车辆自消振分级保护弹性装置的构思与设计

悬架系统结构性能的好坏，直接影响车辆的行驶平稳性能。三级蝶簧的使用，以简单廉价的悬架装置，即可大为改善车辆行驶的平稳性能。     

海洋平台振动控制研究综述

对海洋平台结构振动的控制研究进行了综述。主要介绍了TMD、TLD以及粘弹性阻尼器，并相应地介绍了被动控制、半主动控制和主动控制技术。平台结构的自身减振设计也进行了介绍。最后对海洋平台结构振动控制问题进行了探讨，提出了一些看法。     

悬架双筒液压充气减振器的基本结构和工作原理

该文对双筒液压充气减振器的基本结构和工作原理进行了分析，指出双筒液压充气减振器由于提高了减振器的临界速度，从而增强了外特性的抗畸变能力。提供了国产夏利（ＴＪ７１００）微轿车前减振器充气前后的试验外特性。     

车辆悬架用电磁执行器的建模与试验研究

应用电磁感应的基本原理,设计了一种新型的车辆主动悬架用电磁直线执行器,该执行器具有响应快,出力大和动行程大的特点。通过两种不同的建模手段,即有限元建模和集总元件动力学建模的电磁力仿真对比分析,两者基本吻合,表明了执行器模型的准确性。利用所建立的有限元模型,研究了执行器结构参数如气隙厚度和次级铜层厚度对电磁力的影响规律,并选取合理的参数进行执行器的样件试制。通过对加工后的样机模型进行电磁力响应的试验测试,并分别与有限元模型和集总元件动力学数学模型进行相应的比较,试验数据与仿真结果基本一致,进一步验证了模型的准确性。     

基于模糊控制的汽车主动悬架系统仿真研究

汽车悬架直接影响汽车在行驶过程中抑制不平路面对车身的冲击力及车身倾斜度,传统被动悬架遇冲击自动调节能力较差,抗振能力不强,针对上述问题,通过对悬架受力特点分析,建立了1/4车体二自由度主动悬架数学模型,结合自动控制理论,设计车辆的主动悬架模糊控制器,利用MATLAB/Simulink模糊工具箱对其进行仿真,在相同输入的情况下,对主动悬架与被动悬架模型部分性能参数分析比较,仿真结果表明采用此模糊控制器的主动悬架在提高车辆乘坐的舒适性和操纵的稳定性方面明显优于被动悬架。实验证明,研究结果对汽车主动悬架系统的设计具有一定参考价值。     

车载多层减振平台的主动控制及仿真

为了研究被动悬架车载主动减振平台的低成本控制策略及其减振效果,针对一种新型长宽比较大的多层减振平台,建立了车辆被动悬架与主动减振平台的一体化全系统动力学分析模型。进而,设计了"线性被动、旋转主动"的平台控制策略,并应用MATLAB及ADAMS软件,在三种典型路面激励下,进行了仿真测试。结果表明:采用垂向线性振动的多层被动减振、旋转振动的低成本主动控制策略,被动悬架车载减振平台的减振效果明显,实现了车载减振平台的高性价比设计。     

基于磁流变阻尼器的车辆悬架系统模糊半主动控制

在对磁流变液和磁流变阻尼器的研究基础上 ,以磁流变阻尼器作为半主动控制元件组成模糊半主动悬架系统。运用数值仿真和试验研究等方法对基于磁流变阻尼器的模糊半主动悬架进行了研究。数值仿真和试验结果表明 ,设计的模糊半主动控制算法可对基于磁流变阻尼器的半主动控制悬架实现有效的控制     

汽车悬架最优控制与半主动控制研究

基于1/4汽车悬架为控制对象,建立了汽车悬架动力学模型.以线性二次型最优（LQG）控制和改进后的半主动开关（on-off）控制为控制策略,在MATLAB/Simulink软件平台上进行仿真.与被动悬架比较,采用正弦激励下的频域分析和随机路面激励下的时域分析,证明了LQG控制和半主动开关控制在汽车控制工程中的可行性.     

基于形状记忆合金的TMD半主动控制

针对建筑结构在随机荷载或风荷载作用下可能发生的频率不确定问题,特别是结构自振频率会随振幅的大小而发生漂移的非线性振动问题,提出性能可靠、构造简单的形状记忆合金SMA-TMD自适应半主动控制系统.从理论上探讨形状记忆合金在变刚度TMD控制装置中的应用,并进行相应的参数设计.同时,在研究随机荷载作用下TMD系统动力特性的基础上,结合短时傅里叶变换(STFT)设计出该系统的自适应半主动控制算法.算例表明,SMA-TMD自适应控制系统能较好地识别结构系统的时频特性,并进行有效的控制,具有性能可靠和自适应能力强等特点.该自适应控制系统较传统的TMD被动控制减震效果更好,鲁棒性更强.     

考虑流固耦合的渡槽结构半主动控制研究

基于渡槽结构流固耦合动力分析模型,采用结构振动控制原理中的限界Hrovat最优控制算法,进行了南水北调工程某大型渡槽结构变阻尼半主动控制研究;通过建立大型渡槽的动力分析模型及运动方程,对比计算了大型渡槽在无控、半主动控制和主动控制3种工况下的地震响应差异,计算结果表明:主动变阻尼控制装置能有效降低考虑流固耦合的渡槽结构纵向地震响应;限界Hrovat最优控制算法能有效跟踪和实现主动最优控制力.