液罐车横向稳定性计算与分析

液罐车行驶状态中基质心位置将变化，因而公考核空车状态时液罐车的稳定性是不可靠的，应针对其载液量进行全面的考查和评判。文章以圆柱形平封头罐体为例，对曲线行驶时液罐车的横向稳定性进行讨论，推导出确保稳定性的条件为ψ〈Ｋ〈Ｋ０，指出应通过计算确定危险载荷区，以提醒用户在使用过程中选择适宜的充液量。     

汽车列车横向稳定性研究

汽车列车是牵引汽车与挂车相互作用、相互耦合的复杂系统,其横向稳定性研究涉及多体动力学、刚柔耦合力学、气体动力学、车辆非线性运动和电子控制等多个学科.本文论述了汽车列车横向稳定性的国内外研究现状、研究方法和试验手段,探讨了使用参数和结构参数对汽车列车横向稳定性的影响,分析了角阶跃输入下汽车列车侧向加速度响应.最后,对汽车列车动力学数字仿真算法及代表性软件进行了分析阐述.     

汽车横向静侧翻稳定性的仿真评估

汽车的横向静侧翻稳定性是其主动安全性的一个重要方面,是强检内容之一。但由于目前采用的算法与实际情况严重不符,计算值偏大,误导设计者,结果样车往往达不到标准要求,导致设计修改和试制返工,造成严重损失。基于此,本文提出一种与实际情况非常接近的仿真评估法,以期解决这个行业中的普遍问题。     

ESP确保汽车线内行驶和横向稳定性

电控车辆稳定系统(ESP)主要是用来防止汽车在弯道上行驶或变换车道时发生侧翻事故,确保汽车良好的线内行驶稳定性,即使汽车具有良好的横向稳定性.1998年2月,梅赛德斯-奔驰(Mercedes-Benz)公司首次在其A级微型轿车中批量安装了ESP,以克服该型轿车在进行蛇形路线测试时出现的侧翻现象.     

汽车横向稳定性与交通安全分析

汽车横向稳定性主要受路面附着系数，转向半径和路面横向倾角等因素的限制，文章对此进行了分析，得到了保持汽车横向稳定性的方法，提出了用汽车主动安全技术保持汽车横向稳定性的设想。     

半挂汽车列车弯道行驶横向稳定性分析

为了进一步研究半挂汽车列车弯道行驶横向稳定性,运用动力学理论以及虚拟样机仿真软件ADAMS,建立了具有21自由度的半挂汽车列车虚拟样机,通过将稳态转向试验和转向盘角阶跃输入试验所得仿真结果与实车试验所得曲线相比较进行仿真模型的校验,分析了半挂汽车列车在弯道行驶极限工况下有关参数与时间的变化关系曲线,并分析极限工况所产生的原因。     

汽车横向稳定性及其试验评价方法

横向稳定性是汽车一项重要性能.本文归纳了世界各国或地区针对汽车横向稳定性的相关试验评价方法,并提出按静态测试、稳态测试和极限工况测试三种方法进行分类测试.最后指出,我国应从标准法规、技术装备和试验评价等方面,积极制定相关标准,推广和采用先进的底盘主动安全控制系统,促进我国汽车安全装备水平的提高.     

基于自适应模型预测的智能汽车横向轨迹跟踪控制

当路面附着情况和车辆行驶状态不断变化时,基于恒定侧偏刚度的模型预测控制(MPC)不能考虑轮胎非线性特性的影响,难以保证车辆轨迹跟踪的适应性。为此,提出一种考虑轮胎侧向力计算误差的自适应模型预测控制(AMPC),以提高智能汽车在不确定工况下的轨迹跟踪性能。分析了路面附着系数和垂向载荷对轮胎侧向力的影响,基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法,设计了利用侧向加速度和横摆角速度作为测量变量的前后轮胎侧向力估计器。利用轮胎侧向力线性计算值与估计值的差值计算得到侧偏刚度修正因子,设计了前后轮胎侧偏刚度的自适应修正准则,进而提出了一种基于时变修正刚度的AMPC控制方法。基于CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真和硬件在环测试平台,对AMPC控制的有效性和实时性进行了验证。研究结果表明：在不同的路面附着情况和车辆行驶状态下,AMPC控制都能够降低横向位置偏差和航向角偏差,有效提高车辆的轨迹跟踪精度,其控制效果明显优于基于恒定侧偏刚度的标准MPC控制。尤其在低附着工况下,标准MPC控制会因为线性轮胎力的计算误差过大而导致车辆在轨迹跟踪时严重失稳,而AMPC控制通过估计轮胎力修正侧偏刚度依然能够保证车辆稳定有效的跟踪参考轨迹。所提出的AMPC控制在保证控制精度的同时具有良好的实时性,对智能汽车控制系统的设计与优化具有重要参考价值。     

大跨度中承式拱桥侧向稳定的空间有限元分析

以浙江淳安跨度为198m的中承式钢管混凝土劲性骨架拱桥为工程背景，采用通用的有限元软件ANSYS，分析了拱肋刚度及横向联系刚度、设置的位置、形式等因素对大跨度中承式拱桥侧向稳定的影响，为此类桥梁的设计和施工提供参考。     

