分布式驱动越野汽车驱动防滑控制

分布式驱动越野汽车具有动力性能好、路面适应力强等优点,发展前景很好,但是四轮车速不一致会导致控制方法复杂度高。针对这一问题,基于四个车轮不同的加速度,首先计算最大驱动扭矩,建立基于加速度信息的滑转率观测器,然后以最大驱动扭矩为界限,控制各个电机的输出扭矩,使滑转率维持在最佳滑转率附近,从而达到驱动防滑的目的。最后与Carsim进行了联合仿真,结果表明控制方法能够快速显著地降低汽车车轮的滑转率,验证了控制方法的有效性。     

模糊分数阶滑模控制的主动横向稳定杆算法

汽车转向出现横向侧倾时,主动横向稳定杆能够实时计算并输出相应的力矩,抑制悬架弹簧变形,从而使车辆拥有良好的侧倾运动性能。基于滑模变结构控制理论的主动横向稳定杆相较于PID算法及模糊控制算法拥有更好降低车辆横向倾斜的能力,但是在系统状态到达滑模面时总伴随着抖振现象。对此,在控制器滑模面定义过程中引入了分数阶微积分理论,利用模糊规则实现对切换增益参数的自适应调整。通过进行Carsim-Simulink联合仿真,验证了该算法对汽车侧倾角有较好的控制效果,并抑制了抖振现象。     

基于响应面法的汽车保险杠注塑方案分析与优化

为了提高产品质量和生产效率,对汽车保险杠注塑模浇注系统的不确定性参数进行了研究。首先建立汽车保险杠三维模型,设计浇注系统,将模具表面温度、熔体温度以及保压时间作为变化因素,构建响应面模型,将模具成型翘曲量定义为目标函数,并以填充时间、速度/压力切换时的压力为约束函数,用响应面法和遗传算法相结合的方法进行优化。结果表明:两种方法相结合可以显著提高产品质量和生产效率,对不确定性问题研究提供了一种新方法。