车辆主动悬架解耦及其遗传优化控制研究

车辆簧上质量受到四轮激励引起的振动是一个非线性的耦合过程.为了有效减振,根据达朗贝尔原理建立整车七自由度主动悬架模型,在左右轮迹相干函数的基础上建立四轮路面激励时域模型,采用微分几何解耦方法,对整车悬架系统进行解耦控制得到状态反馈,通过对反馈控制器中二阶系统仿真,运用遗传算法对其二阶系数进行全局寻优并获得最优解.仿真结果表明:与被动悬架相比整车悬架经解耦遗传控制后,悬架垂向加速度、俯仰角加速度均方根值大幅衰减,达到了理想的预期.     

三轴拖车平顺性评价体系与优化方法

以某三轴拖车为动力学模型,在动力学软件ADAMS的基础上进行二次开发,得到参数化的建模分析软件,能够在随机输入下对拖车的时域响应及其频域谱密度进行仿真分析。介绍了不同路面输入的建模方法。以ISO2631平顺性评价指标为依据,提出在时域和频域中相应的评价对象,并且建立了一套仿真与实车相结合的平顺性评价体系。对模型中动力学参数的敏感性分析和匹配优化设计,可以改善车辆的平顺性,与试验结果的对照证明了这套方法的有效性。     

四轮转向车辆的直接横摆力矩控制研究

以四轮转向汽车为研究对象,建立七自由度车辆模型、轮胎模型、理想跟踪模型;设计直接横摆力矩和四轮转向相结合的车辆稳定性控制策略。以跟踪理想的质心侧偏角和横摆角速度为控制目标,设计滑模控制器产生车辆转向所需的横摆力矩和后轮转角,按单侧制动的方法将产生的横摆力矩分配到车辆的四个车轮上,通过制动力矩的分配以及转向角的修正,使车辆转向行驶时的横摆角速度和质心侧偏角跟踪理想模型。针对七自由度模型,在Matlab/Simulink中与比例控制四轮转向进行阶跃输入和正弦输入两种工况下的时域仿真对比。仿真结果表明,基于直接横摆力矩和四轮转向相结合的的控制策略有效减小了质心侧偏角,横摆角速度对理想值有很好的跟踪,提高了车辆的操纵稳定性,同时验证了横摆力矩分配的有效性。     

多传感器信息融合中的关联特性研究

利用信息理论建立了描述多传感器之间关联特性的数学模型,并用相关和相干函数的概率分布导出度量两传感器在时域和频域关联程度的计算公式,从理论上研究了多传感器间关联特性的定量分析和计算问题.     

路面不平度对车辆行驶动力学模型的简化研究

通过理论分析,建立路面对四轮汽车输入的时域模型,时其进行动力学仿真.建立行驶动力学的汽车模型,代入路面随机输入的不平度变量,该模型可保证实时精度,以利于车体的设计计算.     

四轮独立转向汽车转向控制器线性优化设计

建立以四轮侧偏角为输入的四轮独立转向车辆二自由度动力学模型。以四轮侧偏角绝对值之和为最小值,构建包含前馈和反馈控制的性能指标函数。根据动力学模型静态表达式和理想横摆角速度,获得前馈控制约束条件。建立车辆控制模型和理想跟踪模型,获得反馈控制约束。利用优化理论进行控制器求解,并进行仿真分析,讨论了车辆横摆转矩的选取与作用。建立人-车-路闭环仿真模型,进行模拟道路实验和实车低速跟踪实验,验证了控制器可根据路面附着情况分配各轮转角,充分利用路面附着条件,保证轮胎侧偏角处于较好附着区域。实验表明,控制器具有良好的跟踪性和鲁棒性,进一步提高了车辆的操纵稳定性。     

基于人群搜索优化PID控制的汽车四轮转向研究

为了提高汽车行驶的稳定性,通过建立两自由度双轮车模型对四轮转向车辆进行了研究。由车辆的力学性质列出了状态空间方程,通过传递函数矩阵及应用z变换进行了MATLAB编程。将车辆质心侧向速度和横摆角速度联合为适应度函数,应用人群搜索算法对后轮的转向输入进行了PID参数优化整定。通过驾驶员前轮角阶跃转向和后轮PID控制转向的仿真,进行了四轮转向算法验证,并与前轮转向进行了对比,仿真结果表明人群搜索算法优化的PID控制四轮转向使车辆具有较好的操纵稳定性。     

