AMT控制器硬件在环测试系统的研究

对电控机械式自动变速器(AMT)控制器的硬件在环测试系统进行了研究。此系统基于dSPACE平台搭建而成,用来验证AMT控制器的控制逻辑。对该系统进行了自动升档、驾驶循环测试和软件功能测试。测试结果表明该硬件在环测试系统搭建成功,能够为后续AMT应用层软件控制策略和故障注入等的验证提供快速、有效的验证手段。     

2021年哪些赛车周末令人期待

我们也许无法如愿迅速摆脱"新冠疫情",但赛车运动依旧继续,激情永不消退。《汽车之友》·冲程按当前赛历送上十大推荐12月26日-27日FE德拉伊耶ePrix (Diriyah ePrix)经过智利圣地亚哥e Prix的无奈推迟,FE晋升"世锦赛"后的首役将在沙特阿拉伯首都利雅得举行。更具看点的是,两回合正赛均在夜幕下进行,这是FE历史的头一遭。     

不避行人 爱抢绿灯 常按喇叭 乱抛异物 随便超车 驾驶陋习 最易“堵路”

<正>近两年,北京购车摇号的中签率越来越低,这让很多无车市民非常郁闷。但事实上,与东京、香港相比,北京的汽车数量和道路状况要好很多。那为什么北京交通会如此拥堵呢?其中最大的原因就是驾驶陋习。在北京的道路行驶过程中,我们经常可以看到,在一些路口,车辆不避让正常通行的老年人、小孩、孕妇、残疾人。转弯的时候不可能将路面情况都观察到,而一旦行人变换行走路线,很容易发生意外情况。在路口抢绿灯,     

Cannondale 无链条CERV概念自行车

正Priority Designs与Cannondale公司联合打造了一款十分前卫的概念自行车,可以在骑行时根据地形调整座椅位置以改变骑行姿势。CERV是"持续人机工程学赛车(Continuously Ergonomic Race Vehicle)"的简称,无叉杆、无链条、可动态调整的特点令其在欧洲自行车展上大放光芒,创新的变形金刚式设计也受到追捧。CERV最大的亮点就是采用了当车手骑行时"可前后、上下滑动的动态调整车头碗组"。这一系统的设计可令骑行者在面对不同地形状况时永远都处于一个最适     

一路艰险 波罗的海三国游

嗨,中国的朋友你们好,我是诺玛!还记得吗?上次我向你们介绍了挪威之旅,那片没完没了的冰天雪地,简直要把我冻僵了……不过,比起这次我在波罗的海经历的困难,那点点冰雪简直算不了什么。在爱沙尼亚,扛着枪的大兵说我非法入境,并使我“享受”了罪犯式的“待遇”;一位卡车司机教训我“该如何在俄罗斯公路上开车”,并野蛮地把我挤出公路;从特维尔前往莫斯科的路上我摔了车,被雅马哈Super Tenere压得动弹不得;……来吧,一起来听听我旅行的危险、辛苦、伤痛和欢乐!     

《借山而居》

出版社:中国华侨出版社《借山而居》是80后诗人冬子的首部散文集。2014年,冬子花40000元租下一处终南山的老宅,使用期20年,又花了几千元将老宅改造成民居,用一万元实现了"诗意栖居"。山居所需的水是自己担的,食材自己下山买,自己蒸馒头,种菜,养鹅,挖地基,铺地……本书共收录其在终南山上创作的精华作品80多篇。内容始终围绕他在终南山所发生的趣事,"有叫做凤霞的鸡"、"有叫做幼婷的鹅"、"有叫做郑佳     

基于纵侧向动力学控制的智能变道辅助系统

智能汽车驾驶作为一项代表性的高新技术集成载体,能够提高车辆行驶安全性并减轻驾驶员操作负担,并且能够有效缓解交通拥堵压力。由于我国道路环境复杂多变,驾驶员经常采取超车变道操作,使得机动车超车变道的安全问题尤为严峻。为此,辅助驾驶员安全地完成超车变道过程,提出了基于纵侧向动力学控制的智能变道辅助系统,以车辆实际速度与目标速度为参数,设计具有滑模控制特性的控制器。仿真结果与硬件在环台架测试结果表明,基于纵侧向动力学控制的智能变道辅助系统能够较为有效地提高驾驶安全性,减轻驾驶员操作负担。     

船舶储能系统的硬件在环仿真验证方案

为了解决船舶储能系统的数学仿真置信度完全取决于数学模型的建模,仿真运行效率受限于计算机性能等问题,基于RT-LAB实时仿真平台,建立配置了船舶储能系统的船舶直流综合电力系统的实时仿真模型,根据所建船舶储能系统实时仿真模型,完成了船舶储能系统硬件在环仿真方案测试,可为后续的船舶综合电力系统测试提供可靠提供有效平台。     

锚绞车液压管路安装投油工艺应用

锚绞车液压管路的安装及投油质量的好坏,是确保液压系统安全可靠的操作及较长使用寿命的重要一环.不完善的液压管路安装及投油,将导致组件严重磨损、故障甚至系统瘫痪.本文介绍了锚绞车在实船使用中取得了满意效果的液压管路安装投油工艺,供设计人员参考.     

智能分布式驱动汽车路径跟踪/制动能量回收协同控制策略研究

为了解决智能分布式驱动汽车路径跟踪与制动能量回收系统间的协同控制难题,充分考虑分布式驱动汽车四轮扭矩独立可控在智能驾驶系统中的优势,设计适应不同路面附着条件的智能分布式驱动汽车转向、制动分层协同控制策略。上层控制器依据不同的路面类型设计差异化的多目标代价函数,以综合优化各工况下的控制目标。高附路面下,制定满足最大能量回收值的全局参考车速,在线优化路径跟踪指令,实现最优能量回收的同时减小系统运算负荷;低附路面下,优先考虑车辆的路径跟踪性能和行驶稳定性,在多目标代价函数中取消对全局参考车速的跟随要求,增设终端速度约束与能量回收项性能指标并减小能量回收项性能指标的权重系数。上层控制器基于模型预测控制方法对多目标代价函数进行滚动优化与预测求解,得到期望的前轮转角及4个车轮的总制动扭矩需求。下层控制器根据制动扭矩需求对四轮的液压制动扭矩和电机制动扭矩进行分配,最终完成整个复合制动过程。基于MATLAB/Simulink和CarSim软件,搭建控制器在环仿真平台,并在高附和低附路面条件下对所提出的策略进行试验验证。研究结果表明：高附路面下,所提出的控制策略在准确跟踪期望路径的同时相较固定比例制动力分配方法可提升2.7%的能量回收值并减少约0.02 s的单次计算时间;低附路面下,与使用高附控制策略相比,能够保证车辆的路径跟踪准确性与行驶稳定性,同时可提升7.8%的能量回收值;控制器在环试验结果证明了该协同控制策略对车辆性能提升的有效性。