状态的准确识别是车辆安全行驶和主动控制的重要依据。为了验证车辆行驶状态和路面附着系数估计的有效性,建立了包含Dugoff轮胎模型的四轮三自由度整车仿真模型,提出了基于扩展Kalman滤波理论的车辆行驶状态与路面附着系数估计算法。车辆在设定的双移线路面附着系数分别为0.8、0.7、0.6的工况下进行仿真,对比车辆的运动状态和车辆转向输入激励的趋势的一致性,验证了该模型的合理性。结合该模型计算出的Dugoff轮胎模型纵向和侧向归一化力,通过Matlab编程实现扩展卡尔曼算法估计,算法估算得到的汽车行驶状态参量和路面附着系数与仿真值进行对比。通过结果对比表明,车辆行驶状态估计值与Simulink数值解的均方根误差(RMSE)指标最大值不大于0.03,由于轮胎与路面是动态接触,路面附着系数呈上下波动状,实现了对车辆行驶状态参量和路面附着系数的实时估计,为重型车辆稳定性控制提供了理论基础。     

三维轮胎与路面相互作用研究

基于轮胎和路面的接触研究现状,大多研究者都将轮胎与路面接触形式简化为点接触或者线接触形式。在重构三维路面谱的基础上,构建了三维轮胎和路面接触模型,为确定轮胎的接地面积,利用自主研发的压力作动器系统,在多次试验的基础上,得到标准载荷,标准胎压下的轮胎接地面积。然后,把轮胎与路面的面接触模型看作有限多个点接触的模型,每个点的刚度相同,分别采用重构三维路面谱的多点接触和任一剖面二维曲线对路面随机激励下的车路耦合系统进行了计算。最后,将点接触模型和三维面接触模型在随机路面和减速带路面工况下的垂向动力学响应进行仿真对比分析,发现所建立模型的车体响应要比点接触模型的响应小。