智能轮胎的垂向载荷测量

本文中介绍了一种基于嵌入式平台的轮胎垂直载荷数据采集与信号处理系统设计方案。在轮胎内部嵌装了MEMS加速度、胎压和温度传感器,以获取轮胎径向加速度、胎压和温度等基础实时数据,并从中提取特征信息来表征轮胎垂向载荷。分别进行了室内台架试验和实车试验,对多种工况下的智能轮胎的垂向载荷测量方法和特征提取算法进行了验证。结果表明,基于智能轮胎的垂向载荷测量方法可行,精度满足工程应用要求。     

动载荷作用下客车轮胎侧偏刚度的估算

侧偏刚度是决定操纵稳定性的重要参数。从轮胎模型和运动分析、整车运动和受力分析两方面介绍了客车动力学模型。探讨了如何估算动载荷作用下客车的侧偏刚度,并以国产SX6120A型豪华大客车为例,仿真得到了轮胎的侧偏刚度。     

智能轮胎的功能和新产品

长期以来，汽车使用的都是普通轮胎，区别也就在于有无内胎、橡胶质量好坏及制作工艺优劣。近年，世界各大轮胎制造商纷纷致力开发智能轮胎(intelligenttyre)，也己经试制各种类型的样品。己经研制成功的智能轮胎有的大小如冰球，负责监测轮胎压力、气压不足时，以车轮自转作为动力为轮胎充气。有的监测器可以让司机详细了解到轮胎各个部位的状态，     

载荷和轮胎花纹对汽车通过性能影响的试验研究

为了寻求路面、载荷和轮胎诸因素对汽车通过性能的影响,对装用四种不同配方和花纹轮胎的EQ140型汽车进行了四种路面、两种载荷(空载和满载)的正交试验,并根据测试结果在CF-500型数据处理机上进行了处理和分析,最后得到了载荷和轮胎花纹对汽车的通过性能有显著性影响的结论。     

智能轮胎的功能

长期以来，汽车使用的都是普通轮胎。区别也就在于有无内胎、橡胶质量好坏及制作工艺优劣。近年，世界各大轮胎造商纷纷致力开发智能轮胎（Intelligentnre），也已经试验出各种类型的样品。已研制成功的智能轮胎有大小如冰球，负责监测轮胎压力及气压不足时，以车轮自转作为动力为轮胎充气。有的监测器可以让司机详细了解到轮胎各个部位的状态，通过数码阅读器知道4个轮胎的压力。     

手持式智能轮胎沟槽深度检测系统设计

针对传统轮胎沟槽深度测量工具检测效率极低、数据不准确、测量维度少和延展性差等特点,设计了一种手持式智能轮胎沟槽深度检测系统。该系统由手持式智能检测设备、手机和云平台三部分组成。手持式智能轮胎检测设备负责采集和处理轮胎沟槽深度数据;手机负责传输和显示轮胎沟槽深度数据;云平台负责分析和存储轮胎沟槽深度数据。试验结果表明,该轮胎花纹深度数据处理算法抗干扰能力强,该手持式智能轮胎沟槽深度检测系统测量效率高,可扩展性强且精度高,每条轮胎检测平均用时4 s,检测数据误差保持在3.5%范围内。     

动态载荷下轮胎侧偏特性的理论及试验研究

提出了在动载和时变印迹长度下轮胎的接触历程概念,导出了计算动载时轮胎接地印迹内各点接触历程的入迹方程,阐明轮胎动载侧偏力学特性建模机理,克服了动载侧偏特性理论建模的一个基本障碍,建立了考虑胎体平移弹性小幅动载时的理论模型,并提出了轮胎动载侧偏特性的半经验模型,进行了相应的试验研究,给出了试验结果与模型计算结果的比较。     

基于智能轮胎系统的实时路面辨识技术

在复杂和极限工况下,路面附着系数是进行轮胎受力分析和车辆动力学控制的重要状态参数。相对于模型估计的方法,智能轮胎技术能够将轮胎与路面的交互信息反馈给车辆控制系统。本文提出了一种将智能轮胎系统和机器学习相结合的车辆路面附着系数获取方法。首先,考虑行驶工况环境进行传感器选型,开发基于MEMS三轴加速度传感器的智能轮胎硬件采集系统,并采用简化硬件结构的无线传输模式。其次,通过采集不同路面上的实车实验数据进行车辆实验收集机器学习训练的数据集,并分析轮地关系及信号特征。最后,将CNN与LSTM两者的优势相结合实现了对加速度时序信号的特征学习。通过与其它神经网络模型训练结果的比较,验证了所提CNN-LSTM双通道融合神经网络模型的有效性和准确性。本文提出的路面辨识方案实现了实时道路识别的目标,硬件与软件架构和神经网络模型更适合车辆系统搭载,为车辆运动控制提供了实时准确的路面信息。     

智能轮胎汽车安全行驶的“照明灯”

