基于Vortex的6自由度平台洗出运动仿真

为了研究并联6自由度平台在车辆驾驶过程中的洗出运动,实现车辆动力学模型和6自由度运动平台模型的联合仿真,提出利用Vortex多体动力学软件对6自由度平台进行建模,复现车辆模型运动过程的仿真方法.平台液压油缸初始位姿采用解析法进行确定,在Matlab/Simulink中实现运动平台的洗出滤波算法和运动学反解算法,利用转弯和直线2种典型运动进行仿真验证.在给定路面上进行虚拟驾驶,Vortex车辆动力学模型解算结果使车辆产生相应的连续运动状态,相关动力学参数经过洗出滤波算法、平台运动学反解运算得到各油缸伸长量,驱动Vortex软件中建立的6自由度运动平台模型.结果表明,利用Vortex软件可以将车辆动力学模型和并联6自由度平台模型进行联合仿真,实现平台洗出运动的可视化.     

基于Vortex的6自由度平台洗出运动仿真

为了研究并联6自由度平台在车辆驾驶过程中的洗出运动,实现车辆动力学模型和6自由度运动平台模型的联合仿真,提出一种利用Vortex多体动力学软件对6自由度平台进行建模,复现车辆模型运动过程的仿真方法.平台液压油缸初始位姿采用解析法进行确定,在Matlab/Simulink中实现运动平台的洗出滤波算法和运动学反解算法,利用转弯和直线2种典型运动进行仿真验证.在给定路面上进行虚拟驾驶,Vortex车辆动力学模型解算结果使车辆产生相应的连续运动状态,相关动力学参数经过洗出滤波算法、平台运动学反解运算得到各油缸伸长量,驱动Vortex软件中建立的6自由度运动平台模型.结果表明,利用Vortex软件可以将车辆动力学模型和并联6自由度平台模型进行联合仿真,实现平台洗出运动的可视化.     

六自由度运动平台冲击响应分析

分析了六自由度运动平台系统受到外力冲击干扰情况下的位姿响应.冲击产生位姿扰动的主要原因是运动平台各液压驱动系统的刚度和阻尼较低.通过求解各液压驱动系统的冲击响应,再利用铰点空间与平台任务空间之间的误差传递关系,求出了运动平台的位姿响应.最后,给出了任意位姿条件下冲击响应的计算和仿真结果.     

幅相控制策略在六自由度运动模拟器中的应用

由于六自由度运动模拟器自身的闭环频率特性及非线性等因素,对于正弦输入信号存在幅值衰减和相位滞后,很难实现对高频正弦信号的精确跟踪,针对这一问题采用基于Widrow-Hoff学习算法的幅相控制策略.利用运动学正解间接得到的运动模拟器上平台位姿的反馈信号,通过该控制策略迅速地调整系统输入正弦信号的幅值和相位,使系统输出在短时间内对设定信号进行精确跟踪.仿真和实验表明,该方法在实现六自由度运动模拟器对正弦信号的精确跟踪问题上明显优于常规的经典控制,对于其他正弦运动的精确跟踪系统同样具有普遍意义.     

六自由度运动模拟器振动控制策略

针对液压驱动六自由度运动模拟器在对振动环境进行模拟的过程中存在幅值衰减和相位滞后,难以保证对高频随机信号的复现精度这一问题,提出采用基于铰点空间控制与基于操作空间控制相结合的方式,在单缸比例加前馈控制的基础上,通过三状态控制策略来扩展系统的频宽,同时在保证系统稳定的前提下达到精确复现输入位置随机信号的目的。实验结果表明,采用三状态控制策略的六自由度运动模拟器可以将系统输出对输入的位置随机信号在0.5～25Hz频率内的功率谱密度误差控制在±3dB以内,满足精确复现的性能指标。     

