高速智能车辆变结构转向控制器切换超平面选取方法

建立车辆转向动力学模型,运用滑模变结构控制理论设计了变结构控制器,由于滑模超平面的选取对控制器的品质起关键作用,介绍了切换超平面的选取方法,通过仿真和试验证明了此种方法使车辆变结构转向控制器具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

车辆转向的稳定性非线性分析方法

根据协同学和非线性动力学原理,通过对车辆-轮胎系统非线性模型的分析,利用轮胎魔术公式的逐点一阶Taylor展开式,建立车辆转向系统势能函数方程.通过对势能函数曲面的分析,发现车辆转向系统的稳定区域是由车身侧偏角和横摆角速度确定的极限环,并揭示出车辆转向失稳的机理.最后,利用李亚普诺夫函数对势能函数方程进行能量变化趋势验证,进而证实所建立转向系统势能函数方程的有效性和正确性.     

路面破损检测自动定位技术

定位技术是路面破损检测系统中的重要技术。本文利用卡尔曼滤波器处理GPS定位数据,提出了GPS与距离传感器结合实现破损图像精确定位的算法。该算法可为路面破损图像提供更为准确的定位信息。最后,试验验证了本算法的正确性。     

基于速度和加速度概率分布的电动汽车能耗计算模型

根据随机过程遍历性理论以及电动汽车能耗在速度时间序列上的时间平均与在VA(速度-加速度)相空间的统计平均之间的等价关系,建立了基于VA概率分布的电动汽车能耗计算模型。相比以往的利用速度时间序列计算能耗,基于VA概率分布能耗模型的计算效率得到了很大提高,能够满足电动汽车道路能耗实时计算的要求。通过道路试验能耗与基于VA概率分布能耗模型仿真计算结果的对比,表明模型具有较高的计算精度。     

面向汽车运行工况设计的马氏链非等长交叉进化算法

为解决马尔科夫链和传统遗传算法设计汽车运行工况时效率低、质量差的问题,提出用于设计汽车运行工况的马氏链非等长交叉进化方法.设计子代满足马尔科夫链转移关系的非等长交叉算子,解除等位等长交叉段的限制,使遗传算法更好地适用于汽车运行工况的设计.根据试验数据,应用马氏链非等长交叉进化方法构建非等长初始种群,使用满意准则模型和指数加权平均数设定目标函数,设计三参数汽车运行工况.随机生成3种不同长度的三参数高速公路代表性工况.分析结果表明,期望运行工况与原始数据库特征参数的相对偏差均在设定范围内,速度和加速联合分布相关系数均高于90%,生成工况具有代表性.相比于马尔科夫链和传统遗传算法相结合的设计方法,马氏链非等长交叉进化方法的平均运行工况生成效率提高了66%,运行工况质量更优.     

基于遗传算法和拟牛顿法的车辆动力学平衡点混合求解方法

车辆动力学平衡点是汽车非线性动力学分析中的关键参数。但车辆系统的非线性特征使传统的解析方法无法求解平衡点,而基于梯度的数值方法和遗传算法在求解精度和求解效率都存在局限性。为准确有效地求解车辆动力学平衡点,提出一种基于实数编码遗传算法和拟牛顿法的混合求解方法。利用达芬方程验证所提出的方法的有效性。给出基于轮胎魔术公式的3自由度车辆动力学系统模型,利用提出的混合求解方法得到不同转角输入下车辆平衡点,并与单独的遗传算法求解的结果进行对比。研究结果表明,该混合求解方法得到的结果更加准确,该方法能够快速、有效地求解3自由度车辆动力学平衡点。     

沥青路面破损图象特征提取方法研究

为了提高利用图象信息对沥青路面破损类型和程度识别的准确性和效率,提出了一种可减少沥青路面破损图象识别计算量的以图象分割子块模式识别结果为基础的路面破损图象特征提取方法.该方法将路面图象等分为64×64像素的子块图象,并用灰度方差值描述子块图象特征.设计了基于BP神经网络的子块图象模式分类器,利用子块图象模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图象分割结果.通过对典型路面破损类型的识别试验,证明了该方法的有效性,将路面破损图象子块分布特征作为路面破损图象的整体特征可以获得较好地路面破损分类识别效果.     

车辆纵向加速度对操纵稳定性的影响分析

车辆转向系统是一个复杂的系统,轮胎力的非线性使得转向系统呈现出强烈的非线性特征.建立了车辆转向系统的非线性模型,并引入了非线性动力学的思想,通过分析系统奇点的性质,研究了轮胎的几何性质以及车辆的纵向加速度对操纵稳定性的影响,在稳定条件中引入了车辆纵向加速度,深化了操纵稳定性的研究.     

公路线形设计安全性评价仿真

结合公路设计规范,综合考虑车辆动力学性能、气候等影响因素,通过对吉林省安图至二道白河二级公路不同线形路段的仿真,对道路安全进行了综合评价,为分析研究公路线形对交通安全的影响要素奠定了基础。提出了公路线形设计规范与安全标准相融合的理念,为我国公路设计安全性审核提供参考。     

基于机器视觉的驾驶员嘴部状态检测方法

在采用机器视觉对驾驶员进行驾驶行为监测时,嘴部状态识别是关键技术之一。事实上,驾驶员在正常驾驶、说话及打哈欠(瞌睡)三种状态下的嘴部张开程度有一定的区别。根据这一特点,作者利用Fisher分类器提取嘴唇的轮廓和位置,然后利用嘴唇区域的几何特征作为特征值,组成特征矢量,作为三层BP神经网络的输入,将正常驾驶、说话及打哈欠(瞌睡)三种不同精神状态作为输出。试验结果表明:该网络可快速有效地识别驾驶员的嘴部状态。