车辆悬架最佳阻尼匹配减振器设计

为了使设计减振器对车辆具有最佳减振效果,利用悬架最佳阻尼比,对减振器最佳阻尼系数进行了研究,建立了减振器最佳速度特性数学模型,提出了减振器阀系参数设计优化方法,对设计减振器进行了特性试验和整车振动试验,并与原车载减振器性能进行了对比。计算结果表明:减振器特性试验值与最佳阻尼匹配要求值的最大偏差为9%,而且,在低频范围内,设计减振器的整车振动传递函数幅值明显低于原车载减振器的幅值,有效遏制了簧下质量在13Hz附近的共振,因此,减振器速度特性模型和阀系参数优化设计方法是正确的。     

改进RRT算法在复杂环境下智能车路径规划中的应用

采用快速搜索随机树(RRT)算法进行路径规划时,在存在大量随机障碍物的复杂环境下,规划出的路径曲折且算法无法快速收敛,不能满足智能车路径规划的要求.为了实现智能车路径规划,提出一种基于RRT的运动规划算法——同心圆RRT算法.该算法在RRT算法的基础上结合智能车行驶时自身运动学约束,引入同心圆采样策略和邻近点选择方法....     

面向智能汽车测试的弱势群体服饰色彩研究

智能汽车测试是其技术开发与应用中必不可少的环节，封闭场景下测试目标物准确反映真实道路环境下交通对象特性是保障测评结果可信的关键，而道路弱势群体服饰色彩是相应测试目标设计的关键参数，也是智能车测评相关标准中要求的一个主要指标。为此，通过对中国某省份2018～2020年间重大交通安全事故案例的分析和筛查，得出178例弱势道路使用者群体伤亡人员样本，首先提取样本服饰颜色，然后选取适当的色彩空间，将色彩数据从RGB(Red-Green-Blue)空间转换至LUV(Lightness-Chroma)空间。以转换结果作为聚类参数，采用K-means聚类算法，获取受害者样本基于季节、出行方式等不同因素下的服饰代表颜色。区别现阶段欧洲标准中目标物黑色上衣/蓝色长裤的搭配组合，黑色上衣/黑色长裤作用于符合中国国情的自动驾驶场景中测试目标物的服饰颜色更具代表性。鉴于中国新车评价规程(China-New Car Assessment Programme, C-NCAP)选取行人目标物与自行车骑行者目标物，将目标物服饰改为黑色上衣/黑色长裤组合，以测试目标物与测试车辆位置分别构建相对横向及纵向运动的多个场景，...     

全尺寸汽车空气动力学风洞相关性及修正研究

全尺寸汽车空气动力学风洞是汽车空气动力性能重要的研究平台与开发工具。但风洞间测试结果普遍存在差异，这对气动性能的研究与分析造成了一定的困难，因此有必要开展风洞间的横向相关性和修正研究，提高风洞测试结果的统一性和一致性。分别对德国和中国的两座全尺寸汽车风洞进行实车风洞测试，开展风洞相关性及修正研究。研究表明，对于同一工况，不同风洞间的测试结果存在一定差异，但不同工况与基础工况间差异变化趋势一致，大小相似，不同风洞间的测试结果能建立较好的相关关系，形成相关性线性函数。通过空气阻力系数C D 修正方法，可以减小风洞间由结构尺寸、流场参数导致的系统性误差，修正后的风洞间空气阻力系数C D 测试结果差异降低了近60%。     

