底盘&动力学&整车性能专题2022年
为提高车辆状态参数估计的精度和可靠性，提出一种基于二分法的车辆状态参数融合估计方法。首先，设计了基于车辆3自由度动力学模型的扩展卡尔曼滤波算法和由数据驱动的径向基神经网络车辆状态参数估计算法。然后，为了进一步提高估计算法的可靠性和减小单一算法的估计误差，提出将模型驱动的估计算法和数据驱动的估计算法相补偿的融合估计方法，基于二分法设置扩展卡尔曼滤波和径向基神经网络估计结果的权重，利用估计算法的融合提高估计精度。最后通过MATLAB/Simulink与CarSim的联合仿真和实车在环试验对该融合方法的有效性进行了验证。结果表明，估计结果变化趋势与实际相符，所提出的融合算法的估计精度比单一扩展卡尔曼滤波算法和径向基神经网络算法有明显的提升。
为采用人-椅接触面的体压分布来表征汽车座椅的振动舒适性，在6种不同幅值的低频垂向激励下，以12名受试者为对象，进行汽车座椅振动舒适性主客观试验，以获得体压分布指标。对振动加速度和体压分布的测试结果进行分析，以提取加权加速度均方根值、平均压力均值、最大压力均值和平均压力变化率与法向力变化率的均方根值等客观评价指标。运用非参数统计方法对主客观指标进行相关分析，结果表明，平均压力均值、最大压力均值与主观不舒适性评分的相关性较弱（β=0.26， 0.10），而平均压力变化率和法向力变化率的均方根值与主观不舒适性评分具有较强的相关性（β=0.83， 0.85）。最后利用史蒂文斯幂定律对主客观参量进行关联性分析，结果表明，与加权加速度均方根值指标相比，平均压力变化率和法向力变化率的均方根值与主观不舒适性评分均具有较高的关联性（R2> 99.0%），可作为体压分布评价指标来表征汽车座椅的振动舒适性。
针对汽车车门常见Rattle异响的定位，首先，基于Lamb波传播理论、Morlet小波变换和时间反转（TR）聚焦定位原理，建立了异响噪声源定位数学模型，提出了汽车车门Rattle异响噪声源定位方法。接着通过薄板冲击仿真，探究了振动信号波包混叠的成因，确定了窄带信号提取原则。最后进行汽车车门Rattle异响噪声源定位试验，揭示了异响信号发出时刻对定位成像的影响规律，提出了时刻的信号成像图判别法。试验结果表明，汽车车门Rattle异响噪声源定位最大误差为3.16 cm，平均误差为2.01 cm，验证了所提出的基于TR的Rattle异响噪声源定位方法的可行性和工程应用价值。
本文利用车辆行驶信息大数据平台实地采集了山西地区重型半挂牵引车的行驶数据。利用主成分分析、聚类分析和马尔科夫法构建了山西地区的重型半挂牵引车行驶工况。对C-WTVC、CHTC-TT、山西工况的燃油消耗量分别进行仿真，仿真结果验证了行驶工况构建的准确性。基于山西行驶工况对整车传动系统进行优化匹配，优化传动系统后的车辆发动机工作在经济区域的概率增加，百公里油耗比基础车型减少0.94 L。实车测试的油耗数据证实了构建的行驶工况曲线能更好地表征山西地区重型半挂牵引车的行驶特性。本文所提出的基于山西工况的整车动力系统匹配的仿真方法，有助于设计出适合山西地区的重型半挂牵引车的高效动力总成系统。
针对特殊行驶工况下空气悬架客车横向动力学失稳现象的揭示问题，本文中提出一种系统非线性动力学建模和稳定性分析方法。为准确反映空气悬架客车横向动力学演化规律，建立了考虑空气弹簧和轮胎非线性力学特性的系统3自由度动力学模型。为实现复杂高维动力学系统的稳定性分析，首先基于中心流形理论对系统进行降维处理，而后对得到的约化系统进行定性性态分析，确定了系统满足鞍结分岔的充分必要条件。设置4种工况对空气悬架客车横向动力学系统在平衡点处的分岔行为进行了相平面分析，掌握了空气悬架客车在不同路面条件下随车速及前轮转角变化的横向动力学失稳演化规律，最后基于整车动力学进行仿真验证表明解析分析结果与仿真分析结果一致，证明本文提出的非线性稳定性分析方法有效可行。
针对冗余转向系统设计周期长、成本高的问题，提出了利用多体动力学软件ADAMS和控制仿真软件Simulink联合建立冗余转向系统虚拟样机系统的方法。在分析齿轮齿条动力学的基础上建立了转向系统动力学模型，基于Simulink建立冗余转向系统的控制模型，并在Simulink中搭建了联合仿真模型，利用该虚拟样机系统对设计的冗余转向系统进行助力性能仿真。通过仿真和试验验证，设计的冗余转向系统具有良好的助力性能且具有一定容错性，满足转向系统的使用要求；联合仿真所得数据和试验误差在5%以内，联合仿真的方法可行。
针对基于车辆动力学制定的换挡规律适应性差，基于多维数据结合智能算法训练的挡位决策模型无法直接应用于实车等问题，提出了一种通过挖掘熟练驾驶员驾车行驶数据提取平直道路换挡规律的方法。首先，通过试验采集海量行驶数据，接着利用小波去噪、spearman相关性分析和信息增益计算提取平直道路行驶的3个最主要特征，最后通过对比6种机器学习算法在各挡位下对决策值（升挡、降挡和保持）的分类精度，选取精度最高的随机森林算法生成车速-加速踏板位置-发动机角加速度三参数换挡规律。仿真结果表明：该方法可有效收集平直道路下的熟练驾驶员换挡策略，提取的换挡规律油耗水平接近经济性换挡且动力性较好。
