汽车最速操纵问题的逆动力学研究

提出了一种汽车操纵逆动力学仿真研究方法。基于最优控制理论,以驾驶员对汽车施加的转角输入和驱动力/制动力为控制变量,以最短时间完成双移线过程为控制目标,通过改进的直接多重打靶方法将最优控制问题转化为非线性规划问题之后,运用序列二次规划方法求解。仿真结果表明,该方法能够解决汽车的最速操纵问题,可以比较不同汽车以最短时间完成双移线过程的操纵性能,且计算结果与ADAMS/Car虚拟样机试验结果具有良好的一致性。     

汽车操纵逆动力学的现状与发展

在回顾汽车操纵动力学发展历史的基础上，阐述了研究汽车操纵逆动力学的重要性，列举了三类汽车操纵动力学研究方法。描述了汽车操纵逆动力学的内涵，并给出了主要的研究方法和一些应用实例。最后，根据汽车操纵动力学发展史预测，汽车操纵逆动力学的发展有可能会导致汽车操纵动力学性能的显著提高，并解决现今流行的汽车操纵动力学中的“瓶颈”问题。     

基于Gauss伪谱法的紧急避让汽车操纵逆动力学

汽车高速紧急避让行驶安全性是汽车自主开发亟待解决的关键问题,也是汽车主动安全的前提和必要条件之一。提出一种汽车操纵逆动力学求解方法,该方法能够用于汽车高速紧急避让性能的客观评价。基于一种求解最优控制问题的新方法——Gauss伪谱法(Gauss pseudospectral method, GPM),以驾驶员对汽车施加的转角输入和驱动力/制动力为控制变量,以最短时间完成双移线过程为控制目标,通过Gauss伪谱法将最优控制问题转化为非线性规划问题之后,运用序列二次规划方法求解。仿真结果表明,相对于间接法和传统直接法,Gauss伪谱法具有求解效率高,对初值依赖性小的优势。采用该方法解决汽车的最速操纵问题,边值约束和路径约束均得到很好的满足,可以客观评价不同汽车以最短时间完成双移线过程的操纵性能。通过实车试验,仿真值和试验值的变化趋势基本一致,从而验证了模型的正确性。     

基于操纵稳定性的轮胎特性匹配汽车操纵逆动力学研究

利用MATLAB/Simulink,采用非线性轮胎模型,建立考虑载荷转移的二自由度汽车模型。在此基础上,基于逆动力学原理,使用神经网络理论方法,构建汽车前后轮胎特性与操纵稳定性评价指标之间的映射关系。结果表明,通过该方法构建的网络模型可以较准确地求出满足汽车操纵稳定性要求的前后轮胎侧偏刚度组合,进而指导汽车开发过程中的轮胎选择工作。     

基于Elman神经网络的赛车操纵动力学逆向研究

以进行汽车操纵动力学逆向研究为目的。以某方程式赛车为例,建立了计入空气动力特性的多体动力学整车模型.在通过试验验证其准确度的基础上,利用Elman神经网络建立了单移线工况下的侧向加速度、横摆角速度与方向盘转角之间的非线性映射关系.神经网络的验证结果表明,利用Elman神经网络进行汽车操纵逆动力学的研究方法是可行的,并且学习速率较快,识别精度较高。     

基于逆问题求解的汽车操纵性能分析

采用人-车-路闭环系统操纵性能的客观评价方法，通过优化评价指标得到了双移线道路输入时驾驶员最优的预瞄时间和跟随阶数。针对原始的和经过优化的两个闭环系统，利用径向基函数神经网络建立了汽车侧向位移和其他响应之间的映射关系。将待跟踪路径输入两个训练好的神经网络，反解出汽车其他的响应，可以方便地比较两个闭环系统跟踪同一条路径时的操纵性能。仿真结果表明：这种方法能够避免由于闭环系统参数变化而跟踪不同行驶路径进而对汽车操纵性能的比较产生的不利影响；基于径向基网络的逆问题求解方法是可行的，并且具有求解精度高、运算速度快及抗干扰能力强等优点。     

汽车操纵稳定性的联合仿真技术研究

提出了一种基于ADAMS-MATLAB联合仿真平台研究汽车操纵稳定性的控制方法,采用MSC.ADAMS/Car软件与MATLAB/Simulink软件分别建立整车多体动力学模型和模糊控制策略,并通过相关技术构建联合仿真平台,研究和分析不同典型工况下的汽车操纵稳定性,来设计和验证控制策略的可行性和有效性。仿真结果表明:联合仿真平台可以作为汽车操纵稳定性电子控制产品的先期研发工具,能够高效地设计和优化模糊控制器,可提高汽车操纵稳定性电子控制产品的性能。     

