Magic Formula轮胎模型参数辨识的一种混合优化方法

Magic Formula(MF)轮胎模型能够准确描述轮胎的侧偏特性,广泛应用于车辆动力学的研究。由于MF轮胎模型参数多,且高度非线性,从大量的试验数据中准确辨识这些参数相当困难。提出一种基于遗传算法和数值优化算法的混合优化方法,采用由粗到精的辨识过程,先利用遗传算法得出近似最优解,再利用数值优化算法辨识出精确的参数。利用辨识出的参数计算轮胎的侧偏特性,计算结果与试验数据吻合良好,表明该方法是辨识MF轮胎模型参数的有效手段。     

基于轮胎六分力测试的PAC2002轮胎模型参数辨识方法研究

对目前应用较广泛的PAC2002轮胎模型参数辨识方法进行了系统深入的分析。应用MTS Flat-Trac CT高速轮胎特性试验台对不同工况下的轮胎六分力进行测试,应用最小二乘思想,基于相关测试数据,运用下山单纯形法(Nelder-Mead)、遗传算法与随机值法相结合的混合优化算法进行轮胎模型参数辨识,通过算例验证了算法的有效性。     

基于路面影响因子的轮毂电机驱动车辆自适应转矩控制

为实现轮毂电机驱动越野车辆在附着条件多变、路面起伏不定的复杂环境中动力性和稳定性的多目标优化,提出一种基于路面影响因子的自适应转矩控制策略。以滚动阻力差异、空气阻力归一化比例、坡度阻力归一化比例、路面附着差异方差以及最小路面附着系数5个特征参数作为输入,并基于模糊理论方法搭建路面影响因子五参数辨识模型。基于辨识出的路面影响因子,开发整车动力性和稳定性多目标优化自适应转矩控制策略,构建了三层式控制架构：顶层引入路面影响因子对加速度紧迫程度进行判定,采用模型预测控制算法得到期望总驱动力;中层为目标决策层,以最优滑转率为目标决策驱动防滑力矩,并基于路面行驶阻力,决策期望前馈补偿力矩;下层为转矩分配层,以需求总驱动力及轮胎利用率作为控制目标,引入路面影响因子优化两者权重系数,以多约束条件的混合优化算法对转矩进行自适应控制。利用Matlab/Simulink-CarSim联合仿真平台进行仿真,基于实车进行验证。结果表明,在低附着路面,在0.2 s内快速完成滑转率抑制;在对开路面,侧向位移接近0;在大扭曲路面,避免腾空车轮出现大滑转率,滑转率最高0.2。     

基于TDFT的PAC轮胎模型参数辨识

在整车的仿真分析中,轮胎模型的精度对仿真的结果具有较大的影响。文章对魔术公式进行了详细分析研究,应用PAC2002轮胎模型进行实例说明,阐述了PAC2002模型的经验理论的结构,以及使用TDFT工具进行轮胎模型参数辨识的流程。针对不同的工况,详细的说明PAC2002需要辨识的参数。最后,基于现有车型的轮胎试验数据,采用TDFT进行PAC轮胎模型的参数辨识,并进行结果的对比。     

基于遗传算法的混合动力汽车参数多目标优化

针对混合动力汽车设计参数众多的状况,提出了一种对混合动力汽车传动系统参数和控制参数同时进行优化的多目标优化新方法--自适应遗传算法.在ADVISOR平台上,以一辆使用逻辑门限控制策略的并联混合动力汽车为例,分析并建立了以动力性能指标为约束的混合动力汽车参数优化的非线性规划模型,其目标函数包含最小油耗和最佳排放性能.针对遗传算法容易早熟等不足,采用带自适应交叉和变异算子的遗传算法和模拟退火技术相结合进行求解.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

基于模拟退火算法的锂电池模型参数辨识

为建立准确的电池模型,以精确估算电池荷电状态,本文中通过试验获取锂电池在不同充放电电流和SOC下的充放电特性,进而对不同充放电电流和SOC下的电池R及C参数进行辨识。针对该参数辨识过程中参数初始值未知、数据处理量大、易陷入局部最优点的特点,采用无需初始参数、收敛速度快、能获得全局最优解的模拟退火算法对电池R及C参数进行辨识。仿真和试验结果表明,采用以上方法建立的电池模型具有较高精度。     

