全局演化局部模拟优化技术在汽车结构参数优化中的应用

本文将演化算法与模拟退火算法集成，提出一种适用的全局演化局部模拟优化技术，该技术使用演化算法在解空间通过较少代数的化为模拟退火算法提供一个良好的算法构形，在此基础上，通过退火方式寻找全局最优解。本文探讨了在该算法在汽车操纵稳定性评价与结构优化中的应用问题。优化以最小化汽车操纵稳定性综合评价指标为目标对评价参数与结构参数进行优化。使用优化参数在双移线条件下对四自由度汽车动力学模型的操纵稳定性进行仿真研究。通过仿真对比分析了演化算法与模拟退火算法，本文使用的算法继承了这两种算法的优点。研究结果表明：使用全局演化局部模拟优化技术所得综合评价指标值最小。耗用CPU时间也最少，而且所得优化参数使得人－车闭环系统跟随预期路径的精度提高约58．31％，而使综合评价指标值下降约37．35％。     

汽车操纵稳定性的理论预测与综合评价

本文建立了人-车-路闭环系统模型。计算了双移线及蛇行道路输入时14种车辆方案的理论综合评价指标。根据驾驶员的主观评价对其进行相关检验。利用本文提出的理论预测评价模型和综合评价指标。可对汽车结构设计参数和控制参数进行优化，改善汽车的操纵性能，提高汽车的主动安全性。     

具有随机道路输入的人—车—路闭环操纵系统的响应分析与操纵安全性评价

本文建立了一种平衡随机道路输入的数学模型。应用精细积分法，进行了具有此类随机道路输入的人－车－路闭环操纵系统响应的仿真研究与汽车的主动安全性评价。该方法不仅为精确算法，珂能缩短汽车主动安全性的评价周期，避免实车试验带来的巨大的经济负担。结合实例，说明该方法是正确的，其结果是有效而合理的。     

人-车-路闭环系统驾驶员模型参数辨识

基于在驾驶模拟器上进行的人－车－路闭环系统仿真试验，使用全局演化局部寻优的辨识算法，对驾驶员模型进行参数辨识。通过大量的实际驾驶人员的试验数据，辨识出各种水平的驾驶员模型参数，为改进智能车控制系统的设计提供了依据。利用辨识得到的驾驶员模型和车辆模型进行了人－车－路闭环系统的双移线与蛇行线仿真，仿真结果与试验数据具有很好的一致性。     

汽车操纵性评价指标的研究

本文研究了驾驶员-汽车闭环系统操纵性的各个单项指标。增加了某些单项评价指标，验证了在汽车设计中仅有几个单项指标就可确定出合理的综合评价指标的结论；对汽车的开环操纵性单项评价指标也做了补充；并对汽车的开环操纵性综合评价指标的驾驶员-汽车闭环系统操纵性综合评价指标进行了相关分析。     

汽车操纵稳定性的研究与评价

综述了汽车操纵稳定性研究和评价的历史、现状和存在的问题，着重介绍了客观测量评价、主观评价、人一车闭环系统的综合评价和模拟器评价等几种评价方法。汽车操纵稳定性很多研究还处于探索和完善阶段。目前还没有公认的评价标准，对驾驶员模型、人一车闭环系统的研究有助于促进汽车操纵稳定性评价指标和评价方法的统一。     

模糊控制理论在驾驶员—汽车—环境闭环系统操纵稳定性研究中的应用

本文采用模糊控制理论方法，对驾驶员－汽车－环境闭环系统的操纵稳定性进行了研究，建立了驾驶员智能模型，研制了整个闭环系统的仿真软件，模拟了几种典型工况的汽车运行，试验证明闭环系统模型合理，仿真结果正确。     

汽车操纵性评价的发展,研究意义与基本问题

综述阵内外汽车操纵性的评价方法及其发展过程，并介绍了驾驶员一汽车－道路闭环操纵系统操纵性评价研究的意义，还阐述了汽车操纵性评价中的基本问题，以及今后仍需大量深入进行的工作内容。     

汽车操纵稳定性研究方法探讨

本文综述了操稳性研究和评价的历史、现状和存在的问题，着重介绍了客观评价、主观评价、人一车闭环系统综合评价等几种评价方法，以及基于汽车-驾驶员-环境（道路）闭环系统、模糊逻辑控制等几种研究方法。提出了操稳性研究的发展趋势，这对全面了解汽车操纵稳定性问题具有指导和借鉴的作用。     

驾驶员统计特性对人—车闭环系统响应的影响与汽车主动安全性评价

基于预瞄跟随理论，本文应用一般随机摄动法，对考虑驾驶员不确定性的人－车闭环系统进行响应分析，结合实例，说明该方法在汽车主动安全性评价中的应用。     

汽车操纵稳定性的模拟器闭环评价与试验方法

本文以汽车操纵稳定性的闭环评价为目的，利用吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室的开发型驾驶模拟器（ADSL驾驶拟器）进行了汽车操纵稳定性的闭环试验研究。提出汽车操纵稳定性的评价应是包含驾驶员在内的闭环系统评价，并建立了汽车操纵稳定性的模拟器闭环试验方法，利用模拟器试验对汽车操纵稳定性综合评价指标的合理性进行了验证。     

面向人-车-环境系统的汽车驾驶模拟器的开发和应用

应用模拟技术可安全经济地对人－车－环境系统进行研究，主要包括以人为重点对驾驶员及乘客的生理，心理和行为等的研究，以汽车为重点对汽车动力学模型和汽车性能仿真等的研究，以环境为重点对车内空气，车内装置，道路评价和交通规划及管理等的研究。     

