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汽车操纵稳定性主客观评价数据的一种处理方法 总被引:1,自引:0,他引:1
汽车操纵稳定性主客观评价之间的相关性分析是汽车技术的重要课题。提出了汽车操纵稳定性主客观评价数据的一种处理方法.通过回归分析筛选客观参数,运用BP神经网络建立相关性模型,验证结果说明了该方法的可行性。 相似文献
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近年来,智能网联汽车(ICV)已成为智能工业时代最有前景的发展方向。作为现代移动的重要模式,ICV的设计和开发越来越强调个性化需求。提出一种仅使用车载CAN总线行车状态数据,基于深度学习的驾驶人身份识别通用框架。首先采集20名驾驶人在固定试验路线下,包括不同道路类型、不同交通条件下的自然驾驶行车状态数据集;其次对9种类型的CAN信号行车数据进行数据清洗与重采样,构建数据样本集。搭建了由卷积层、池化层、全连接层、SoftMax层构成的一维卷积神经网络(1-D CNN)驾驶人身份识别模型,并且使用Adam算法、L2正则化、Dropout、小批量梯度下降等方法对模型性能进行优化。算法验证过程中,探讨了模型卷积核占比、卷积核数量、卷积层层数、全连接层节点规模对模型识别准确率的影响,进而对模型结构参数进行优选。进一步地,将该算法与K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、多层感知器(MLP)等传统机器学习方法及深度学习算法长短时记忆网络(LSTM)进行对比分析,同时探究样本时间窗口大小、样本数据重叠度、驾驶人数量对模型识别结果的影响。在数据时间窗口为1 s、数据重合度80%的条件下,对20名驾驶人进行识别,评价指标宏观F1分数可达99.1%,表明该模型表现明显优于其他对比模型算法,其对驾驶人身份识别表现稳定,鲁棒性强。 相似文献
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汽车操纵稳定性被人们称为“高速车辆的生命线”,随着社会的发展,路面条件逐渐改善,汽车设计最高车速逐渐提高,操纵稳定性日益受到重视,称为汽车主要性能之一。悬架系统为操纵稳定性基础,为更加充分了解悬架系统基础性能,运动学特性和平顺性特性(KC)试验必不可少,运动学特性和平顺性特性试验测试能力的建立可以提升底盘开发能力,运动学特性和平顺性特性客观数据结合计算机辅助工程(CAE)仿真结果对比验证,可以提前发现底盘悬架缺陷及风险点,提高产品的整体性能。文章主要介绍KC试验过程、试验工况、试验曲线及曲线代表的含义,为后续操稳调校提供一定参考。 相似文献
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独立悬架汽车转向系统刚度测量 总被引:6,自引:0,他引:6
汽车转向系统刚度是影响汽车操纵稳定性的重要因素之一,本文介绍了一种实用的测量独立悬架汽车转向系统刚度的试验方法,分析了汽车转向系统的受力状况,推导了转向系统中各环节刚度的计算公式,对一辆实车进行的试验测量得到了可靠的数据结果,对进一步探讨转向系统刚度对汽车操纵稳定性的影响具有重要的意义。 相似文献
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在自动驾驶汽车中高级辅助驾驶系统(ADAS)的设计过程中,车辆稳定性控制目标并没有考虑驾驶员个性化特质需求,尤其在一些极端行驶条件下控制效果会适得其反。鉴于此,在传统汽车稳定性评价标准的基础上融合了隐马尔科夫理论(HMM)和K-means聚类算法,采用无迹卡尔曼滤波和因子加权分析的参数处理方法,设计了一种自动驾驶汽车稳定性辨识模型。模型通过Carsim/Simulink和基于DSPACE驾驶模拟器的硬件在环仿真方法进行了验证。结果表明:该模型能够实现自动驾驶汽车稳定性的合理分类和在线辨识,同时能为今后进一步优化自动驾驶汽车轨迹规划方法提供理论依据。 相似文献
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汽车动力学性能实时测试与分析系统软件研制 总被引:2,自引:0,他引:2
详细介绍了汽车动力学性能实时测试与分析系统软件的功能和应用,该系统汽车整车试验(包括操纵稳定性,动力性,制动性,振动,噪声,强度等试验)提供了一个高效率的工具,也可用于发动机和其他机械系统的动态试验。 相似文献
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现代汽车自动变速器的应用与发展 总被引:1,自引:0,他引:1
现代汽车自动变速器的应用现代汽车上常用的自动变速器类型及应用范围见表1。由表1可以看出,目前汽车自动变速器的应用主要有以下几个特点:广泛采用电控液力自动变速器随着电子技术的发展与应用,液力自动变速器实现了电子控制,称为电控液力自动变速器(简称ECT)。ECT控制精确,可按最佳换挡规律和最佳换挡时刻进行换挡,提高了汽车的动力性、经济性、操纵稳定性和乘坐舒适性,已成为现代轿车普遍采用的一种自动变速器。20世纪90年代以来,自动变速器在我国也得到了广泛的应用。如一汽大众的捷达都市先锋轿车装用了液力自动变速器,东风汽车公司… 相似文献
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汽车力学参数是影响汽车操纵稳定性的重要因素之一,介绍了汽车力学参数试验台各主要测量部分的结构、原理、以及汽车力学参数的测试过程、试验结果和数据处理方法,探讨了利用汽车力学参数评价汽车操纵稳定性的方法。 相似文献
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锚杆的锚固质量通常使用声波反射法进行检测,然后使用人工方式对其进行分析和分类,但人工方式不仅具有较强的主观性,而且还费时费力。为解决上述问题,提出一种基于Alexnet卷积神经网络的锚杆锚固质量评估方法。首先,对已经经过人工分类的声波反射信号进行预处理,得到原始样本数据,并将其按一定比例划分为训练集和测试集;
然后,用该样本数据训练卷积神经网络模型并进行分类测试。试验结果表明: 1)该预处理方法极大地提高了最后分类的准确性,样本数据集达到了约90%的准确率; 2)在实际工程应用中,与人工分类结果相比,采用该方法得到的分类结果认可度达到95%。 相似文献
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汽车操纵稳定性的主观评价 总被引:9,自引:0,他引:9
本文介绍了汽车操纵稳定性的主观评价方法,探讨了影响主观评价的因素。利用吉林工业大学的开发型车辆驾驶模拟器进行了汽车稳定性的主观评价试验,采用一对一即时比较法实现了14个车辆方案易操纵性的驾驶员主观评价排序,并进行了操纵稳定性定量评价指标与主观评价的相关分析。 相似文献
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开展车辆制动时路面类型识别的研究,提出一种基于主成分分析-学习向量量化神经网络 (Principal Component Analysis - Learning Vector Quantization,PCA-LVQ) 的制动工况路面识别方法。利用主成分分析对多维度驾驶数据降维处理,提取能表征路面特征的主要成分,采用学习向量量化神经网络对降维处理后的驾驶数据进行训练,并用于路面特征分类,使用制动工况下实车试验数据和硬件在环仿真数据进行验证。结果表明,所提出的 PCA-LVQ算法能准确识别路面类型特征,路面识别的精度达到 97%,与传统 BP神经网络的路面类型特征识别精度提升 7%;同时,在不同车速下,基于PCA-LVQ算法也能较准确地识别路面类型特征。 相似文献