基于逆变换的路面不平度仿真研究

针对使用现有方法仿真公路路面不平度时其结果存在误差的问题,研究了基于逆变换的路面不平度仿真的新方法。该方法直接研究给定的路面不平度功率谱密度,然后根据功率谱密度和离散FOURIER变换的性质以及信号采样定理,对数据进行截断、补充和一系列变换后获得路面的不平度。在考虑了汽车固有振动频率及行驶速度后。利用该方法对A、E两个等级的公路路面进行数值仿真。仿真结果显示：利用该方法所得路面不平度的功率谱密度与给定的功率谱密度准确一致,并且该方法简洁、便于使用。     

基于Fourier逆变换法的桥面不平度模拟及测试分析

桥面不平度是影响车桥耦合振动的主要因素之一。研究了基于Fourier逆变换法在路面功率谱已知的情况下,构造路面不平度随机序列的算法,通过与三角级数叠加法对比,结果表明,Fourier逆变换法模拟的路面不平度功率谱与预期谱能更好的吻合。同时,根据实测的上饶乔木湾乐安河大桥桥面不平度数据,计算该桥面不平度功率谱密度并与国家标准GB/T7031-86进行对比,结果显示该桥桥面处于B级到C级之间,这为精确计算车桥耦合振动提供了有利的理论依据。     

基于MATLAB的路面不平度数值模拟及验证

路面不平度是衡量路面质量的重要指标。文中使用MATLAB平台,建立了A,B,C级路面的路面不平度仿真模型,并采用滤波白噪声生成法模拟出A,B,C级路面的路面不平度功率谱。这种模拟仿真方法产生的路面不平度能够非常接近目标谱,很好地满足谱一致原则。     

基于LSTM网络的路面不平度辨识方法

路面不平度的辨识是半主动悬架控制等智能底盘技术的难点,目前缺乏成本低、可靠性高且精确快速的方法。本文提出一种新的基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络和时序轮心加速度的实时路面不平度等级辨识方法。该方法利用轮心加速度的时序信号,而非传统的统计特征,基于LSTM网络对时序信号的强特征捕捉能力,无需信号预处理就能快速得到路面分类特征,大大减少辨识算法的计算量,可以实现实时辨识。训练集数据可以通过不同功率谱密度等级的白噪声生成路面,然后通过车辆传递特性获得加速度信号,也可集成试验数据。此方法仅需要一个时域加速度信号,且无需复杂预处理,鲁棒性高,能够实现不同车速、减振器阻尼系数、簧上质量和采样时长下的路面不平度等级的快速辨识。     

车辆纵振路面谱研究

为了解决车辆路面纵剪力对路面损伤的评价、车辆纵振平顺性的描述等难题，提出了车辆纵振路面谱这一概念。路面不平造成了车辆垂向和纵向的振动，使它与垂向路面谱共同产生。定义了车辆纵振路面谱的数学表达方法，设计了用五轮仪测量纵振路面谱的试验，对青－黄调整公路某段进行了实测。经数据回归分析，该路段垂向路面谱对应的路面级别为C级偏优，纵振路面谱为B级偏优。     

基于路面不平度自功率谱密度函数计算国际不平度指数的研究

提出了一种基于路面不平度自功率谱密度函数PSD计算国际不平度指数IRI(International Roughness Index)的方法。通过建立1/4车辆模型来分析路面不平度的输入和汽车振动的响应,由动态响应模型的理论分析得到路面不平度的自功率谱密度函数PSD(Power Spectral Density),再应用随机理论等方法,推得基于路面不平度自功率谱密度函数PSD的IRI值。用PSD计算IRI,能够使车辆和道路部门比较他们对路面不平度的各自评价标准,从而作为其设计、改进产品的依据,IRI的求得,为公路运输部门对道路的养护决策提供了依据。     