汽车轮胎是关系到汽车行驶安全的关键部件之一。在道路条件不断提高的情况下，轮胎的突然损坏将带来致命的危险。因此，驾驶员如能随时知道轮胎的状况，并预测到不正常的情况，对于安全行驶来说，具有重大的意义。而智能轮胎的出现正好解决了这一难题。     

基于纵向加速度的坡道识别方法

在动力学分析的基础上,提出一种基于纵向加速度的坡道识别方法。该方法利用实时发动机输出扭矩信号及实时车速信号根据动力学推导式计算道路坡度。模型仿真及道路试验结果表明,该方法无需增加额外传感器,具有低成本、简单、实用等特点,能够对坡道进行识别。     

轮胎力学特性仿真高精度有限元建模方法研究

为提高轮胎有限元仿真精度和更好满足高精度虚拟送样要求,提出一种轮胎逆向剖析方法;首先通过3D扫描获得轮胎断面,然后对轮胎进行断面切割,获取一段具有一定厚度的轮胎断面,并将其摆放在3D扫描结果的打印图纸上,使两者的断面轮廓很好贴合,再次扫描得到轮胎材料分布图。接着利用所获得的实际轮廓和从轮胎生产厂家取得的设计轮廓,通过绕轮心旋转获得3D有限元模型,进行静态工况的有限元仿真和实物轮胎试验;最后仿真对比了不同胎压下设计轮廓和实际轮廓的静态力学特性。结果表明：实际轮廓轮胎的径向刚度、侧向刚度和纵向刚度仿真精度分别达到99.2%、97.9%和98.2%,比设计轮廓分别提升了4.3、4.6和7.4百分点,但两种轮廓轮胎的扭转刚度差异很小;不同胎压下设计轮廓的轮胎各向刚度均大于实际轮廓,且两种轮廓轮胎的各向刚度皆随胎压的升高而增大。     

智能轮胎传感器技术研究现状

综述了国外智能轮胎传感器技术的研究现状,并指出了当前研究中应着重解决的问题和今后的发展趋势。     

轮胎垂直载荷变化对大客车高速操纵稳定性影响的模拟分析

针对大客车质心高，抗侧倾能力弱，轴荷转移大等特点，研究分析了弯道行驶时垂直载荷变化对高速操纵稳定性的影响。建立了四轮五度大客车操稳性模型，对高速弯道行驶的大客车在遭遇不平路面时的操稳性进行了模拟分析，通过不同车速下行驶轨迹的比较，判明了垂直载荷变化对高速行驶稳定性的危害。考察分析了行驶速度，质心高度，行驶弯道半径等，对动态垂直载荷作用下的高速车辆行驶稳定性的影响。     

基于空气压力载荷的发动机舱盖颤振预测方法

发动机舱盖作为吸收汽车碰撞能量的主要部件,其在高速道路行驶条件下的变形和颤振问题是影响汽车安全的重要因素。基于发动机舱盖颤振性能要求,文章提出了一种高速行驶条件下发动机舱盖颤振变形的预测方法。通过有限元模拟计算,考虑重力作用下的准静态加载、缓冲垫和弹簧作用下的弹性力加载,以及高速行驶条件下空气压力载荷的多维加载工况,完成了方法定义、模型建立、性能分析、试验校核,研究了多维加载对发动机舱盖颤振的影响,验证了该预测方法开发和应用的可行性与有效性。     

用于轮胎-路面摩擦状态识别的胎内传感技术研究

介绍了目前几种轮胎胎内传感器(表面声波传感器、超声波传感器、光学传感器、胎侧扭转传感器、加速度传感器、PVDF传感器)的技术原理,分析了各种传感器的优缺点,并论述了胎内传感器的数据传输与供电的技术进展.由此指出,目前的胎内传感器已可以实现轮胎胎内变形和加速度信息的实时动态监测.可为底盘综合控制提供更准确的轮胎-路面摩擦系数信息.     

轮胎垂直载荷分布与侧向力模型及纵向力之间的关系

本文推导了轮胎载荷分布和侧向力模型之间的相互关系，并根据实测的斜交胎和子午胎的载荷分布建立了各自的侧向力模型。通过试验方法研究了载荷分布特别是载荷分布的末端斜率随纵向力变化的定性及定量关系。     

智能轮胎的功能

智能轮胎是指能够收集、传输有关自身技术性能状况及所处环境的所有信息,并对这些信息做出正确判断和处理的轮胎。其主要功能有以下几点:内压监测充气内压严重影响轮胎使用性能。轮胎气压不足将无法承载额定负荷,并导致轮胎早期损坏,还影响操作性能正常发挥。当额定充气内压为7     

基于加速度响应的汽车用户路况识别方法研究

为了调查和详细了解汽车用户使用路况信息,研究了基于加速度响应的路面等级识别及里程获取方法。通过等级路面激励建立、数据拟合,建立基于加速度均方根识别路面等级的数学模型;利用道路模拟实际路段结果验证识别方法的有效性;完成了用户具体一条路线的路况识别与分析结果。结果表明,研究的方法是可行和有效的。