四轮独立驱动EV自校正转向控制研究

针对四轮独立驱动电动汽车转向控制效果与所搭建车辆动力学模型参数紧密相关的问题,提出一种车辆动力学模型参数自校正转向控制系统设计方法。采用递推最小二乘法对车辆动力学模型关键参数进行实时辨识,有效地解决了车辆动力模型参数时变及非线性扰动影响的问题。设计加权最小方差自校正车辆转向控制器,实现对车辆转向横摆稳定性进行实时优化的目标。通过建立加权最小方差控制目标函数,计算出优化横向稳定性所需附加横摆力矩,并实时修正车辆四轮独立驱动转矩,有效提升了四轮独立驱动电动汽车转向工况操纵稳定性。搭建CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台,对所设计自校正四轮转向控制系统进行仿真分析验证。仿真结果表明,该加权最小方差自校正转向控制器能有效提升四轮独立驱动电动汽车的行驶稳定性。     

四轮转向车辆的操纵稳定性分析

针对四轮转向(4WS)车辆的操纵稳定性问题,以线性二自由度车辆模型为基础,从时域和频域两个角度分析了如何通过控制后轮转角相位与角度来提高4WS车辆的低速机动性和高速稳定性。用0.4g的侧向加速度来界定四轮转向系统的有效工作区域,推导出后轮转角的合理范围。对比分析了两种典型控制算法的稳态特性和瞬态特性,稳态特性不依控制算法的改变而改变,控制算法二则明显提高了4WS车辆的瞬态响应品质。研究结果为4WS系统的开发提供了理论依据。     

兼顾时频域特征量提取的非线性油气悬架参数识别

针对完全基于时域或完全基于频域的非线性参数识别方法的局限性，提出了一种兼顾时频域特征量提取的非线性油气悬架参数识别方法。在建立含非线性油气悬架车辆动力学仿真模型的基础上，采用快速傅里叶逆变换法获得标准路面不平度等级的输入激励，结合小波分析和滤波处理提取实验结果的时频域特征量，构建非线性油气悬架参数识别的优化模型，通过最小化仿真结果与实验结果在时频域的特征量，实现了非线性油气悬架参数在实际工况下的准确识别。识别的定量与定性分析表明了识别结果的准确可靠。通过将路面时域建模技术、小波滤波技术和优化模型构造方法与模拟退火算法的有机结合，为非线性悬架系统的参数识别提供了一种有效可靠的方法。     

时频非平稳地震动模型及结构随机振动应用

地震动具有显著的时域和频域非平稳性,传统的均匀调制地震动模型不能充分表征时频两域的非平稳性,并影响结构随机振动分析的精准度。为了克服上述不足,建立由多峰平滑包络和非平稳噪声信号点乘而成的非均匀调制地震动模型,该模型能够在时域上充分反映地震动的波动和衰减特性,同时其频谱特征也与真实信号相接近。在此基础上,建立同时以时间和频率为变量的非平稳地震动演变谱随机模型。分析结果表明,以上两种模型在时域和频域的合成精度上均优于均匀调制模型。针对以上地震动随机模型的形式和特点,对传统结构随机振动响应求解方法进行改进。通过算例证明,按照均匀调制模型计算结构随机响应不能充分获得结构时频域的非平稳特性且结果偏于不安全,而利用两种改进模型可以获得更精确的结构响应概率特征和更细致的非平稳性演变过程。     

Non-stationary stochastic vibration analysis of fuzzy truss system

A new method (fuzzy factor method based on the fuzzy sets theory) for the dynamic response analysis of fuzzy truss system under non-stationary stochastic excitation is presented. Considering the fuzziness of the structural physical parameters and geometric dimensions simultaneously, the fuzzy correlation function matrix of the structural displacement response in time domain is derived using the fuzzy factor method and the optimisation method; then from the structural non-stationary stochastic response in the frequency domain, the fuzzy mean square values of the displacement and stress response are developed by the fuzzy factor method. The influences of the fuzziness of the physical parameters and geometric dimensions on the fuzziness of the mean square values of the structural displacement and stress response are illustrated via two engineering examples and some important conclusions are obtained.     