基于最优控制的拦截动力学建模方法研究

以航天拦截动力学理论为基础,应用最优控制理论对拦截动力学的建模方法进行了研究。给出了拦截器和目标器的相对运动动力学模型,以飞行时间最短、燃料消耗最少和脱靶量最小为综合性能指标,应用了最优控制理论和Pontryagin极小值原理,推导出一种适于拦截问题的最优控制动力学建模方法,并将拦截最优控制动力学模型在惯性系中表示。最终得到的模型即易于计算,又正确反应了拦截器与目标器的运动关系。     

空间机器人逆动力学实时仿真技术的研究

利用Ｌａｇｒａｎｇｅ方程推导了平面２杆带柔性的空间机器人的手臂的动力学模型，通过对所得的非线性动力学模型加以处理，并借助于轨迹规划，得到了逆动力学控制问题的快速有效方法，仿真结果表明算法正确可靠，实时性好。     

基于DYC控制的4WS汽车操纵稳定性研究

本文建立了线性二自由度4WS+DYC数学模型,采用最优控制理论,以4WS+DYC汽车的稳态横摆角速度跟踪2WS汽车的稳态横摆角速度作为控制目标,设计了4WS+DYC最优控制器。基于MATLAB/Simulink平台,进行了纯数字仿真,在提高汽车操纵稳定性方面,仿真结果达到了较为理想的效果。     

基于模糊控制的汽车路径跟踪研究

汽车是一个非常复杂的非线性动力学系统,难以建立精确的数学模型,而模糊控制方法适用于难以建立精确数学模型的对象。将模糊控制理论引入汽车操纵逆动力学中,以汽车三自由度模型为研究对象,根据侧向偏差和偏差变化率设计了车辆的路径跟踪模糊控制器。对某车型跟踪给定双移线和蛇形路径行驶情况进行了仿真。结果表明,模糊控制方法可保证汽车准确地跟踪给定参考路径,可以作为车辆路径跟踪控制的一种有效控制方法。     

基于汽车操纵逆问题的蛇行试验分析研究

在驾驶员-汽车二自由度闭环系统模型基础上,进行汽车蛇行试验仿真,通过驾驶员熟练程度参数的差异,模拟不同驾驶员驾驶同一辆车的情况,从而利用径向基网络,建立闭环系统汽车横摆角速度、侧向加速度与方向盘转角之间的映射关系。通过所建立的径向基网络,由横摆角速度、侧向加速度响应来识别汽车的方向盘转角,结果表明了该方法的可行性,并且具有运算速度快,识别精度高以及抗干扰能力比较强的优点。     

基于Huston多体系统逆动力学的主动控制方法分析

Ｈｕｓｔｏｎ矩阵形式的多体系统动力学描述兼有力法和能量法的循特点,可直接应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论对其描述的系统进行了分析,Ｈｕｓｔｏｎ方法较之Ｌａｇｒａｎｇｅ能量方法的分析过程简单,无需求混合偏导数,有形式简单、直观、规范的特点、实验证明这种分析方法的正确性和这种控制方法的有效性。     

基于最优控制的汽车被动悬架参数优化设计

研究了利用最优控制理论对传统的汽车被动悬架参数进行优化的算法。根据最优控制理论得到了反馈增益，并利用最小二乘概念构造了目标函数。对一组悬架参数在正弦激励和随机激励下进行数值仿真得到的结果表明，和原有的被动悬架相比，本文方法使汽车的运行性能有较大的提高。由于利用本文方法对实际车辆进行改造并不复杂，因此该方法具有较强的实用性。最后，指出了这种算法在其他工程问题中应用的可能性。     

基于差动制动的防侧翻车辆动力学控制研究

防侧翻车辆动力学控制是将传统的车辆动力学控制与车辆的防侧翻控制相结合的现代车辆主动安全技术。本文通过对汽车差动制动的力学特性的分析,介绍了基于差动制动的防侧翻车辆动力学控制。讨论了防侧翻车辆动力学控制的控制原理和相应的控制方案,比较了两种车辆动力学控制的仿真结果,为利用差动制动控制改善车辆的操纵稳定性提供了动力学基础。