E-ECHPS系统的电磁离合器设计及能量转换分析

为了降低重型车辆液压助力转向系统(Hydraulic Power Steering,HPS)能耗并改善高速工况转向路感,提出一种用电磁离合器控制转向泵的节能型转向系统——电控液压转向系统(Electromagnetic Clutch-Electronical Controlled Hydraulic Power Steering,E-ECHPS)。重点分析了由主、副电机及转差功率回收装置组成的电磁离合器的结构和工作原理,并对电磁离合器进行了功率流分析,发现E-ECHPS相对于HPS具有明显的节能性。运用Ansoft软件建立了某重型车辆E-ECHPS的电磁离合器主、副电机仿真模型,并设计了主电机的外电路和副电机的驱动电路,对典型车速转向和直行工况下的电磁离合器进行仿真分析。结果表明,在转向工况下,电磁离合器的输出转矩随车速增大而减小,符合助力特性要求;在直行工况下,主电机回收的转差功率大于副电机的输入功率。电磁离合器从助力特性和能量角度均满足E-ECHPS系统的工作要求。     

基于语音提示的辅助泊车系统控制器设计与试验

为辅助驾驶员实现对车辆快速、准确的泊车操作,阐述了一种基于语音提示的辅助泊车系统控制器的硬件组成和软件设计。将该辅助泊车控制器安装在一辆B级轿车上进行了实车试验,分别采用4个参数指标对泊车效果进行了评价。试验结果表明,3名驾驶员在辅助泊车系统帮助下均成功完成了泊车操作,验证了所设计的辅助泊车控制器的可靠性和有效性。     

基于驾驶员避撞行为的行车风险判别方法的仿真研究

提出了一种基于驾驶员避撞行为的行车风险状态分类方法,并综合考虑驾驶员驾驶行为、道路和环境因素对行车风险状态变化的影响,运用支持向量机(SVM)建立不同行车模式下行车风险判别算法。基于美国弗吉尼亚理工大学"100-car"自然驾驶数据对预测算法进行了训练和验证,结果表明,在进行行车风险状态预测建模时考虑驾驶员行为、道路和环境因素的差异(特别是驾驶员分心状态)将有利于提高预测模型的准确率;另外,在满足假正率低于5%的条件下,本文构建的预测算法对未来行车过程中的高风险状态预测具有较高的准确率,有助于对临近危险状态的驾驶员给予及时的警告或辅助纠正,为防撞预警策略和控制方法的研究提供了新的思路。     

基于SHCA-T算法的车身骨架多工况耐撞性优化设计EI北大核心CSCD

为解决多变量非线性动态结构优化效率低、难以收敛等问题,提出求解车身骨架厚度优化的子区域混合元胞自动机(SHCA-T)算法以及多工况SHCA-T算法,实现车身骨架多工况耐撞性高效优化设计。该方法包括内外两层循环:外层循环主要开展碰撞仿真分析、计算输出响应,更新目标质量,实现结构质量的最小化;内层循环主要根据当前元胞及其邻胞的内能密度,按照PID控制策略调整元胞厚度,使内层循环的当前质量收敛于目标质量;最终使元胞内能密度分布尽可能逼近阶跃式目标内能密度函数。为了验证SHCA-T和多工况SHCA-T算法的精度和效率,将其用于求解侧面碰撞和侧面柱碰工况下车身骨架的厚度优化问题,并与基于伪CEI准则的并行约束EGO(EGO-PCEI)算法的优化结果进行对比。结果表明:在收敛精度相当的条件下,SHCA-T和多工况SHCA-T算法具有更高的全局搜索效率。     

基于分段优化的车辆换道避障轨迹规划

为提高复杂道路场景下智能车辆换道避障的安全性和舒适性，提出了一种基于分段优化的智能车辆换道避障轨迹规划方法。首先考虑多种换道可能，根据本车状态和多个采样点生成基于五次多项式的候选y-x曲线簇和x-t曲线簇；其次基于指数函数设计了一种障碍风险评价函数，并结合轨迹平顺性、利他性和行驶效率等构建了综合评价体系，选取出最优参考轨迹，为智能车辆换道避障提供方向和速度的参考，以防止轨迹优化时陷入局部最优；为适应障碍物运动状态时变的特点，以参考轨迹为引导，构建分段五次多项式y-x曲线和x-t曲线，并考虑与障碍车辆的碰撞风险建立了优化目标函数，将轨迹优化问题转换成带约束的非线性规划问题，通过外点法求出最优轨迹。最后基于MATLAB平台进行了仿真验证，结果表明，所提出的轨迹规划方法在满足换道平顺、舒适要求的基础上提高了车辆的环境适应性和避障调整能力。