双辊筒式制动试验台检测制动时的误差分析

本文对双辊筒式制动试验台检测小型汽车的制动时,出现的误差进行了原因分析,提出了修正办法。     

传动系统静扭试验台架刚度测试误差修正方法

针对重型汽车传动系统静扭测试试验台的扭转刚度测试误差,通过原理分析和基于SMT-MASTA的动力学计算相结合的方式,找到了误差的主要来源是工装法兰刚度,提出了利用公式对测试刚度进行修正的方法.并通过两种不同类型的测试结果验证了该修正算法的正确性,从而拓展了试验台架的测试能力.     

直流无刷电机再生制动系统试验台的设计与验证

基于再生制动理论,以电动汽车用轮毂电机为主体,搭建了直流无刷电机再生制动试验台。以回收能量最大化为目标,提出了相应的再生制动控制策略。结合电机的输出特性和工作原理,利用SIMULINK软件建立了再生制动系统模型。通过模型仿真和试验台试验结果的对比分析,验证了再生制动试验台设计方案的可行性和控制策略的合理性。     

基于嵌入式PC的发动机试验台控制系统的研究

为提高发动机试验台控制系统的性能,对发动机试验台的结构模型进行了深入的研究.针对该多变量复杂系统的特点,依据其结构模型为发动机试验台设计了基于自然、n/M、M/n、n/P和M/P 5种控制模式的多回路控制器.充分利用了嵌入式PC可通过PC104总线实现各功能模块之间任意搭接的特点,开发了基于PC104总线的发动机试验台电涡流测功机控制器.试验结果表明:该控制器具有良好的控制能力和鲁棒性.     

基于线性外推的汽车尾气热电发电系统最大功率跟踪算法

基于局部逐级拓扑优化的车载尾气发电系统,提出了一种基于线性外推的最大功率跟踪算法,实时调节电路阻抗完成目标负载的阻抗匹配,建立了热电发电系统仿真模型,验证了算法的可行性,并通过试验台架测试,在不同工况下对比基于线性外推的最大功率跟踪(MPPT)算法和经典的扰动观察法的灵敏度和误差,试验测得在3 500 r/min的发动机转速下,基于线性外推的MPPT算法的跟踪误差为4.09%,且不同工况下最低跟踪误差达3.55%。结果表明,所提出的算法跟踪所需时间更短、误差更小,能够最大化系统功率输出。     

汽车乘员约束系统综合试验台的研制

基于国内外汽车座椅和安全带固定点强度试验法规,开发了可同时进行座椅刚度、安全带固定点强度测试和头枕性能等测试的乘员约束系统综合试验台.采用ANSYS软件建立了试验台主台架的有限元模型对主台架进行强度分析;应用虚拟仪器技术开发了该试验台的控制系统,并利用该试验台进行了座椅总成静强度试验和安全带固定点强度试验.结果表明,该试验台能满足相关试验法规的要求,可用于对乘员约束系统的研究和开发.     

先导溢流阀故障排除一例

叙述了笔者单位LYHT-Ⅱ液压综合试验台,由于先导溢流阀制造误差引起的一个液压系统故障的情况,对该故障进行分析、诊断并介绍了故障的排除方法.     

减振器测试系统及试验台机构误差分析

本文主要介绍了减振器测试系统的构成,并对试验台机构误差进行了分析。     

发动机试验台测控系统模糊神经网络控制方法的研究

结合模糊控制、神经网络、遗传算法的优点,提出发动机试验台测控系统模糊神经网络控制方法。利用遗传算法的全局优化策略,避免陷入局部最小点的缺陷。在建立发动机-测功机传动系统动力学模型、发动机有效转矩模型、测功机励磁电流模型的基础上,进行了动态仿真模拟,较好地解决了试验台控制的稳定性及测量的实时准确性问题。     

制动试验台应用效果分析

对我国汽车性能检测站目前广泛采用的2种制动试验台的应用效果进行了分析,重点分析了双滚筒式制动试验台检测小型汽车时出现制动力过大现象的原因,进而提出了改进制动试验台的设想.     

汽车防撞系统中目标跟踪与防撞决策研究

为了实现汽车主动安全系统中的目标跟踪与防撞,提出了混合式汽车防撞系统信息融合结构模型,采用分级信息融合实现目标跟踪,推导出了基于跟踪残留误差和预测残留误差共同校正的融合算法,并给出了算法的实现结构;提出了基于局部分析的映射变换方法,实现驾驶模型特征向量连续、实时的修正,在此基础之上,利用模糊积分方法融合多种相关信息,确定汽车应采用的安全运行模式,实现主动安全防撞决策。经过大量试验证明:该算法具有很好的稳定性和准确率。     

压力钢带式CVT滑转率理论分析与精确测算方法研究

针对滑转率现有的测量方法和汁算方法的不足,分析了产生测量和计算偏差的原因,将金属带回转中心的偏移理论引入到滑转毕的计算模型中,提出了一种新的滑转率测量与计算模型.并以该模型为基础设计了滑转率测量试验装置.试验结果表明,新的测箅模型达到了纠正原有方法偏差、实现高精度测算CVT滑转率的目标.     