基于模型融合与自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估计

为提高电动汽车动力电池SOC的估计精度,本文中对锂离子电池模型与参数辨识算法、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法和基于电池模型融合的SOC估计算法进行研究。建立了具有明确物理意义的电池电路模型,采用基于遗传算法(GA)的模型参数辨识算法,设计了基于AUKF的电池SOC估计方法,并基于贝叶斯信息准则,提出了电池模型融合方法,实现了基于模型融合与AUKF的电池SOC估计。仿真结果验证了该方法具有较高的精度。     

基于HSRI模型的参数自适应质心侧偏角观测器的设计

首先对全维车速观测器进行降维处理,以减少观测器的在线计算量,并设计了非线性级联车速观测器.接着,对路面附着系数和轮胎侧偏刚度进行参数自适应估计,以提高质心侧偏角的估计精度,并基于HSRI轮胎模型设计了参数自适应非线性质心侧偏角观测器.在估算轮胎侧偏刚度时采用无侧向车速的车辆模型,以避免车辆动力学模型与侧向车速观测器的耦合作用,并引入带双重遗忘因子的递推最小二乘法,以保持算法的修正能力和解除不同估计参数之间误差的耦合作用.最后采用Simulink与Carsim动力学仿真软件进行联合仿真验证,结果表明所设计的参数自适应非线性质心侧偏角观测器是有效的,估计精度满足ESC控制的工程要求.     

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％。     

基于离位状态儿童乘员防护的安全气囊优化（英文）

提出了一种离位状态(OOP)儿童安全气囊参数优化策略。根据美国机动车工程师学会的SAE J1980-2008法规,建立了典型的3岁和6岁离位儿童乘员多刚体MADYMO-有限元仿真模型。以乘员综合损伤评价指标(Pcomb)为目标函数,安全气囊参数为设计变量,采用最小二及乘优化设计和概率分析软件LS-OPT对选取的变量进行优化,选用空间填充试验设计采取样本点,采用混合自适应模拟退火算法对响应面模型进行优化使Pcomb最小。对比了双级和单级气体发生器气囊在低速和高速对假人损伤的影响。结果表明:综合损伤指标基本满足US-NCAP法规的要求;在54 km/h正面碰撞时,双级气囊对假人的保护作用明显优于单级气囊。     

基于系统辨识的自动驾驶控制算法开发及实车验证

为了实现对自动驾驶车辆更优的控制效果,文章首先研究了自动驾驶车辆的动力学模型,并运用系统辨识技术,设计实车试验完成对模型中关键参数轮胎侧偏刚度的辨识;接着设计了模型预测控制的具体算法;最后通过实车试验,在自动泊车场景中验证了算法的有效性,取得了良好的控制效果。     

电控汽油喷射器电磁特性仿真与磁路参数优化

依据电磁学和机械动力学理论,建立了电控汽油喷油器工作过程的计算模型,以分析其动态响应特性与磁路结构参数之间的耦合关系。以缩短电控汽油喷射器开启和关闭延迟时间为优化目标,利用多目标模拟退火算法对磁路结构参数进行了优化。采用Ansoft Maxwell电磁场仿真软件,对优化前后的磁力线、磁感应强度、电磁力和动态响应特性进行了仿真分析,并通过试验对优化结果进行了验证。结果表明,优化后的电控汽油喷射器的动态响应特性得到了明显的提高。     

复合工况下轮胎非线性力学特性的分段仿射辨识

为实现复合工况下轮胎非线性力学特性的准确模拟,提出了一种基于分段仿射(PWA)辨识的数学建模方法.采用基于Gauss混合模型的统计数据聚类方法进行轮胎力学特性试验数据聚类,将原始试验数据划分为若干个子集;基于最小二乘算法进行仿射子模型参数估计;结合改进的近似支持向量机算法完成相邻仿射子模型间分界面系数矩阵的求解;将辨识...     