改进蚁群算法在并联六自由度平台优化设计中的应用

蚁群算法在解决组合优化问题上有着良好的适应性,但直接应用于求解连续优化问题难以获得理想的效果．通过对蚁群算法中的全局搜索、局部搜索以及信息素更新规则等环节进行有效的改进,构成了可用于连续优化问题求解的改进蚁群算法．将该算法应用于以灵巧度为目标函数的并联六自由度平台结构设计问题中,通过与采用基本蚁群算法得到的优化结果进行比较,证实了改进蚁群算法具有较好的全局优化能力和较快的收敛速度,可以有效求解并联六自由度平台结构设计这一类连续优化问题．     

六自由度运动平台汽车驾驶模拟器临场感研究与开发

搭建了汽车驾驶模拟器运动平台,采用先进的视景仿真软件OpenGVS SDK和MultiGen Creator,并结合面向对象技术设计与开发了汽车驾驶模拟器大规模真实感视景系统,动画频率能达到60帧/s.采用六自由度运动平台为驾驶学员提供了在坡路、颠簸路面等以及车辆加减速、转向、侧滑时的运动临场感.测试结果表明,所建立的汽车驾驶模拟器系统能够满足汽车驾驶培训的要求,并且具有良好的真实沉浸感.     

多自由度电液混合运动模拟器动力学分析

为了研究运动模拟器,采用牛顿和罗伯逊-维滕伯格方法建立了多自由度电液混合运动模拟器动力学方程,建模中把运动模拟器结构中的闭链结构看做自由铰约束,使建模过程得以简化,解决了罗伯逊-维滕伯格方法对移动铰、特别是球铰不易应用的难题.该动力学方程与拉格朗日方法相比,具有计算简便、省时的特点,便于运动模拟器的实际动力控制.动力仿真结果与模拟器实际运动相符合,证明动力学方程建模的正确性.     

基于C8051F340的二自由度运动平台

选用单片机C8051F340作为主控制芯片,光栅尺作为位移传感器,搭建成闭环控制系统,克服电机失步的影响。采用改进的逐点比较插补算法控制步进电机自由运动。实验证明,本平台能够以较高的精度平稳运行,实现直线和圆弧运动。     

新型六自由度运动模拟器及其性能测试

基于三爪式对接机构的缓冲性能,针对验证捕获、缓冲和连接等组件的技术参数要求,设计了一种新型六自由度运动模拟器.分析了六自由度对接运动原理,依据欧拉转动定理,推导出目标运动模拟器的变换矩阵,详细介绍了运动模拟器以及关键部件的结构和工作原理,并对关键部件进行了应力仿真分析,将成型的三爪式对接机构安装在运动模拟器上进行了联合试验.仿真分析结果表明,在最大撞击力下,关键部件的最大变形量和最大应力均满足设计指标要求.通过对样机的试验验证,各个自由度的运动行程和偏转角度均能满足技术指标要求.     

Subsystem model-based close-loop grey-box identification method for hydraulic stewart platform

In order to solve the problem of difficult modeling and identification caused by time-variable parameters,multiple inputs and outputs and unstable open loop,a subsystem model-based close-loop grey-box identification method was put forward when consider the main coupling effects of hydraulic Stewart platform.Firstly,the whole system is divided into three TITO(Two Input Two Output) subsystems according to the characteristics of the pseudo-mass matrix,hence transfer function matrix model of the subsystem can also be found.Secondly,since the Stewart platform is unstable,the close-loop transfer model of the subsystem is derived under the proportional controllers.The inverse M serial is adopted as the identification signal to get the experimental data.All parameters of the subsystem are determined in close-loop indirect identification by PEM(Prediction Error Method).Finally,a case study validates the correctness and effectiveness of the subsystem model-based close-loop grey-box identification method for hydraulic Stewart platform.     

基于序参量交通事故车速鉴定分析与研究

车速鉴定一直是交通事故中的鉴定难点,因为对车速的鉴定不仅要有坚实的理论基础还要有必要的实际工作经验,传统的车速分析方法十分烦琐、计算量较大,在实际工作中不利于交通事故的处理,基于序参量的车速分析方法简单、计算量较小,结果合理。     

Infineon平台下的输入法按键处理

为了在Infineon平台上实现高效快速的中文智能输入,提出一种输入法按键处理方法。采用模块化的设计方案,结合Infineon平台以及T9输入法和中文字符的特点,对输入法的按键分四种状态进行处理,并对封装接口与平台接口进行整合。通过模拟发短信的方式在PC端进行仿真试验,可成功实现设计方案并使之获得验证。用这种按键方式实...     

