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履带车辆双侧变速箱传动系统建模及动态仿真 总被引:4,自引:0,他引:4
随着现代履带车辆动力传动系统越来越趋向于一体化、综合化和集成化,传统的分析工具和手段已经不能满足现代机、电、液和自动操纵控制系统的需要.利用专业化的模块化模型进行车辆性能分析是分析工具发展的必然趋势.本文应用模块化建模手段,建立了双侧变速箱车辆动力传动系统及整车的仿真模型,对车辆的加速性进行了仿真研究并与实车试验结果进行了比较,验证了所建模型是正确和有效的,能够反映出系统的动态特性.该模型和建模方法能够方便地对车辆的性能进行预测并为改进设计提供依据. 相似文献
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轮式车辆动力传动系统动态特性键合图建模与仿真的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在深入分析车辆纵向运动时动力传动系统各单元动态特性及其相互作用的基础上,运用键合图理论构造了车辆动力传动系统较完整的动态模型,并用实例进行了仿真和试验验证。研究结果表明,所建模型和仿真可以较准确地反映系统的动态特性。 相似文献
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面向对象的车辆传动系统仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨了用图框法建立车辆传动系统动力学仿真模型的基本方法和基本规则,用面向对象的建模方法基于MATLAB/SIMULINK软件工具开发了车辆动力学集成仿真系统通用工具箱,对工具箱中的关键子模块作了介绍,并通过实例验证了利用此仿真工具箱建立的仿真系统模型的正确性. 相似文献
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传递矩阵法在动力传动系统扭振分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
传递矩阵法实用性强,常用于计算集总参数模型的动态特性.JAVA语言则面向对象编程,且能方便地实现跨平台运行.根据车辆动力传动系统扭振分析的特点,将两者有机结合,编制了动力传动系统扭振分析程序,并以某型车辆的动力传动系统为例,完成了其扭转振动固有频率、固有振型的计算,应用过程和结果分析充分说明了程序的准确性和实用性. 相似文献
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复杂行驶ェ况下履带车辆自动变速器的模糊控制 总被引:2,自引:0,他引:2
为使履带车辆自动变速系统适应复杂多变的行驶工况,基于由车辆行驶状态参数、路面状况和驾驶员操纵信息形成的人一车一路闭环系统,提出了履带车辆模糊换档控制的主要原则,建立了履带车辆动力传动系统仿真模型。运用模糊控制理论,建立了由基本模糊换档策略和模糊修正模块组成的车辆模糊智能换档控制系统,以提高履带车辆的动力性和越野机动性。仿真结果表明这种模糊换档策略改善了履带车辆在各种工况下的换档品质,有效地避免了循环换档的发生,从而验证了所设计的模糊智能换档策略的正确性和可行性。 相似文献
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The electric transmission system congfiguration-2 is one of the main electric drives for tracked vehicles. The geometrical model for the power-train cabin is established and the preliminary design for its cooling system is implemented.The mathematic model is established for thermal current field computation, simulation and analysis in the powertrain cabin. The three-dimensional structure of the powertrain cabin is optimized. The validity of the cooling system design is proved. The foundation for optimizing the whole electric transmission system configuration is laid. 相似文献
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多轴特种车辆的动力学模型具有强非线性,精细化的物理建模需要准确的模型参数和动力学方程以映射车辆动力学的特性。在无精确的车辆先验物理参数信息和动力学函数关系条件下,为提高车辆动力学建模的保真度,针对某型五轴特种车辆的横向动力学行为,提出了一种基于神经网络的数据建模方法。网络框架主体呈闭环结构,网络输出的状态信息同时作为输入用于预测下一时刻的状态,实现了数据建模递归更新;针对闭环网络模型,设计了闭环结构的训练策略,在网络模型中引入中间变量,使得网络在训练阶段仍然保持闭环结构;网络模块采用循环门控单元(Gate Recurrent Unit)和全连接网络(Full Neural Networks)的组合方式;数据集由经过实车验证的Trucksim仿真模型生成,分析结果表明:在无精确车辆先验信息条件下,物理建模难以准确预测出车辆的状态信息,数据模型具有更好的保真度。闭环训练方法可以使得闭环结构的网络具有更好的保真度,对于横向速度和横摆角速度预测的最大绝对值误差仅为0.079 km/h和0.342°/s,相比于开环训练的结果,最大误差降低了58.40%和49.48%。 相似文献