虚拟路面数据的处理及验证

文章在分析和研究二维路面不平度的生成时,主要利用高通滤波,去均值,去趋势项的方法对路面不平度数据进行了预处理。并采用轮次检验对路面高程数据进行平稳性检验以及对其幅值进行了分析,从而证明虚拟路面数据的平稳可靠。     

路面不平度测量技术研究综述

路面不平度在汽车平顺性研究中有着重要的作用,也关系到车辆的运营时间和费用。该文综述了路面不平度测量技术在国内外的发展情况,在此基础上,分析了路面不平度数据测量的多种方法,指出了关于数据测量现存的问题并给予分析解决。最后讨论了路面不平度数据在车辆工程领域的应用及路面不平度数据测量技术的发展方向。     

基于时域模型的路面随机激励模拟

为进一步提高路面平整度模拟精度,文中研究一种公路路面不平度的数值模拟方法。首先基于AR模型,建立了由路面随机激励的时间功率谱密度求得双轮路面随机激励时域AR模型的方法,并构建了相应的算法;然后在MATLAB平台上对双轮路面时域AR模型进行仿真,得到了各级路面谱曲线,通过与标准路面谱对比,验证了路面随机激励AR模型的正确性。     

路面不平度的分形分级参数研究

根据路面不平度的现有分级标准,采用傅里叶逆变换的方法模拟8个等级路面不平度高程数据,计算路面不平度的分形参数,提出路面不平度的分形分级参数.计算分析结果表明,傅里叶逆变换方法模拟的各级路面分形维数均在1.60左右,差别很小,表现出明显的自相似性;路面不平度指数结合了路面不平度的传统的统计特征参数与分形维数,因而更适合路面不平度的分级;路面不平度指数随功率谱密度的增大而增大,且由高级到低级呈明显增大趋势,路面不平度等级越差,路面不平度指数越大.     

路面国际不平度指数的两种描述及其应用

为理解和应用路面国际不平度指数,研究了路面国际不平度指数的时间域和时间频率域描述。基于路面国际不平度指数的标准车辆模型,建立了路面国际不平度指数的时间域描述和车辆模型的运动微分方程。在空间频率域,建立了路面不平度功率谱密度表示;在时间频率域,建立了路面激励功率谱密度表示。通过路面国际不平度指数标准车辆模型推导出悬架动挠度速度的频率响应表示,建立了路面国际不平度指数的时间频率域表示,分析证明了路面国际不平度指数和路面激励功率密度等效。利用美国LTPP项目实测路面不平度数据,求取了路面国际不平度指数时间域和时间频率域的结果,通过两者对比说明了国际不平度指数时间频率域描述的正确性和有效性,对实测路面不平度数据引入中值滤波可更好确定时间频率域路面国际不平度指数。     

基于ADAMS的随机路面不平度建模及参数选择

车辆的垂直运动和俯仰运动会影响乘客的舒适性和安全性,垂向振动的激励除了发动机的激励,还取决于路面轮廓的不平度.应用谐波叠加法对路面不平度的特征能较好的拟合,并对生成的路面与国际标准的分级路面进行对比,分析谐波的数目对路面不平度均方根值有很大影响,证明生成时域信号的功率谱密度与标准规定的路面等级一致,可以作为研究车辆垂向...     

道路谱密度与国际平整度指数相互关系综述

介绍了描述路面不平度的功率谱密度法和国际不平度指数法,给出了标准分级路面功率谱表达式,建立了符合IRI要求的1/4车辆模型,总结、比较了两者之间的关系,说明了其使用范围。     

伪随机桥面不平顺时域模型仿真分析研究

桥面不平顺是车辆-桥梁耦合系统振动的主要影响因素之一,引入路面不平度来模拟桥面不平顺,假定路面不平度是具有零均值、各态历经的平稳随机过程,且服从高斯概率分布。基于FORTRAN平台编制了模拟桥面不平顺的仿真程序BDR,采用FFT法及谐波法模拟了按国家标准GB/T 7031-86划分的B、C级桥面不平顺曲线。结果表明:该模型能够描述复杂且不规则的路面形状,适用于任意谱密度函数的平稳随机过程,适应性良好。     

