列车行车优化操纵的研究

通过采用改进列车行车操纵策略来降低列车运行能耗是一种最简单也最有效的降低能耗的方法,依据目前国内外学者对降低列车能耗提出的列车优化操纵方法的研究,本文提出了一种新的优化操纵方法-由节时模式向节能模式转化.以VC++ 6.0作为开发平台,开发出了能够实现列车运行仿真的列车优化操纵仿真软件,以大准线清水河-王桂窑区段的数据资料进行验证,得出这种方法是正确的和实用的.     

基于Adams重型汽车操纵稳定性仿真分析

利用Adams软件,依据某一重型汽车的相关参数,建立整车模型。在转向盘角跃阶输入和稳态回转2种典型工况下,对整车进行操纵稳定性仿真分析,并将结果与实车试验数据作对比。在模型正确的基础上,提出了通过适度增加前钢板弹簧刚度,来改善汽车操纵稳定性的方案。     

越野车操纵稳定性试验仿真研究

利用ADAMS建立整车多体仿真模型,根据国家标准对不同车速、载荷下的操纵稳定性试验进行模拟仿真,将输出结果与实验结果相比较。验证模型的正确性。     

高速公路弯道行车轨迹仿真与影响因素分析

针对山区高速公路弯道事故高发的特点,对山区高速公路的弯道行车轨迹进行了仿真研究。首先考虑山区高速公路汽车行驶状态的非线性特性,建立基于非线性的5自由度汽车动力学模型的驾驶员-汽车-道路闭环操纵系统模型,然后应用模型对山区高速公路弯道的行车轨迹进行了模拟仿真,通过对不同道路条件下行车轨迹的对比分析,得到其对高速公路曲线段行车轨迹的影响规律：随着圆曲线曲率的增加,缓和曲线长度的减少,曲线超高的增大,行车轨迹侧向偏移越大。仿真结果对高速公路曲线段道路交通安全管理提供了理论支持。     

虚拟样机技术及其在商用车操稳性能分析中的应用

随着市场竞争日益激烈,数字化虚拟样机技术在汽车产品研发中得到越来越广泛的应用。文章详细探讨了Adams／car软件整车仿真控制策略,并针对公司内某款新开发商用车在Adamas／car中建立其刚弹耦合多体动力学整车模型,全面分析了该车开环及闭环控制下的操纵稳定性能并给出改进意见,为该车性能进一步提高提供指导。     

车速变化对车辆操纵稳定性的影响(英文)

为了降低车速变化对车辆操纵稳定性的影响,建立了考虑车速变化的动态车辆转向运动模型,分析了描述模型的微分方程组所有系数都是随车速变化而时变的特性,通过变参数动态仿真,定量研究了车速变化对车辆操纵稳定性的影响.研究结果表明:减速时正的纵向车辆惯性力使后轴负荷向前轴转移,导致前轴侧偏刚度变大,后轴侧偏刚度变小,进而使车辆的横摆角速度增益增大,即车辆操纵稳定性变差;初始车速越高,减速度越大,车辆横摆角速度增益增大越快;加速时负的纵向车辆惯性力使前轴负荷向后轴转移,导致前轴侧偏刚度变小,后轴侧偏刚度变大,进而使车辆的横摆角速度增益减小.可见,减小车辆减速度、降低车身质心高度及增大轴距是弱化减速导致车辆操纵稳定性急剧变差的有效方法.     

多面手 2008 MOTO GUZZI GRISO 8V

在双缸领域,各大摩托车厂商各有千秋,哈雷-戴维森的经典美式巡航车,招牌标志就是纵置V型双缸发动机,德国的宝马,则以水平对置双缸发动机扬名立万,杜卡迪则凭借性能高强的L型双缸发动机叱咤风云。但我们不能忘记,1921年成立于意大利的摩托古奇,他特有的横置V型双缸发动机同样在业内享有崇高的威望,下面就让我们一同来欣赏—下他的最新代表作GRISO 8V吧。     

汽车转向系统的发展

汽车转向系统的发展经历了以下阶段：机械式转向系统一传统液压助力式转向系统一电液助力式转向系统一电动助力式转向系统一主动前轮转向系统和四轮转向系统一线控转向系统。助力式转向系统由于具有使转向操纵灵活、轻便和能吸收路面对前轮产生的冲击等优点,因此已在汽车制造业中普遍采用。     

汽车五大操纵机构的正确使用

作为一名驾驶员,正确熟练的掌握汽车离合器踏板、制动踏板、转向盘、加速踏板和挡位操纵手柄（变速杆）5大操纵机构的使用方法,是保证汽车平稳行驶和行车安全的关键所在,每名驾驶员必须掌握其操作技能。离合器踏板离合器踏板的正确使用对于汽车的平稳起步、顺利换挡非常重要。操纵离合器踏板时,应以脚跟部为支点,用左脚掌部位踏在离合器踏板上,以膝关节和踝关节的伸展动作踩下或抬起离合器踏板。踩下离合器踏板时动作要快;松抬离合器踏板时,快慢要有层次。     

Application of support vector machine to ship steering

System identification is an effective way for modeling ship manoeuvring motion and ship manoeuvrability prediction. Support vector machine is proposed to identify the manoeuvring indices in four different response models of ship steering motion, including the first order linear, the first order nonlinear, the second order linear and the second order nonlinear models. Predictions of manoeuvres including trained samples by using the identified parameters are compared with the results of free-running model tests. It is discussed that the different four categories are consistent with each other both analytically and numerically. The generalization of the identified model is verified by predicting different untrained manoeuvres. The simulations and comparisons demonstrate the validity of the proposed method.