多轴应力响应下结构振动疲劳寿命预估的时域方法研究

应用Von Mises应力准则将多轴应力响应等效合成为单轴应力,给出了基于功率谱输入和时域输入的多轴应力响应振动疲劳寿命预估方法,时域输入法的求解过程没有丢失应力分量相位的相互信息,较功率谱输入法更完备。针对激励载荷是以功率谱密度函数形式表达的,提出了Monte-Carlo伪随机历程模拟将激励功率谱转换到时域激励中,再通过时域输入法进行寿命预估的求解思路,保证了等效合成的Von Mises应力的相位信息具有实际的物理意义,可指导多轴应力响应下结构振动疲劳寿命的精确预估以及声疲劳试验研究。     

Numerical simulation of stochastic road process using white noise filtration

To carry out the dynamic response prediction of a vehicle subjected to excitation from a stochastic road in a time domain, it is necessary to simulate time series of road irregularities. Based on the frequency domain model, power spectral density (PSD) function of roads, this study focuses on regenerating the time domain model of roads by using a white noise filtration method, especially on the temporally and spatially correlative bilateral track model by taking the coherence between the road tracks into consideration. As a typical time series of road irregularity, the resulting model was theoretically discussed and numerically simulated. A numerical example showed that the method was highly efficient and accurate, even when very long sequences were simulated. Finally, several conclusions were drawn.     

基于响应面法的大型机械传动系统扭转振动可靠性分析

对传动系统扭转振动有限元模型应用LANCZOS迭代方法计算固有频率,用MATLAB调用NASTRAN进行迭代,在参数的整个设计空间范围内利用回归分析技术以显式的响应面模型逼近特征量与设计参数间复杂的隐式函数关系。选择较难确定或随时间变化的且对响应特征较为敏感的模型参数作为响应面输入参数,从输入参数的正态分布中抽取样本,利用响应面函数计算样本点的响应值,拟合出响应固有频率值的正态分布。根据工作转速给出传动系统工作频率的分布情况,从而根据可靠性分析方法计算出在模型参数不确定前提下系统不发生共振的可靠度。     

随机激励作用下的齿轮时变系统稳态响应研究

在外部随机激励作用下,对齿轮传动系统时变啮合刚度的稳态动力响应进行了研究,建立了包含外部随机激励力的周期时变啮合刚度的直齿轮副模型。为了计算齿轮系统的响应,采用了一种非常有效的方法,称为迭代谱方法。该方法主要应用在频域中的推导,并且可提供响应的显式功率谱密度,功率谱密度响应可表示为双谱的函数,即参数系统双时相脉冲响应的双线性傅里叶变换。     

带有反馈控制的柔性机械臂动态研究与振动控制

带有反馈控制的柔性机械臂关节处边界条件不同于振动控制理论中的铰支梁或悬臂梁边界条件,为此,将其视为弹簧铰支,建立柔性机械臂动力学模型,并基于柔性臂的部分状态转速、转角及柔性梁应变的反馈,结合柔性臂机电耦合特性,得到了以柔性臂末端点转角θt为输出,以柔性臂给定转角θd为输入的传递函数.由频域的二次型目标函数,求得柔性臂应变反馈增益.一系列的试验结果证明理论分析的正确性.     

Frequency response similarity-based bolt clamping force prediction method using convolutional neural networks

This paper proposes a convolutional neural network (CNN)-based method with which to predict bolt clamping force using the frequency response of bolted structures. The dynamic characteristics of the bolted structure change with the bolt clamping force, which is predicted using a CNN trained with massive frequency response data. Big data required for training the CNN is constructed using prestressed frequency response analysis according to the clamping force of individual bolts. The numerical efficiency is increased using the Krylov subspace-based model order reduction (MOR) method. The frequency response for each set of bolt clamping forces calculated from the MOR method is converted into form of the magnitude and shape (MS) similarity spectrum by using the MS similarity function. Finally, an MS similarity map is generated by stacking the MS similarity spectrum at several output points. A CNN that is trained using massive MS similarity maps as training data, is used to predict the clamping force of bolted structures. To validate the efficiency and accuracy of a trained CNN in practical applications, the prediction results of the trained network in terms of computation time and accuracy were compared according to the size of the training input data.

     

基于PCA和动态监测模型的刀具寿命在线检测技术

为了实现机械加工过程中刀具寿命在线准确识别,采用时域、频域和小波变换等信号分析方法,提取切削力信号和振动信号中与刀具寿命变化敏感的多个特征,系统输入特征向量通过主向量分析(PCA)方法根据累积贡献率进行优化选择;监测系统根据加工条件自动选择对应的,由两个寿命计算模型构成的动态监测模型,两个模型根据输出精度交替实现刀具寿命计算、在线学习和模型参数更新,最终实现了刀具寿命的在线预测。长期运行结果证明,建立的刀具寿命监测系统能够准确预测刀具的寿命状态,具有良好的自学习能力,在线计算速度高,具有较强的工业推广价值。