ABS最佳滑移率控制算法的增益修正研究

针对汽车ABS最佳滑移率控制中的控制结果最优化问题,提出了在控制算法中添加增益环节以进行修正的新方法:通过在实际滑移率和轮缸压力控制输出环节中引入增益系数,并采用响应面方法拟合增益系数和制动距离之间的定量关系,从而求出增益系数的最佳值,使系统滑移率控制的迟滞现象得到有效缓解.在MATLAB/Simulink环境下建立了相应的仿真模型,并以富康988EXC1型轿车为例,验证了所提方法的有效性.     

基于桑田岛停车场的车辆基地设计探讨

车辆基地的平面布置需权衡考虑多种因素,设计难度较大。以比较典型的苏州2号线太平车辆段规模调整和桑田岛停车场布置方案设计和调整为例,探讨各种因素对车辆基地平面布置的影响。     

基于AI选型的汽车悬架系统参数化设计流程构造

建立了用于汽车悬架系统选型的多层前馈型人工神经网络模型,它采用自适应调整的BP算法。选型推理的依据有：轴距、前轮距、后轮距、整备质量、驱动形式、最高车速、制动形式、发动机最大功率和发动机排量。推理结果为前、后悬架的具体型式。经测试,其与实际情况的吻合率,对前悬架达到了100％,对后悬架达到了70％。进而开发出典型悬架型式的三维参数化设计模板,并集成相关技术环节,构造出基于AI选型的悬架系统参数化设计的一般流程。     

随机时变特征下基于行程时间的路径选择算法

基于南京市实测数据分析了道路交通流实际随机、时变特征,证实现有行程时间最短路径算法相关研究中对道路交通流的随机、时变特征的假设与实际不符.以反例论证道路交通流实际随机、时变特征下,自适应算法(Adaptive Routing Policy)在求解行程时间最短路径方面的无效性.针对交通模式时段内道路交通流随机、时间无关的特征,以及路段行程过程中行程时间的确切概率分布难以知晓的实际情况,提出基于历史概率分布的历史期望行程时间最短k路径基础上的考虑风险衡量及当前道路实际交通流状况的路径选择算法.     

一种引入行驶状态识别的半主动悬架PID控制修正算法

基于车辆不同行驶状态（路面不平度和车速）下悬挂质量垂向加速度和悬架动挠度响应不相同的客观事实,针对半主动悬架PID控制器无自适应能力的局限,以悬挂质量垂向加速度和悬架动挠度响应作为车辆行驶状态的识别判据．建立起一种引入行驶状态识别的半主动悬架PID控制修正算法,进而以某型轿车为对象,采用MATLAB／Simulink建立起半主动悬架PID控制的仿真模型,针对不同行驶状态计算出PID控制算法修正前、后的车辆平顺性响应并加以对比,表明所提出的PID控制修正算法是有效的。