平头货车在考虑侧风影响下的气动阻力系数优化

本文中在考虑侧风影响的条件下,对一平头货车的气动阻力系数进行优化。首先,建立平头货车模型并进行简化处理,根据不同偏角侧风分布概率,提出以加权阻力系数为减阻优化的评价指标。之后把简化模型作为参数优化模型,选取驾驶室部分7个造型参数和货箱部分3个造型参数为设计变量,同时提出分别以加权阻力系数和0°侧风偏角下阻力系数为响应的两种方式,采用拉丁超立方的试验设计方法对优化参数进行试验设计,其中驾驶室部分生成40个样本,货箱部分生成16个样本,仿真得到不同侧风偏角下的阻力系数和加权阻力系数。最后使用Isight平台的Kriging近似模型拟合并采用自适应模拟退火优化算法进行寻优,得到减阻优化方案。结果表明,驾驶室部分优化后加权阻力系数下降168个点,降幅为21.90%;货箱部分优化后加权阻力系数下降94个点,降幅为12.25%,减阻效果明显。     

电动汽车锂电池建模及参数辨识方法研究

介绍多种电池模型及其参数辨识算法,综合考虑辨识复杂程度和精度,提出一种利用一阶RC电路模型、遗忘因子最小二乘优化算法、监控平台电池孪生模型的锂电池建模及参数辨识方法,并进行实车应用验证。结果表明,该方法能够使SOC的估计误差保持在3%以内。     

基于多目标模拟退火算法的高速电磁阀优化设计

高速电磁阀的关键结构参数对高压共轨喷油器的响应特性具有决定性影响,采用多目标模拟退火优化算法MOSA(Multi Objective Simulated Annealing),基于多目标多学科优化平台modeFrontier,并集成有限元分析软件Ansys,以高速电磁阀开启、关闭延迟时间和电磁力为目标函数建立了多目标优化模型,对高速电磁阀的关键结构参数进行多目标优化设计。结果表明:电磁阀开启延迟时间降低了15.4%,达到0.11 ms;关闭延迟时间降低了25%,达到0.18 ms,;电磁力提高了12.5%,达到160 N。     

基于LuGre模型的轮胎原地转向模型

基于LuGre摩擦模型的轮胎原地转向模型可表达不同轮胎刚度和载荷、不同输入频率、不同摩擦特性等工况下的回正力矩随转动角的变化关系,适于进行轮胎模型相关实时仿真运算及控制系统研究.讨论了该模型的建立过程和模型参数对轮胎转向特性的影响,进行了参数的辨识及模型仿真计算与试验结果的对比,结果表明二者有较好的一致性.     

基于QG-SA算法的纯电动公交动力系统参数优化

为提高纯电动公交车的爬坡性能、加速性能以及续驶里程,通过AVL_Cruise建立了双轴双电机驱动的纯电动公交车模型,结合量子遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种QG-SA算法对纯电动公交车的动力系统参数进行了优化。结果表明,与模拟退火算法相比,QG-SA算法不仅缩短了优化时间,且优化效果更好,有效改善了纯电动公交车的动力性和经济性。     

“一带一路”倡议下的国际通道中转枢纽设计模型和算法

为提高中欧班列运营效率,依据"一带一路"倡议下的中欧班列发展规划,以西部通道货源吸引区域为研究范围,以货源城市与目的地之间货物运输的总成本、时间和温室气体排放量最小化为目标,基于可持续发展理念构建了可持续联运枢纽配置模型。其中温室气体排放量由车辆在路径上和枢纽上消耗的温室气体排放量构成。根据货源城市到目的地的货运量、公路货运网络、铁路货运网络等参数,进行了联运枢纽选址和运输方式选择的决策。进一步采用改进多目标模拟退火算法进行了模型求解,并验证了算法的有效性。结果表明:在决策者选择偏好不同的情况下,多目标联运枢纽配置模型的解具有多样性;在不同目标权重选择下,改进的模拟退火算法能够搜索到模型的满意解,从而实现国际运输优化。     

基于整车路噪性能提升的轮胎优化设计

为提升整车路噪性能,本文中基于虚拟试车场技术和代理模型优化方法对轮胎参数进行了优化。通过集成试验场扫描所得路谱、CDTire轮胎模型和整车声固耦合模型,建立了整车路噪仿真环境。采用最优拉丁超立方采样、Kriging模型和多岛遗传算法构造了优化模型。以轮胎关键物理参数为设计变量,驾驶员外耳声压级均方根为优化目标,测点三向合成加速度均方根为约束,对轮胎进行优化。优化后在测点振动满足要求前提下,整车全频段噪声得到有效改善。