基于侧向稳定性的圆曲线路段设计指标研究

车辆在附着系数较小的圆曲线路段转向时,轮胎会处于非线性区内工作,此时基于线性理论的侧向稳定性分析方法会产生较大误差。建立6自由度非线性车辆系统模型,分析其处于非线性域与线性域下不同的特性状态,得到不同车速、路面附着系数下使车辆系统处于临界状态的圆曲线路段半径、超高设计指标。对线性域与非线性域内的车辆系统分别采用基于线性理论的根轨迹法与基于非线性理论的相平面法分析侧向稳定性,得到综合考虑2种状态下车辆临界失稳状态的圆曲线路段指标。结果表明,车速为60 km/h,路面附着系数为0.24,超高小于6% 时,车辆发生侧向失稳时轮胎处于非线性域,此时使用相平面法分析得到侧向失稳临界指标;车速为60 km/h,路面附着系数为大于0.4,超高处于4%到10%之间时,车辆发生侧向失稳时轮胎处于线性域,此时使用根轨迹法分析得到侧向失稳临界指标。     

斜拉拱桥侧向稳定性分析

以湘潭市湘江四大桥为例,利用ANSYS软件建立了斜拉拱桥的三维空间有限元模型,分析了拱肋刚度、横撑刚度及设置位置和拱肋内倾角等因素对斜拉拱桥侧向稳定的影响,为斜拉拱桥的设计提供参考。     

车辆操纵稳定性状态估计算法比较研究

建立了基于运动学的车辆3自由度状态估计模型,分别将扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）和粒子滤波（PF）应用到车辆状态估计中,通过仿真试验比较了3种算法的估计效果。结果表明,车辆工作在线性稳定区域时,EKF算法效果最优,而车辆工作在强非线性区域并处于失稳状态时,PF算法效果最优。     

Estimation of longitudinal speed robust to road conditions for ground vehicles

This article seeks to develop a longitudinal vehicle velocity estimator robust to road conditions by employing a tyre model at each corner. Combining the lumped LuGre tyre model and the vehicle kinematics, the tyres internal deflection state is used to gain an accurate estimation. Conventional kinematic-based velocity estimators use acceleration measurements, without correction with the tyre forces. However, this results in inaccurate velocity estimation because of sensor uncertainties which should be handled with another measurement such as tyre forces that depend on unknown road friction. The new Kalman-based observer in this paper addresses this issue by considering tyre nonlinearities with a minimum number of required tyre parameters and the road condition as uncertainty. Longitudinal forces obtained by the unscented Kalman filter on the wheel dynamics is employed as an observation for the Kalman-based velocity estimator at each corner. The stability of the proposed time-varying estimator is investigated and its performance is examined experimentally in several tests and on different road surface frictions. Road experiments and simulation results show the accuracy and robustness of the proposed approach in estimating longitudinal speed for ground vehicles.     

大型车辆横向稳定性对公路设计极限平曲线半径取值的影响分析

针对目前公路设计研究采用的汽车横向稳定性计算模型仍然是刚性车辆的简化结构,未考虑汽车悬架及轮胎的弹性变形影响的问题,通过分析悬挂系统对车辆行驶的横向稳定性的影响以及大型车横向倾覆特点,推导出考虑车辆悬挂结构后的公路平面设计指标计算方法及公式;参考Bonneson等的研究成果,给出了为保证车辆横向行驶安全舒适条件下的横向力系数推荐取值及不同设计速度时的圆曲线极限最小半径值。结果表明:提出的设计指标的计算方法及取值为现有标准规范的修订提供了一定的参考。     

基于双目视觉计算的车辆跟驰状态实时感知系统

双目视觉技术能够实现目标的识别与距离计算,在自动驾驶领域有很大的应用空间。然而,现阶段双目视觉存在光照干扰、遮挡、弱纹理区域歧义匹配等问题,影响其测量的准确性和可靠性。提出基于双目视觉的跟驰状态实时感知系统,该系统采用基于车辆跟驰模型的扩展卡尔曼滤波方法对车辆跟驰状态进行实时估计,包括跟驰距离、前后车速度差等。通过实际道路试验,证明了该系统能够识别并修正测量数据中的异常值,解决弱纹理区域误匹配问题。试验结果表明：25 mm焦距与12 mm焦距的双目系统跟驰间距测量值的平均误差分别为2.66%与9.14%;在相对速度测量方面,2种焦距系统的测量精度基本相同,平均误差均为1 m·s^-1左右。所提出的方法在自动驾驶车辆环境感知领域有较好的应用前景。     

基于蚁狮算法的UKF车辆状态参数估计器

为了准确获取分布式驱动电动汽车状态参数信息,满足车辆稳定性控制系统的需求,提出一种基于蚁狮算法的无迹卡尔曼滤波状态参数估计器。针对无迹卡尔曼滤波（UKF）过程中噪声协方差矩阵的不确定性,采用蚁狮优化算法（ALO）对其进行寻优,并引入奇异值分解（SVD）的方法来维持噪声协方差矩阵的正定性,此外,基于指数加权最小二乘法对车辆侧偏刚度进行辨识并将其作为状态参数估计器输入。基于MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真平台,建立分布式驱动电动汽车参数估计模型,分别进行双移线工况和正弦迟滞工况仿真,并基于A&D5435快速原型开发平台进行双移线工况实车试验。仿真与试验结果表明：相比于SVDUKF算法估计结果,双移线仿真工况下,基于ALO-SVDUKF算法估计得到的质心侧偏角和横摆角速度的均方根误差分别降低了55.7%、30.7%,正弦迟滞仿真工况下,均方根误差分别降低了58.1%、85.1%,且在车辆处于极限失稳状态时仍能维持较好的估计效果;双移线试验工况下,横摆角速度的估计值与实际测量值之间的均方根误差仅为0.938 4（°）·s^-1;提出的基于ALO-SVDUKF算法的分布式驱动电动汽车状态参数估计器能够有效提高质心侧偏角和横摆角速度的估计精度,可为车辆稳定性控制提供精确的状态信息。