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为了提高无人车驾驶的稳定性,提出基于DP优化的无人车稳定性协调控制方法。设计无人车动力学模型,确保无人车自身稳定性的同时,实现车辆行驶过程路径的快速与高精度跟踪。利用五次多项式方程描述无人车的换道轨迹曲线,建立换道约束条件,在满足约束条件的前提下,获得最优换道路线。采用DP优化算法解决车辆行驶过程中频繁换挡的问题,实现无人车稳定性协调控制,提高无人车行驶过程中的稳定性和安全性。实验结果表明,所提方法可以提高无人车路径跟踪精度,保证车辆驾驶的稳定性和安全性。 相似文献
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为了达到更好的车辆动态称重精度,在分析车辆过秤态势受力情况的基础上,设计了一种高精度的集成化动态称重仪结构;针对诸多因素对行驶称重系统的输出值产生的影响,提出了结合神经网络的计算模型,可以提高动态称重精度.经试验验证,该行驶称重系统可用于交通数据采集和辅助实施超载检查. 相似文献
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本文从研究双向筒式减振器入手,利用神经网络对于非线性系统有很强逼近能力的特点,采用神经网络对减振器进行建模,然后把减振器的神经网络模型应用到整车入自由度模型中,利用MATLAB/SIMULINK对汽车平顺性进行了仿真分析。 相似文献
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汽车平顺性的模糊评价方法的研究及应用 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了汽车平顺性模糊评价方法,建立了汽车乘坐舒适度的概念,并以此对汽车的乘坐舒适程度进行了模糊界定,该法以加权矩阵函数进行多工况、多测点因素的模糊综合,用单一综合振动指标来评价平顺性能,较好地克服了ISO2631等传统评价方法中的主、客观评价不统一和不同工况、不同测点评价结论不一致的不足,可用以进行单车平顺性评价和多车平顺性比较。对某轻型客车的评价实例表明,用模糊评价法评价汽车的平顺性是准确的、可行的,二经规范化,可作为ISO2631、GB4970、GB/T12477等平顺性评价方法的补充方法。 相似文献
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以提高车辆动态称重精度为目的。从两方面提出了改善措施:在分析车辆通过秤态势的受力情况的基础上,设计了一种高精度的集成化动态称重仪结构和高精度称重质量的计算方法;针对诸多因素对行驶称重系统的输出值产生影响,提出了结合神经网络的计算模型,从而提高了动态称重精度;经试验验证得到了本行驶称重系统可用于交通数据采集和辅助实施超载检查。 相似文献