电动汽车用内置式永磁同步电机气隙磁场解析建模与多目标优化

为提高电动汽车用内置式永磁同步电机气隙磁场解析计算精度和优化效率，利用混合解析法建立考虑转子铁心磁桥饱和效应的电机气隙磁场参数化解析模型。首先利用联合等效磁路法的子域法建立内置式永磁同步电机开路气隙磁场解析模型；然后利用同样方法建立转子磁桥虚拟磁场解析模型，从而得到考虑转子磁桥饱和效应的电枢反应磁场解析模型；最后通过叠加原理建立内置式永磁同步电机合成气隙磁场解析模型。通过有限元仿真和转矩测试验证内置式永磁同步电机气隙磁场解析模型的准确性。基于所建立的解析模型，以永磁体极弧宽度、定子槽口宽度和转子端部磁桥厚度为优化变量，以特定阶次频率的径向力波、转矩和效率为优化目标，利用带精英策略的非支配排序遗传算法，对一台电动汽车用内置式永磁同步电机样机进行多变量多目标优化。研究结果表明：与试验结果相比，解析计算误差小于5%,而计算时间较有限元仿真缩短90%以上；优化后，电机特定阶次频率的径向力波减小了9.2%,最大转矩提升了2.49%,最大效率提升了0.69%,高效区面积扩大了约54.46%;所提方法既解决了内置式永磁同步电机强非线性和高饱和的解析建模共性难点，又极大提高了电机多目标优化效率；研究可...     

基于 B/S 架构的汽车工程数据云平台的设计与实现

汽车产品开发愈发需要海量且高质量的基础数据作为支撑，汽车工程数据体系非常庞杂且彼此间关联度强，因此，针对汽车工程数据库开发，需站在汽车产品开发者和项目管理者角度为其提供更柔性化、可视化、深度化的数据服务。开发了高压缩比的图形引擎，并设计了一种基于 B/S 架构的汽车工程数据管理平台，以轻量化的三维模型为载体实现工程数据的强关联，较大程度地解决了汽车工程数据管理分散易丢失、完整性和一致性差、不易检索和无法进行数据挖掘等痛点问题，为汽车工程数据管理和重用提供了一个新的思路。     

由路面引起的汽车振动能量耗散特性频域分析

针对行驶过程中由路面引起的汽车振动能量耗散问题，提出了基于汽车振动二自由度单轮模型的能量耗散特性频域分析方法。采用汽车振动二自由度单轮模型推导了模型的频率响应，确定了能量耗散振动响应量及其频率响应。将路面激励功率谱密度与振动响应量的功率谱密度和均方根值相结合，建立了能量耗散振动响应量统计特性和振动能量耗散平均功率的表示。采用Matlab开发了汽车振动二自由度单轮模型的能量耗散特性频域分析仿真程序，通过3种分析方案研究了由路面引起的汽车振动能量耗散特性。结果表明，汽车振动能量耗散平均功率与速度和路面等级相关，受到路面等级的影响较大；在以B级路面为主的国内城市行驶工况下，由路面引起的汽车振动能量耗散平均功率比较低。     

基于时-空注意力机制的车辆轨迹预测

城市交通环境中车辆的驾驶行为随机性较高，且驾驶人驾驶风格迥异。为了解决复杂交通环境下车辆行驶轨迹难以精确预测的问题，在社会生成对抗网络(Social GAN)的基础上，考虑车辆的行驶速度、加速度、航向角等行驶状态参数和形状尺寸，建立车辆间交互影响力场模型，提出一种基于时-空注意力机制的车辆轨迹预测算法(SIA-GAN)。根据受到场景中其他车辆交互影响力的大小赋予其他车辆不同的空间注意力权重因子，重点关注对自车行驶影响较大的车辆信息，并结合时间注意力机制挖掘自身车辆对观测时段内历史轨迹特征向量的时间依赖性，得到车辆预测轨迹。为验证所提算法的有效性，在开源数据集上对算法进行迭代训练，并与LSTM、Social LSTM、Social GAN三种轨迹预测算法进行对比分析。研究结果表明：SIA-GAN不仅在训练时的收敛速度上有较大提升，且与现有其他轨迹预测算法相比在平均位移误差、最终位移误差、平均速度误差、平均航向角误差等评价指标均有大幅下降，预测3.2 s时各项指标平均降低了51.25%、60.1%、37.84%、13.75%;预测4.8 s时各项指标平均降低了52.78%、61.47%、3...