开发型驾驶模拟器体感模拟算法及其评价

运用开发型汽车驾驶模拟器，可在模拟的汽车驾驶环境中，研究人－车－环境闭环系统特性，从而研制出高主动安全性汽车，驾驶员的视觉，听觉，触觉及体感是模拟器的四大模拟要素，直接影响模拟器逼真度，本文提出一种驾驶员体感模拟滤波算法，并建立驾驶员体感评价模型，仿真计算的结果表明，该算法既可充分发挥体感模拟系统硬件的模拟能力，并获得满意的体感模拟逼真度，又可为研制汽车驾驶模拟器需体感模拟软件的逼真度评价提供一种行之有效的方法。     

基于AMESim的汽车制动踏板感觉仿真及优化

为研究与优化汽车制动踏板感觉,对汽车制动系统进行动力学理论分析,基于AMESim建立制动踏板感觉仿真模型,利用实车动态试验验证了模型的准确性,基于建立的模型研究了汽车制动系统各部件参数和踏板踩踏速度与制动踏板感觉的关系,引入制动踏板感觉指数(BFI)对试验车进行了客观评价,并提出制动系统的改善方案。试验结果表明,调整踏板杠杆比、制动器等效弹簧刚度等制动系统参数能够显著提升车辆的制动踏板感觉。     

具有演变随机道路输入的驾驶员——汽车—道路闭环系统主动安全？…

基于预瞄跟随理论，应用精细积分算法，对考虑演变随机道路输入的驾驶员－汽车－道路闭环系统进行响应分析，结合实例说明经在汽车主动安全性评价中的应用 。     

汽车小天窗风振研究及优化

为了得到满足用户感知要求的汽车小天窗风振效果，针对当前SUV现有小天窗挡风条结构，开展基于PowerFLOW的汽车天窗风振噪声仿真分析，得到特定车速下的流场数据和驾驶员耳旁声压数据。在原车型仿真结果基础上对挡风条结构优化设计，按影响参数采用正交实验分析，进行各设计方案的仿真、实车对比研究。数值仿真、实车测试、主观感知得到的结果在整体趋势上一致，数值仿真结果显示最佳优化方案声压级在峰值频率点下降17.8dB(A)；路试结果显示，该方案声压级最大降低21.9dB(A)，主观感知不到风振，表明了优化方案的有效性。     

基于AMESim的电控汽油喷射器喷射仿真研究

电控汽油喷射器是汽车发动机电控汽油喷射系统中最关键、技术难度最大的部件，为研究电控汽油喷射器特性参数对其喷射效果的影响．采用工程系统仿真软件AMESim建立电控汽油喷射器喷射仿真系统模型．对其进行分析研究，为实现电控汽油喷射器的结构优化设计提供了依据。     

基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价方法

自动驾驶汽车进行大规模市场推广前必须进行准确可靠的安全性评价，由于自动驾驶系统复杂程度的增加及设计运行区域的扩大，面向传统汽车的评价方法已不能满足自动驾驶汽车的安全性评价需求,基于此，建立一种基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价方法，可解决现有方法在逻辑场景层面安全性评价的缺陷。首先，建立基于自然驾驶数据的逻辑场景构建流程，分析场景描述参数，搭建自然驾驶数据采集平台采集相关自然驾驶数据，采用高斯分布模型描述参数概率分布；进而，离散逻辑场景参数空间获取具体测试用例，并在建立的PreScan、CarSim和MATLAB联合仿真平台中对被测自动驾驶算法进行仿真遍历测试，通过高斯模型将测试结果中的危险场景参数聚类，获取被测算法在逻辑场景中的危险区域；最后，综合考虑逻辑场景参数空间概率分布和得到的相应逻辑场景危险区域，提出基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价指标——场景风险指数，并以前车制动和前车切入场景为例，给出某黑盒算法的具体评价示例。研究结果表明：被测算法在前车制动场景和前车切入场景中的场景风险指数分别为0.409 8和1.08×10^-5，在前车制动场景中具有较大的安全风险，与仿真测试的直观结果相符；通过比较计算得到的场景风险指数与实际仿真测试结果可证明所提出的方法可以实现逻辑场景层面的自动驾驶安全性量化、易于操作、贴近自然驾驶情况。     

汽车转向轻便性的计算机仿真模拟

对非独立悬架汽车的转向轻便性进行了计算机仿真模拟，其驾驶员模型采用“预瞄－跟随模型”。着重分析了转向系统下摩擦，并分析了若干结构参数对转向轻便性的影响，通过对ＣＡ０９１车的实车试验，验证了模拟计算结构的正确性。     

汽车预碰撞制动下乘员离位影响及参数优化分析

对于汽车制动后发生的碰撞工况，乘员前倾将会增加人体损伤风险。本文进行了汽车预碰撞制动下乘员离位影响及参数优化分析研究。通过实车制动试验得到车辆在不同制动工况下的乘员颈部前向位移量分布区间；建立了MADYMO主动人体仿真模型，采用变量分析法研究不同制动波形下乘员离位特征；运用正交设计方法进行滑台碰撞试验，得到乘员离位因子对乘员碰撞损伤影响；建立乘员响应面模型，采用中心复合试验设计（Central composite design）方法，研究了主动式安全带参数与乘员离位位移之间的相关性，通过优化设计，得到了最优参数组合。