汽车纵向加/减速度多模型分层切换控制

针对汽车纵向动力学模型的大不确定性,设计了一种基于鲁棒控制理论的汽车纵向加速度多模型分层切换控制系统。通过分析汽车纵向动力学特性,用4个不确定模型覆盖对象不确定性,并应用LM I方法设计对应的鲁棒性能控制器集合。考虑鲁棒控制系统的特点,设计了一种对不确定性的系统增益进行估计的切换指标函数,以选择控制器进行控制。实验表明,提出的方法在大不确定性下可以对纵向加速度有效控制。     

基于CAN总线的安全车距保持系统

在设计油门和制动执行器硬件以及各部分电控单元基础上,通过对相应的控制算法、信号采集和处理算法、CAN协议和通信软件的设计,构成基于CAN总线的安全车距保持系统。通过试验结果表明所设计的CAN控制网络能满足该系统的使用要求。     

重负荷导管舵桨空泡性能研究

该文以兼顾系柱大推力和航行速度为设计目标的推式导管舵桨为研究对象,采用RANS方法中的SST k-ω模型,选择Schnerr-Sauer空泡模式,考察航行和系柱工况下的空泡数值模拟结果,并与模型试验结果相比,得到的空泡形态大致与试验结果相符合,能够很好地捕捉到叶背片空泡、叶面空泡、梢涡空泡、梢隙空泡。因为吊柱与导管、导管桨的距离较近,出现了连体涡空泡现象,文中进一步分析了吊柱-导管桨距离与连体涡强度的关系,提出抑制连体涡空泡产生的距离（即距离大于0.35D,可基本消除连体涡空泡）,对基于空泡性能的导管舵桨优化设计提供了重要支撑。     

基于电子真空助力器的汽车驾驶辅助系统制动压力控制

针对电子真空助力器实现制动压力主动调节功能时存在参数时变的问题,基于一种参考模型自适应控制理论对其控制算法进行设计,并应用李亚普诺夫理论证明了该控制系统的稳定性.同时,设置制动压力变化率阈值作为紧急制动辅助(EBA)功能的启动条件以降低系统成本.试验结果表明,所设计的压力调节功能控制算法可有效地减小系统参数时变造成的干...     

模拟仿真技术在交叉口管理中的应用

20世纪以来科学技术的飞速发展，导致了仿真技术越来越全面而深入的应用。缺乏仿真技术，研究工作要么无法完成(如中长期气象预报、模拟核试验等)，要么成本与工期大幅增长(如名的波音777客机无纸设计所针对的背景)。交通系统是大型复杂随机系统，疗真技术是深入研究这种系统的关键乃至唯一工具。     

驾驶人驾驶决策机制遵循最小作用量原理

为提升智能汽车的自主决策能力，使其能够学习人的决策智慧以适应复杂多变的道路交通环境，需要揭示驾驶人决策机制。首先通过对自然驾驶数据的分析，发现在车辆行驶过程中能够反映驾驶人决策行为的主要运动特征参数存在极值现象，而产生极值现象的内在动因是驾驶人遵循“趋利避害”的基本决策机制，即驾驶过程中驾驶人力图实现机动性和安全性综合性能最优。受自然界包括物理和生物行为上的众多极值现象遵循最小作用量原理的启发，提出驾驶人决策机制遵循最小作用量原理的假设。随后建立抽象描述驾驶过程的物理模型，并提出最小作用量决策模型（Least Action Decision-making Model，LADM），通过与传统驾驶决策模型（经典跟车模型和换道模型）对比，分析结果显示LADM模型更具通用性。最后开展了实车试验，采集20名驾驶人在自由行驶、跟车行驶和邻车切入3种工况下的试验数据，分析计算并检验了不同驾驶人行车过程的理论最小作用量和实际作用量。试验结果表明：驾驶人在驾驶过程中的实际作用量与最小作用量之间无显著性差异，体现出驾驶人在行车过程中对安全和高效具有共性追求，验证了驾驶人决策机制遵循最小作用量原理。     

低速大推力导管桨水动力性能预报及优化设计

为研究低速大推力导管桨水动力性能,应用商业软件Fluent,采用RANS方法结合k-ω湍流模型,开展了对原型和改型导管桨敞水状态下的数值计算。采用多运动参考坐标框架(MRF)技术,通过局部网格加密,来模拟桨叶和导管间的间隙流动。重点考察了设计工况点的水动力性能,压力分布等,通过计算分析,对导管桨(包括桨叶、导管以及前后定子)进行了优化设计。研究发现,导管桨在低速高负荷状态下,桨叶吸力面叶梢附近有很大的低压区。提高导管推力占比,可较大幅度提升推进效率。优化后置定子,能使效率得到一定提升。相关结果进行了试验验证,吻合良好,表明该数值研究方法可靠,具有广阔的工程应用前景。     

超速行驶违法行为的预防措施

长期以来，大量的超速行驶违法行为导致了严重的道路交通事故，每年都造成大量的生命和财产损失。面对这一严峻的道路交通安全形势，迫切需要以科学的理念和方法，制定遏止超速行驶违法行为的具体目标和长期计划，进一步强化交通安全宣传教育，秘极推广与车速控制和超速执法相关的工程技术和科技新产品的应用，加大治理超速行驶的执法力度。     

人-车-路交互下的驾驶人风险响应度建模

人机共驾中，共驾模式的选择和驾驶控制权的分配高度依赖于对驾驶人状态的正确识别。为了分析人机共驾中驾驶人的状态，对行车风险场模型进行重构，通过构建风险场力作用机制，建立包含驾驶人特性、自车特性和外部风险特性的人-车-路闭环系统中的驾驶人风险响应度模型，用于表征驾驶人对风险的认知能力和应对倾向。根据24位驾驶人在跟车和并道2个场景中的驾驶试验结果，对不同风险响应度下驾驶人的驾驶特性进行分析。研究结果表明：驾驶人风险响应度在驾驶过程中具有时变性，在驾驶人个体之间和不同驾驶场景间均存在差异性。在风险响应度分别为低、中、高的3类驾驶片段中，驾驶人在驾驶时的碰撞时间倒数T_TCi和加减速行为均具有显著差异（p<0.05）；风险响应度较高的保守型驾驶中，驾驶人行车时倾向于保持较小的T_TCi（均值为-0.48 s^-1，标准差为1.25 s^-1），单位时间内制动操作最多[均值为0.65次·（15 s）^-1]，总体驾驶风格倾向于规避风险；风险响应度较低的激进型驾驶中，驾驶人行车时倾向于保持最大的T_TCi（均值为0.28 s^-1，标准差为0.42 s^-1），相较于保守型驾驶，单位时间内加速操作较多[均值为0.48次·（15 s）^-1]，制动操作较少[均值为0.50次·（15 s）^-1]，总体驾驶风格倾向于追求行驶效率；风险响应度居中的平衡型驾驶中，驾驶人行车时所保持的T_TCi居中（均值为0.04 s^-1，标准差为0.36 s^-1），单位时间内加速操作[均值为0.23次·（15 s）^-1]和制动[均值为0.41次·（15 s）^-1]操作总数最少，对于行驶效率和行车安全的追求相对均衡。相较于以往将驾驶人作为孤立个体的驾驶人状态评估方法，所提出的驾驶人风险响应度模型可以依据驾驶人在人-车-路交互中的驾驶表现，更为全面地反映驾驶人的个性化驾驶状态。