Vehicle trajectory challenge in predictive active steering rollover prevention

High center of mass vehicles are likely to rollover in extreme maneuvers. Available works present control strategies to prevent rollover. In these works, however, other important parameters such as path trajectory tracking are not a main concern. In this paper conflicts between rollover prevention and trajectory tracking is investigated. Model predictive control (MPC) is adopted to predict and avoid rollover while tracking desired trajectory. For this regard a model based future error estimation is introduced. The control framework predicts both rollover and trajectory error simultaneously. It avoids rollover while tries to track the trajectory. Simulation results for two controllers with and without trajectory tracking are presented. The results indicate that the controllers effectively limit rollover as a hard constraint while the trajectory tracking controller also minimizes and recovers the path error.     

Adaptive neuron control using an integrated error approach with application to active suspensions

This paper proposes a new neuron control strategy for an active vehicle suspension system, with the emphasis on the study of multivariable and uncertain suspension characteristics. The novelty of this strategy is in the use of integrated error, which consists of multiple output errors in the regulated plant. By combining the integrated error approach with the traditional neuron control (TNC), integrated error neuron control (IENC) is presented. It provides a direct control to the multiple outputs of the control plant simultaneously. Taking a quarter-car model as an example, the proposed control strategy is applied and comparative simulations are carried out with various vehicle parameters and road input conditions. Simulation results prove the effectiveness and robustness of the proposed IENC method. In addition, the newly proposed neuron scheme provides a simple yet efficient new possibility for the control of a class of uncertain multivariable systems similar to an active vehicle suspension.     

一种基于双喷嘴模型的涡轮等效流通面积计算方法

基于双喷嘴模型,利用反动度求静叶喷嘴出口压力,对等效涡轮流通面积计算方法进行了研究。将计算结果输入经校核的GT-Power仿真模型中反算得到不同转速下涡轮前后的气体状态参数,绝大部分仿真值与试验值误差小于4%;计算得出的涡轮特性曲线与实测曲线误差低于9%,高膨胀比时涡轮未出现阻塞,优于简单喷嘴模型。利用此方法计算的变海拔涡轮等效流通面积可实现3 000 m范围内最大扭矩点转速到标定功率转速的柴油机增压压力恢复。表明此模型具有较高精度,能适应较宽的膨胀比范围,可用于描述涡轮的工作状态和工作过程,表征涡轮流通特性和做功能力,进一步服务于增压系统与柴油机的匹配过程。     

公路地基沉降预测及其计算方法研究

为弥补公路路基沉降预测中各现有模型存在的不足,提出一种新的沉降预测模型,并给出了利用该模型进行沉降预测的解析方法和数值方法。分析了该模型的特点,说明了测量误差以及测点数对预测结果的影响。通过与其他预测方法的比较,该模型有明显的优势。结合工程实例验证了该模型的合理性,并指出解析方法在求解过程中会影响实测数据的权重,进而影响预测效果;而数值方法求解简单,方便实用,对测点数的多少要求不高,不影响实测数据的权重,预测精度较高。     

电动汽车电池非线性等效电路模型的研究

服务于电动汽车系统仿真,提出一种非线性等效电路电池模型,模型考虑SOC、温度对电池特性的非线性影响。设计了系统的模型参数辨识实验及数据处理方法,使用S imu link建立了以电流为输入和以功率为输入的镍氢电池组模型。通过1 372 s的FUDS实验验证,两个模型最大电压误差分别为电池组额定电压的1.02%和1.39%,精度满足电动汽车系统仿真要求。     

基于ETC交易数据的高速公路行程速度提取模型

为了提高高速公路运行状态的监测水平,基于ETC交易数据预处理,根据计算周期内路段ETC数据量的大小,搭建了不同样本量水平条件下行程速度的提取模型.利用包含对象路段的多个OD对ETC交易数据提取路段的行程速度,提出基于OD对速度折减系数和可信度权值的速度修正方法,解决了小样本条件下速度提取可信度较低的问题.以北京市高速公路路段数据进行了现场验证.结果表明,模型的平均绝对误差为4.5 km/h左右,平均相对误差为6.5%左右;高峰和非高峰时期的误差均方差分别为2.38 km/h和3.39 km/h,说明高峰时期的速度提取稳定性优于非高峰时期.仅利用ETC数据不能完整反映车辆的行驶状态,未来可融合其他数据源,进一步提高高速公路运行状态提取的准确性和可靠度.      

3PLS物流网络设计的模糊机会约束规划模型

以第三方物流企业的角度研究了在不确定环境下物流网络的建模和求解算法。首先,考虑运输成本及客户各市场需求量的模糊性,建立了多产品、多阶段的物流网络模糊机会约束规划模型;其次,先通过将模糊规划模型转化为确定性模型,然后设计出混合遗传算法求解对应的确定性模型。最后给出了算例,不同置信水平下用遗传算法求得的结果与分枝界定法求得的结果非常接近,误差率在10%以内,表明模型和算法具有较高的有效性。     

基于GM-GRNN国家高速公路网规模预测研究

通过对国内外公路网规模研究的分析,指出了传统预测方法的不足。针对我国公路网规模预测中样本量少、数据干扰大的特点,首次引入资源承载力和地理特征影响系数概念,在充分考虑各种可量化因素的基础上,提出了GM-GRNN公路网规模预测模型,即是将灰色预测方法和人工神经网络中的广义神经网络相结合的预测方法,充分发挥了GM和GRNN模型的优点,避免了理论误差,检验结果表明,该方法具有较高的精度。最后分析预测出我国国家高速公路网的总体规模。