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不平路面下的汽車側(cè)傾角估計(jì)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2023-03-11 16:53
  智能化是未來汽車技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)之一。汽車側(cè)傾角是實(shí)現(xiàn)智能汽車行駛安全性和乘坐舒適性高精度控制中的重要參數(shù)。受限于成本和技術(shù)條件,目前汽車側(cè)傾角無法通過車載傳感器直接測(cè)量,需要通過估計(jì)算法獲取。本文將考慮路面激勵(lì)的隨機(jī)特性和懸架非線性動(dòng)態(tài)特性,研究基于低成本傳感器的汽車側(cè)傾角高精度估計(jì)方法,具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。路面激勵(lì)通過影響汽車懸架作用力使車輛發(fā)生側(cè)傾,為此,本文首先建立了路面激勵(lì)的時(shí)域模型,分析了路面激勵(lì)影響下汽車懸架彈簧和阻尼的動(dòng)態(tài)特性,進(jìn)而建立了基于懸架結(jié)構(gòu)的汽車側(cè)傾動(dòng)力學(xué)模型,并利用高精度車輛動(dòng)力學(xué)仿真軟件veDYNA驗(yàn)證了所建模型的有效性。路面激勵(lì)是汽車側(cè)傾動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的擾動(dòng)輸入,但無法通過車載傳感器直接測(cè)量。為此,本文設(shè)計(jì)了基于Q-parameters方法的路面激勵(lì)估計(jì)器,闡述了算法結(jié)構(gòu)和估計(jì)原理,給出了估計(jì)器參數(shù)的自適應(yīng)方法。論文給出了基于Q-parameters方法下采樣時(shí)間的選擇方法,并分別在四分之一車輛模型和整車模型下驗(yàn)證了估計(jì)器的有效性。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)路面不平度已知和未知的情況,分別設(shè)計(jì)了汽車側(cè)傾角狀態(tài)觀測(cè)器。首先,以估計(jì)的路面激勵(lì)作為考慮路面激勵(lì)的側(cè)傾...

【文章頁數(shù)】:75 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題的研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 路面不平度估計(jì)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 汽車側(cè)傾狀態(tài)估計(jì)的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
第2章 汽車側(cè)傾動(dòng)力學(xué)建模與分析
    2.1 引言
    2.2 路面激勵(lì)時(shí)域建模與分析
        2.2.1 等級(jí)路面時(shí)域建模
        2.2.2 鼓包路面時(shí)域建模
    2.3 懸架動(dòng)力學(xué)建模與分析
        2.3.1 彈簧特性分析
        2.3.2 阻尼器特性分析
    2.4 汽車側(cè)傾動(dòng)力學(xué)建模與分析
        2.4.1 側(cè)傾動(dòng)力學(xué)建模
        2.4.2 模型驗(yàn)證
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于懸架動(dòng)力學(xué)的路面不平度估計(jì)方法研究
    3.1 引言
    3.2 估計(jì)問題描述
    3.3 路面不平度自適應(yīng)估計(jì)算法
        3.3.1 算法結(jié)構(gòu)分析
        3.3.2 估計(jì)器參數(shù)自適應(yīng)方法
    3.4 采樣時(shí)間對(duì)算法的影響分析
    3.5 算法驗(yàn)證與分析
        3.5.1 基于四分之一車輛模型的仿真結(jié)果與分析
        3.5.2 基于整車模型的仿真結(jié)果與分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 汽車側(cè)傾狀態(tài)的估計(jì)與分析
    4.1 引言
    4.2 路面不平度已知的汽車側(cè)傾角估計(jì)
        4.2.1 估計(jì)問題描述
        4.2.2 觀測(cè)器設(shè)計(jì)
        4.2.3 仿真結(jié)果及分析
    4.3 路面不平度未知的汽車側(cè)傾角估計(jì)
        4.3.1 估計(jì)問題描述
        4.3.2 觀測(cè)器設(shè)計(jì)
        4.3.3 仿真結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
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致謝



本文編號(hào):3759889

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