电控限滑差速器对汽车动力性的影响

设计开发了一种电机式电控限滑差速器,探讨了其结构组成与工作过程,同时基于整车四轮动力学模型,仿真分析了电控限滑差速器对后驱动车辆动力性的影响。结果表明,装有电控限滑差速器的后驱动车辆,在对分路面上的原地起步加速时间和直接档加速时间显著缩短,在对分坡道路面上的最大爬坡度显著提高,其动力性有明显改善。     

基于限滑差速器驱动的防滑控制

在分析限滑差速器力矩传递特性基础上,建立了限滑差速器、液压控制系统和后轮驱动汽车整车动力学方程.以驱动轮滑转率和角速度差变化率为控制门限设计了控制逻辑.采用Simulink/Stateflow工具箱,设计了逻辑门限控制器.在分离附着路面上进行了整车加速性能仿真研究,结果表明,基于限滑差速器的驱动防滑控制系统能充分利用高附着路面附着力,有效抑制左右驱动轮转速差,提高车辆驱动性能.     

基于目标控制器的四轮驱动汽车沙地牵引力控制系统

针对车辆在实际沙地上行驶的特点,应用将PI控制与门限控制联合起来的控制方法设计了沙地牵引力控制油门控制系统。在某沙矿场的沙地上进行了基于目标控制器的汽车直线行驶牵引力控制实车道路试验。试验结果表明:采用PI控制和门限控制建立的油门控制系统能够消除驱动轮的过度滑转,防止驱动车轮在沙地上下陷,从而减小汽车行驶的推土阻力,提高汽车在沙地上的通过性和牵引性。     

两用燃料汽车的振动噪声特性

试验研究了捷达LPG/汽油两用燃料汽车的振动噪声特性。主要测量了发动机缸体和座椅的振动情况 ,对比分析了匀速和加速时燃用汽油和LPG的噪声特性。试验结果表明 :两用燃料汽车使用LPG时 ,发动机机体振动幅值比使用汽油时小 ;而加速过程中 ,在较低转速下使用汽油噪声较大 ,在较高转速下使用LPG噪声较大     

两用燃料汽车的振动噪声特性

试验研究了捷达LPG／汽油两用燃料汽车的振动噪声特性。主要测量了发动机缸体和座椅的振动情况，对比分析了匀速和加速时燃用汽油和LPG的噪声特性。试验结果表明：两用燃料汽车使用LPG时，发动机机体振动幅值比使用汽油时小；而加速过程中，在较低转速下使用汽油噪声较大，在较高转速下使用LPG噪声较大。     

轮式月面巡视探测器月面牵引性能的预测

通过室内土槽试验和颗粒流数值仿真相结合的方法对轮式月面巡视探测器的轮土交互作用、车轮的牵引特性和轮下土壤变形和破坏进行了深入探讨。以吉林省火山喷发物为原料进行了模拟月壤的配制。设计并制造了深空探测车车轮牵引特性试验台并进行了不同轮齿构型车轮的牵引特性试验,获得了基础性的试验数据。考虑月壤结构松散、颗粒细小、流动性强的离散特征,采用颗粒流法分析了地面重力场下探测车轮下模拟月壤的扰动破坏、土体内接触力的分布、颗粒速度矢量的变化,获得的车轮牵引特性参数与土槽试验数据进行了对比,进一步对车轮在月面环境下的牵引性能做出了预测。     

电动轮驱动汽车电子差速控制策略及仿真

分析了目前实现电动轮驱动汽车电子差速控制的方法,对汽车差速问题的产生原因进行了分析,并指出通过对驱动电机采用转速控制模式实现电子差速控制的不足。通过分析电动轮驱动系统的受力提出对驱动电机按转矩模式控制从而实现汽车自适应差速性能的策略,利用所开发的电动轮驱动汽车仿真软件对采用该控制策略控制电机转矩的电动轮汽车的差速性能进行了多工况的仿真,结果表明汽车可在各种工况下实现自适应差速。     

静液传动高速履带车辆转向参数匹配与控制

为了解决静液传动履带车辆转向时外侧系统压力容易过高以及转向轨迹控制问题,基于双侧轮边液压驱动结构特点,提出了外侧马达采用压力、发动机转速双参数控制,内侧跟随外侧采用速度闭环控制的转向控制策略,对目标相对转向半径与方向盘转角、车速,马达排量与发动机转速、系统压力等参数进行了匹配。建立了整车转向仿真模型与实车实验系统。仿真与实验结果表明,控制策略能有效控制系统压力,参数匹配结果能满足转向控制要求,车辆按照目标相对转向半径实现了准确快速转向。     

换档干预的牵引力控制系统硬件在环试验

在已有牵引力控制系统的基础上,提出面向牵引力控制的自动变速器档位干预策略,搭建了软硬件在环试验平台,进行了典型附着路面台架试验。试验结果表明:基于发动机、变速器和制动联合调节的牵引力控制系统能够有效改善汽车在弱附着地面的加速性能。     

基于Advisor的仿真软件的二次开发及其在复合电源混合动力汽车上的应用

对Advisor仿真平台进行了二次开发,获得了界面友好且适合复合电源混合动力汽车建模与仿真的专有技术平台,克服了用Advisor软件不能对由蓄电池和超级电容组成的复合电源混合动力汽车进行性能仿真的缺点。对复合电源混合动力汽车进行了性能仿真,并与原车单一蓄电池系统或超级电容系统进行了对比。仿真与对比结果表明:复合电源混合动力汽车的燃油经济性和动力性都得到了提高。