基于整车模型的路面不平度与行车舒适性关系的分析

鉴于目前尚未建立统一的行车舒适性的评价标准,通过建立符合车辆实际振动情况的十自由度整车模型,并以此模型为分析基础,以ISO2631—1：1997（E）《人体承受全身振动的评价标准》为依据,分析了路面不平度与行车舒适性的关系,评价了A、B、C三种等级路面的不平度对行车舒适性的影响,阐述了应从舒适性的角度对路面不平度分级进行调整的原因。     

基于谐波叠加法的路面不平度重构

对GB/T 7031-2005中提出的路面功率谱密度表达式及等分方法,应用谐波叠加法对路面不平度随机序列进行仿真,使用AR模型谱估计法验证仿真结果.结果表明通过谐波叠加法能很好地拟合路面不平度,且AR模型谱估计具有拟合结果平滑且精度高的特点.     

基于国际平整度指数IRI的路面不平度仿真研究

国际平整度指数IRI和路面功率谱密度PSD是评价路面平整度的两大指标,通过理论公式的推导,建立了两大指标的换算关系.在此基础上,给出了基于离散傅立叶逆变换的路面不平度仿真过程,推导得出了基于国际平整度指数IRI的路面不平度仿真过程,并对仿真精度进行了验证.仿真结果表明:利用该方法可以直接通过国际平整度指数豫,对路面不平度进行时域仿真,且仿真精度较高.最后,结合实测高速公路的国际平整度指数IRI对实际路面进行了不平度仿真,得到实际路面的不平度起伏情况.     

基于路面测量值的沥青路面平整度数学模型研究

本文在《公路工程质量检验评定标准》下确定评价沥青路面平整度的各项指标,并通过构建正弦函数来表征路面波,利用拉格朗日插值法获得相关评价参数的数学表达式,建立沥青路面平整度的数学模型,并以实际测量数据进行数据优化处理。研究结果主要有:根据国际平整度指数IRI建立起路面平整度数学模型中相关参数之间的相互关系;通过置信误差标准来对测量数据的预处理和误差分析,对路面波进行分区划分,确立路面波的波长值和幅值关系,得到该路段的正弦函数关系式,为后续路面波形函数的分析计算奠定基础。     

基于RBF神经网络识别路面谱的新方法

路面不平度是车辆行驶中振动的重要激励。为了识别路面不平度的功率谱密度函数(路面谱),提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络识别路面谱的新方法。该方法以7自由度汽车振动模型为基础,以MATLAB软件仿真得到的汽车车身质心垂直加速度谱为神经网络理想输入样本,以GB7031-86建议的路面谱为神经网络理想输出样本,应用RBF神经网络建立汽车车身质心垂直加速度谱和路面谱之间的非线性映射模型。另取一组仿真得到的车身质心垂直加速度谱代入已训练好的网络进行路面谱识别。结果表明:该方法具有较强的抗噪声能力和较理想的识别精度,识别的路面谱与拟合的路面谱吻合一致。     

由国际平整度指数模拟路面不平度方法研究

为了将实测得到的国际平整度指数IRI值引入到路面不平度模拟中,从而在车一路或车一桥相互作用的耦舍体系中更准确地模拟由路面不平度引起的车辆动荷栽,提出了一种通过实测IRI值得到该段路路面不平度的方法.由IRI的计算方法入手,通过建立1/4车模型来分析路面不平度的输入和车辆、地面的振动响应,并通过路面不平度标准差与IRI的关系等式作为中介,将IRI引入到路面不平度的模拟中,采用周期图表法,利用功率谱密度函数和傅立叶逆变换,进一步模拟出路面不平度.最后进行了实例模拟,通过程序分析,验证了该方法的有效性.