• 分布式电驱动车辆底盘稳定性协同控制研究综述

    李子先;潘世举;徐友春;

    针对分布式电驱动车辆面临的驱动系统复杂性、路面情况不确定性、车辆横向-纵向-垂向动力学强耦合非线性等方面的挑战,介绍了常用的协同控制框架及其特点,并从横向-纵向-垂向动力学中两者间的稳定性协同控制、横向-纵向-垂向动力学三者间的稳定性协同控制和其他应用控制3个方面综述了分布式电驱动车辆底盘稳定性协同控制的研究进展。当前研究多集中于横向-纵向动力学协同控制,为实现整车综合性能的最优,须向横向-纵向-垂向动力学协同控制拓展。为应对复杂工况下的多目标优化问题,车辆稳定性判别和控制算法的自适应性同样是未来的研究重点。

    2022年09期 No.564 1-14页 [查看摘要][在线阅读][下载 882K]
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  • 分布式四轮驱动电动客车经济性最优转矩分配控制

    朱绍鹏;匡晨阳;陈平;陈慧鹏;武志强;

    针对轮边四轮驱动电动客车,提出一种基于黄金比例搜索算法的分布式四轮驱动转矩分配优化策略。该控制策略以整车综合效率最优为目标,通过快速搜索确定前、后轴电机的最佳转矩分配系数,可在保证计算实时性的同时提高整车经济性。TruckSim与MATLAB/Simulink联合仿真结果表明,所提出的策略可以提升整车驱动效率,在循环工况测试中节能效果提高了3.6%。最后,设计转矩分配优化控制器进行硬件在环测试,验证了控制器的实时性及转矩实时分配功能。

    2022年09期 No.564 15-22页 [查看摘要][在线阅读][下载 1036K]
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  • 基于新型神经网络的燃料电池性能衰减预测

    丛铭;马天才;王凯;姚乃元;

    为了更准确地预测燃料电池性能的衰减情况,提出Wavelet-Elman-LSTM算法,通过小波分解实现基准电压信号的分解,利用Elman神经网络实现高频分量的预测,采用长短期记忆(LSTM)神经网络实现低频分量的趋势预测,从而实现更精准的性能衰减预测。通过稳定工况(恒流工况)和极端工况(启停加速老化、怠速加速老化)下3组不同的衰减数据集,从短期预测和长期预测2个维度进行Wavelet-Elman-LSTM神经网络与Elman、LSTM神经网络的性能衰减预测效果的横向比较,结果证明,所提出的Wavelet-Elman-LSTM神经网络在稳定工况与极端工况下均具有显著优越性,特别是在恒流工况下,短期预测、长期预测的均方根误差均大幅降低。

    2022年09期 No.564 23-29页 [查看摘要][在线阅读][下载 946K]
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  • 70 MPa车用氢气瓶阀外部激励载荷下的可靠性研究

    李树勋;王宜雪;杨玲霞;康雯宇;

    针对氢能燃料电池汽车高压氢气瓶阀长期受外部激励作用易在结构薄弱部位发生强度破坏甚至疲劳失效的问题,运用有限元仿真方法对汽车在道路行驶时受外部激励载荷下70 MPa氢气瓶阀的结构强度及疲劳强度进行了分析计算。结果表明,基于该方法,自主设计的高压氢气瓶阀在2种典型路况下的结构强度均满足要求,在4种不同路况随机振动功率谱密度(Power Spectral Density, PSD)激励下的疲劳强度均满足要求,结构薄弱处为瓶阀阀体螺纹连接部位,靠近介质压力作用面的螺纹承载占比最高,应力最大。

    2022年09期 No.564 30-35页 [查看摘要][在线阅读][下载 845K]
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  • 基于自然驾驶场景大数据的驾驶风格研究

    刘迪;郑建明;覃斌;张宇飞;张建军;

    为建立驾驶风格聚类及辨识体系,以自然场景采集平台为基础进行数据采集和数据清洗,利用主成分分析和因子旋转法实现评价指标降维,获得了自然驾驶工况、超速及极端工况的特征参数,并采用K-均值和基于K-均值结果的高斯混合模型进行无监督聚类,最后基于聚类结果监督训练随机森林模型,交叉验证该模型的有效性,利用此模型辨识未知驾驶员的驾驶风格。结果表明,采用主成分分析方法可降低维度,挖掘未知工况;采用基于K-均值结果的高斯混合模型进行聚类可获取样本分布概率,识别簇边缘样本;采用基于随机森林的模型进行辨识的准确度可达90.9%。

    2022年09期 No.564 36-42页 [查看摘要][在线阅读][下载 921K]
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  • 面向电动两轮车的汽车AEB系统研究

    钱宇彬;张进杰;常飞;李威;

    根据所选取的86起汽车与电动两轮车碰撞的事故案例和事故发生前电动两轮车的运动状态,设计接近前方的静止、匀速、减速和横穿车辆4种测试场景,并以此为基础分别对自动紧急制动(AEB)系统整体仿真模型进行仿真验证,结果表明,在车辆配备AEB系统的条件下,事故避免率达到了85%以上,其中,在不能避免碰撞的事故中,汽车的平均碰撞速度由29.3 km/h下降到13.2 km/h,验证了所设计的AEB系统控制策略的有效性。

    2022年09期 No.564 43-49页 [查看摘要][在线阅读][下载 839K]
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  • 基于神经网络的磁流变减振器模型参数辨识

    张宇涵;陈双;任洪卓;

    为了建立精确的磁流变减振器模型,针对单筒单出杆式磁流变减振器开展力学性能特性试验,采集其在不同性质激励下的阻尼力、位移、速度数据,得到磁流变减振器的工作特性;应用具有7个神经元输入层的BP神经网络搭建磁流变减振器的正向模型和逆向模型,并通过试验数据对模型测试集进行仿真验证。结果表明,所采用的7个神经元输入层BP神经网络建立的模型可以精确预测磁流变减振器的输出阻尼力和控制电流,具有较好的可靠性。

    2022年09期 No.564 50-55页 [查看摘要][在线阅读][下载 1045K]
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  • 后喷策略下多次主喷对重型柴油发动机性能的影响

    昂飞;鹿盈盈;范超;

    为研究后喷策略下多次主喷对重型柴油发动机性能的影响,采用试验和数值模拟相结合的方法,在重型柴油发动机大负荷、低转速工况下,在约20%废气再循环率、进气门晚关和后喷最优定时与比例的技术手段的基础上改变主喷喷油策略,探究主喷脉冲比例、间隔和定时对燃烧、排放和热效率的影响,以期优化各脉冲的混合时间和空间。结果表明,相比于单次喷射,采用多次主喷加后喷策略可以显著降低NOx排放量,但不合理的多次主喷和后喷策略会导致碳烟排放量急剧升高和指示热效率降低。

    2022年09期 No.564 56-62页 [查看摘要][在线阅读][下载 989K]
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  • 《汽车文摘》征文

    <正>自1963年《汽车文摘》创刊以来,她一直为读者提供单一的文献检索信息。在基于互联网和移动阅读的知识和信息大爆炸的新时代,她已经华丽转型。《汽车文摘》是读者的眼睛和大脑,整合碎片化的前沿与创新技术信息,为读者提供综合技术信息,为汽车技术创新提供支撑,据此也希望为我国汽车工业做大做强贡献一份力量。《汽车文摘》是由国有资产监督管理委员会主管、中国第一汽车集团有限公司主办的国家级学术期刊。

    2022年09期 No.564 49页 [查看摘要][在线阅读][下载 544K]
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