基于虚拟迭代技术的中型货车驾驶室载荷谱的求取

某货车驾驶室疲劳载荷激励输入位置位于驾驶室与悬置连接处,在进行整车强化道路耐久试验时无法安装设备直接采集。为获取较为准确的驾驶室疲劳寿命分析载荷谱,对强化耐久路面下整车加速度响应信号进行虚拟迭代。虚拟迭代时需调用整车多体动力学模型,为提高整车模型精度,基于Craig-Bampton综合模态理论生成柔性体车架,建立刚柔耦合的整车多体动力学模型。将Femfat-lab与ADAMS/Car进行联合仿真计算,以白噪声为初始输入,求解刚柔耦合整车多体动力学模型的非线性传递函数,基于循环迭代原理,进行各种典型强化路况下驾驶室悬置附近加速度响应信号的虚拟迭代。利用时域信号对比法及损伤阈值法作为迭代收敛判据,获得满足精度需求的位移驱动信号。将位移驱动信号导入到ADAMS/Car中,对整车多体动力学模型进行驱动仿真,提取驾驶室疲劳分析所需激励载荷谱,将虚拟迭代求得的载荷谱用于疲劳寿命分析所得结果与驾驶室疲劳强化台架试验结果进行对比。研究结果表明：出现疲劳破坏的部位相同度达75%,疲劳寿命误差在20%左右,表明虚拟迭代过程中基于柔性体车架建立的刚柔耦合多体动力学模型的仿真计算,可获得较高精度的迭代结果;以位移谱驱动整车多体动力学模型进行仿真能够有效避免六分力直接驱动时模型翻转等不稳定现象,并且整车模型仿真加速度响应结果与实测相应位置加速度响应吻合度较高;相比于传统的疲劳分析载荷获取方法,虚拟迭代技术可以在较低试验成本的情况下获取较高精度的载荷谱,并能够提取由于连接位置导致的无法直接进行载荷测量部位的疲劳分析载荷。     

新型电控机械式自动变速器参数优化及性能研究（双语出版）

为解决传统电控机械式自动变速器（AMT）换挡过程中的动力中断问题,同时提高整车动力性与经济性,提出一种将行星机构安装在AMT输入端构成的新型自动变速器（N-AMT）,并对N-AMT基本结构进行详细介绍,同时就驻车、起步和换挡过程中行星机构工作模式进行详细分析。首先根据最大、最小传动比、挡位数和相邻速比的设计要求对N-AMT进行速比初步设计,然后结合AMT换挡和双离合（DCT）换挡各自特点,以动力性为约束,NEDC工况最佳燃油经济性为目标进行遗传算法速比优化设计。利用速比优化设计方法进行不同挡位N-AMT方案设计,并根据动力学关系建立整车模型,对N-AMT进行动力性与经济性分析。综合考虑不同挡位数方案的分析结果和变速器结构成本等因素,确定8挡N-AMT为最终设计方案。最后对8挡N-AMT进行台架、起步和顺序换挡试验。研究结果表明：8挡N-AMT的NEDC循环工况油耗为6.38 L·（100 km）^-1,较5挡AMT原型车工况油耗6.95 L·（100 km）^-1减少了8.86%;N-AMT可以有效消除部分挡位间动力中断的问题,在30%加速踏板开度下,8挡N-AMT的起步时间为1.55 s,较5挡AMT起步时间1.61 s减少了3.7%,整车动力性得到提高;N-AMT换挡时间保持在1.05 s以内,且换挡平顺性较好。     

生物柴油-柴油-乙醇混合燃料的燃烧与排放特性

为了改善发动机燃用高比例生物质混合燃料的性能,在中等比例的生物柴油-柴油混合燃料中分别添加5%、10%和20%体积比的乙醇（分别用BD50E5,BD50E10和BD50E20表示）,在一台6缸增压共轨柴油机上,将发动机的转速稳定在1 600 r·min^-1,选择7个不同的负荷点测定不同掺混比生物柴油-柴油-乙醇混合燃料的燃烧与排放性能,并将其与柴油进行对比。结果表明：在平均有效压力为0.322 MPa的低负荷条件下,发动机为预喷加主喷喷油策略,在预喷的低温反应阶段生物柴油-柴油-乙醇混合燃料产生了大量羟基自由基,因此混合燃料的缸内最大压力和最大瞬时放热率均高于柴油;随着负荷的增大,当平均有效压力为0.805 MPa时,发动机的喷油策略转变为单段喷射,乙醇的热值较低导致生物柴油-柴油-乙醇混合燃料的缸内最大压力和最大瞬时放热率低于柴油;随着乙醇掺混比的增大,受乙醇低十六烷值和高汽化潜热的影响,生物柴油-柴油-乙醇混合燃料的滞燃期明显延长;强烈的预混燃烧和乙醇的高含氧量使混合燃料的燃烧速度明显加快,乙醇的添加有利于燃料集中放热从而缩短燃烧持续期;与纯柴油相比,BD50E5,BD50E10和BD50E20的NO_x排放量分别升高了10.46%、12.59%和17.52%,碳烟排放量分别降低了37.91%、45.85%和49.25%,CO排放量分别降低了20.24%、36.43%和46.43%,HC排放量分别降低了12.53%、4.40%和0.76%。     