基于智能混合算法的车辆配送路径优化

为提高车辆配送效率,节约配送成本,建立了以配送路径和成本综合最优为目标的车辆配送路径问题数学模型.设计并实现了一种智能混合算法,首先利用具有自适应交叉率和变异率的改进遗传算法生成全局较优解,再将较优解转换为初始信息素进行蚁群算法,并结合2-opt算法对解进一步迭代优化,最终获得了车辆最优配送路径.实验结果表明,该算法优化后的目标值比蚁群算法减少了15.0%,比遗传算法减少了10.4%,验证了该算法的有效性和优越性.     

基于Hadoop的Apriori算法与实现

针对传统 Ａｐｒｉｏｎ数据挖掘算法平台的硬件瓶颈以及算法运算耗时、需要重复扫描数据库等缺点,提出了一种基于 Ｈａｄｏｏｐ平台应用 ＭａｐＲｅｄｕｃｅ模型与 Ｈｂａｓｅ,对 Ａｐｒｉｏｒｉ进行云端的迁移和优化的算法,并与其他的改进 Ａｐｒｉｏｒｉ算法进行了分析与比较。实验结果表明：新的云端算法降低了时间复杂度,使其可以更好的进行数据处理。     

基于深度强化学习算法的车辆行为决策研究

针对传统的DDPG算法训练时间长和收敛速度慢的问题,提出一种将引导式学习和优选经验回放机制相结合融入DDPG的算法.改进的DDPG算法在训练初期的动作输出为引导式学习和策略网络共同作用的结果,后期引导式学习不再参与控制.同时引入经验池分离技术,将优势经验样本和劣势经验样本分开存储和固定比例随机抽取.在TORCS平台上进...     

一种混合动力车用全电力无级变速器

介绍一种新颖的混合动力电动汽车用的全电力无级变速器——双机械端口电机,通过对电端口的控制,能量可以在两个机械输出端口和电端口之间自由的传递和分配,实现无级变速的功能。根据绕组函数理论推导了这种电机在自然坐标系下的电感矩阵,在此基础上得出了同步旋转坐标系下的数学模型。接着分析了这种电机应用于混合动力电动汽车中的工作模式和实现无级变速的原理。通过仿真验证了数学模型和工作模式分析的正确性。     

基于混合禁忌搜索算法的动态车辆路径研究

为解决需求不确定下的带时间窗车辆调度问题,提出将新需求点收集、路径优化、路径执行时间分开的实时优化策略.对需求的特点进行分类,提出一种预处理机制处理紧急需求,确保所有的需求点都能得到满足.以在较短的时间内得到近似最优解为目标,在将结点插入可行位置并进行局部优化的基础上,运用带交叉算子的禁忌搜索算法进行优化.通过实验,验证了该方法的有效性和优越性.     

车辆路径问题(VRP)的一个启发式算法

考察车辆路径问题 :足够多的车座落在一个中心车库 ,车从车库出发 ,最终返回到车库 ,满足顾客的运输需求 ,求服务所有顾客的总费用最小。每辆车的装载量不超过它的容量。本文提出一个新的VRP模型及基于贪婪算法的启发式算法 ,并给出了算法的一个下界 ,最后给出一个算例     

用于车辆动力学实时仿真的转向力输入模型

基于某样车转向系统的具体结构,建立了考虑转向系统弹性和转向齿条动力学的转向力输入实时仿真模型。模型构建了由左右转向轮轴、左右横拉杆和转向齿条组成的完备动力学系统。建立起动、静两种摩擦状态下转向系统干摩擦的求解算法,较好地描述了转向系统干摩擦内在的非线性特性。仿真结果表明,所建模型能够较准确地模拟车辆的转向性能,描述转向干摩擦力学特性,满足实时性仿真要求,在车辆动力学的仿真分析中具有应用价值。