汽车涂层样本单颗粒冲击破坏仿真分析

研究汽车涂层在冲击载荷下的破坏现象,对于预测涂层抗石击性能以及指导涂层结构设计和优化具有重要意义。建立了汽车涂层样本单颗粒冲击破坏有限元模型,使用自主开发的显式有限元求解器模拟汽车涂层冲击破坏过程。涂层层内破坏、基底与涂层界面分离破坏模式的仿真结果与试验结果的良好一致性,验证了仿真分析方法的有效性,揭示了涂层在冲击载荷下的层内破坏与界面分离破坏的失效机理。     

某6101型客车车身骨架结构动态扭转响应分析

以某6101型客车车身骨架为研究对象,应用ANSYS软件,建立了其车身骨架结构有限元模型。采用客车驶过正弦波形路面的方式模拟右前轮越障的危险工况,分析了客车动态扭转过程中瞬态响应,得到了车身危险点的位移和应力的时间历程响应。结果表明:在动态扭转工况下,某6101型客车在0.045秒时最大应力达到130MPa,为改进车身结构提供了理论依据。     

基于大数据的交通规划技术创新应用实践——以深圳市为例

深圳市长期坚持数据和模型驱动的交通规划理念,经过20年的积累,建立了面向规划决策支持的综合交通大数据应用体系,在多元数据融合与大数据挖掘应用方面进行了探索。总结深圳市交通大数据平台包含的三类数据:偏静态的城市空间数据、传统调查数据、偏动态的交通多元数据,阐述大数据对交通规划技术创新的影响。基于大数据对交通模型和运行仿真的影响,深圳市积极推动交通规划技术创新,建立区域–宏观–中观–微观一体化的交通仿真模型体系、融合实时数据的交通运行和评价系统,也使得绿色交通优先等规划理念更易实施。最后,对车联网、智慧交叉口、交通主动控制、个性化信息交互等影响交通规划创新的技术进行展望。     

面向低速清扫车的信息融合车辆跟踪方法

交通参与者运动的准确跟踪与预测对智能车行为决策的有效性至关重要。传统运动目标的跟踪系统多采用单一传感器,难以保证数据的精度与可信度。为提高系统的鲁棒性与可靠性,设计一种融合毫米波雷达和相机的目标跟踪方案,该方案针对多目标的特征级信息进行融合。首先,考虑低速行驶的自动驾驶清扫车所处环境杂波较多,方案选择基于IMM/JPDA的多目标跟踪方法估计局部航迹。为降低JPDA数据关联的计算复杂度,结合基于马氏距离构造的椭圆关联门和基于车辆非完整性约束构造的扇形关联门,实现关联门的自适应调整,减少关联杂波的干扰。其次,结合传感器的配置与特性,对目标的航迹状态进行空间对准和时间对准,按照航迹点间的欧氏距离和互协方差选择融合模式,进行局部航迹融合。最后,为验证多目标跟踪和航迹融合方法的有效性与实用性,分别设计基于MATLAB/PreScan环境的仿真试验和基于智能清扫车平台的实车试验。研究结果表明：在横、纵方向上,融合后的系统状态都比单一传感器的估计状态更为准确,融合结果对单一传感器的估计误差有35%以上的提升;实车试验证明,该方案能有效融合ESR毫米波雷达和Mobileye单目前视相机的状态估计信息,能基本正确地跟踪目标和估计航迹;融合状态的横、纵向误差都在可接受范围以内,且融合状态比单一传感器的估计波动更小。     

无人驾驶机器人车辆非线性模糊滑模车速控制

为了实现不同行驶工况下车速的精确、稳定控制,提出一种基于非线性干扰观测器的无人驾驶机器人车辆模糊滑模车速控制方法。考虑模型不确定性和外部干扰对车速控制的影响,建立车辆纵向动力学模型。通过分析无人驾驶机器人油门机械腿、制动机械腿的结构、机械腿操纵自动挡车辆踏板的运动,建立油门机械腿和制动机械腿的运动学模型。在此基础上,分别设计油门/制动切换控制器、油门模糊滑模控制器以及制动模糊滑模控制器,并进行控制系统的稳定性分析。油门/制动切换控制器以目标车速的导数为输入来进行油门与制动之间的切换控制。油门模糊滑模控制器和制动模糊滑模控制器以当前车速以及车速误差为输入,分别以油门机械腿直线电机位移和制动机械腿直线电机位移为输出来实现对油门与制动的控制。模糊滑模控制器中,为了减少控制抖振,滑模控制的反馈增益系数由模糊逻辑进行在线调节。模糊滑模控制器中的非线性干扰观测器用于估计和补偿无人驾驶机器人车辆的模型不确定性与外部干扰。仿真及试验结果对比分析表明：本文方法能够精确地估计和补偿无人驾驶机器人车辆的模型不确定性和外部干扰,避免了油门控制与制动控制之间的频繁切换,并实现了精确稳定的车速控制。     

汽车整车对标技术的研究

介绍了汽车整车对标的作用、工作内容（成立项目组、市场调查、采购对标产品、分析整车结构和功能、拍照、性能试验、整车逆向分析、缺陷分析、管理零件、建立对标数据库）项目管理技术和编写对标文档,同时提供了具体的实际项目操作案例。为汽车企业进行整车对标项目提供参考。     

现代汽车安全技术应用综述

汽车安全应从整体上来考虑,不仅要在事故发生时减少人员的伤亡,而且更重要的是要避免事故的发生。这里简要介绍了现代汽车的主、被动安全技术,并且提出了现代汽车安全的新理念。