为降低轻型客车在行驶中的空气阻力以达到汽车节能的目的，本文研究了前保险杠导流板迎风角度对整车风阻的影响。针对原型车和加装了迎风角度为35°~90°导流板的整车进行了计算流体力学（CFD）分析。结果表明，在前保险杠处加装不同迎风角度的导流板均具有降阻效果，其中迎风角度为45°时风阻系数最小。同时进行了整车风洞试验，结果表明，在80～120 km/h的风速下，加装迎风角度为45°的导流板使风阻系数在进气格栅开放和封闭两种条件下分别下降0.2%~0.5%和3.3%~3.9%。
针对现有车辆运动状态估计算法严重依赖动力学模型精度且在大的质心侧偏角工况下准确性难以保障的问题，本文提出了一种基于混合神经网络的车辆运动状态估计算法。通过分析车辆本身的动力学基本特性，设计了适合于车辆运动状态估计的HNN混合神经网络架构，实现了车辆运动状态的深度学习估计。基于多个标准工况组成的数据集与典型实车测试工况进行了网络训练与测试验证。结果表明，相比于传统算法，本算法基于神经网络实现了精准的无动力学模型的汽车运动状态估计，提高了估计精度，且对路面附着系数变化具有鲁棒性。
车载传感器为智能汽车提供了丰富的环境感知信息，然而，在电控悬架控制算法中，车辆所感知的路面信息尚未能被充分利用，造成车辆动力学控制效果不佳。本文以半主动悬架高性能预瞄控制问题为研究主题，提出了一种变步长模型预测控制（VSL-MPC）算法。该算法根据实时车速和双目相机采集的路面信息来确定预瞄控制步长，使得纳入控制算法中的路面感知信息能够更准确地反映路面特征，有助于半主动悬架在更恰当的时刻对悬架阻尼特性进行调节，能够实现更理想的悬架决策控制。利用双目相机对真实道路开展路面信息采集，引入半主动悬架系统最优性能界限作为性能评价基准，建立4种基于模型预测控制的半主动悬架仿真模型，仿真对比结果表明，驶过连续减速带和井盖冲击等典型城市路面特征时，所提出的VSL-MPC算法控制下的簧载质量垂向加速度与最优性能界限的差距仅为0.72和2.33 dB，相比传统预瞄MPC算法的4.31和4.46 dB、传统无预瞄MPC算法的4.04和4.74 dB具有显著提升，新算法能有效提升半主动悬架的动力学性能。
针对外接激光雷达等传感器普适性差，而传统道路坡度估计方法仅根据车载CAN总线数据在车辆起步、换挡、制动和停车4种特殊工况中的估计误差较大的问题，提出了一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）和门控循环单元（GRU）的道路坡度估计方法。根据车速等数据识别工况，在非特殊工况下，建立车辆动力学模型并采用UKF来估计坡度；在特殊工况下，将规律性不稳定的时序坡度转换为距序坡度，并利用GRU进行短距坡度预测。仿真和实车试验结果表明：在非特殊工况下，该方法通过UKF可准确估计道路坡度；在特殊工况下，该方法通过GRU可有效跟踪距序坡度变化趋势，显著提高了道路坡度估计精度。
为提高轮胎有限元仿真精度和更好满足高精度虚拟送样要求，提出一种轮胎逆向剖析方法；首先通过3D扫描获得轮胎断面，然后对轮胎进行断面切割，获取一段具有一定厚度的轮胎断面，并将其摆放在3D扫描结果的打印图纸上，使两者的断面轮廓很好贴合，再次扫描得到轮胎材料分布图。接着利用所获得的实际轮廓和从轮胎生产厂家取得的设计轮廓，通过绕轮心旋转获得3D有限元模型，进行静态工况的有限元仿真和实物轮胎试验；最后仿真对比了不同胎压下设计轮廓和实际轮廓的静态力学特性。结果表明：实际轮廓轮胎的径向刚度、侧向刚度和纵向刚度仿真精度分别达到99.2%、97.9%和98.2%，比设计轮廓分别提升了4.3、4.6和7.4百分点，但两种轮廓轮胎的扭转刚度差异很小；不同胎压下设计轮廓的轮胎各向刚度均大于实际轮廓，且两种轮廓轮胎的各向刚度皆随胎压的升高而增大。
为减少电动汽车制热能耗，基于热泵系统制热性能试验，提出热泵系统制热在-20~5 ℃环境温度范围内均存在制热性能分区，制定了PTC在制热低效区提前介入的热泵PTC耦合制热策略，利用AMESim搭建的系统模型进行仿真并与传统策略进行了对比研究。与采用6 000 r/min转速热泵辅助278.95 W PTC制热功率相比，采用转速4 700 r/min热泵辅助462.11 W PTC制热综合能耗低6.4%，二者均能使车内温度稳定在24 ℃。相比于单一热泵制热，采用PTC提前介入的热泵PTC耦合制热策略具有加热快、能耗低、转速低等优势，-10 ℃环境温度下车内目标温度为20 ℃时，调节过程中能耗最多降低9.4%，稳定后降低2.8%。采用PTC提前介入策略时压缩机转速应尽可能接近高效区临界转速，此策略在不改变系统结构的基础上可明显提升制热效率和舒适性。
基于Isight优化平台，集成Sculptor网格变形算法和CFD仿真技术，开发了多设计参数和多优化目标的汽车整车空气动力学形体优化方法。在给定的车型尺寸约束下，基于比亚迪汉EV低风阻形体，研究了7个外轮廓参数对风阻的影响，使风阻降低4.2 counts；进一步，采用该形体优化方法对电动尾翼进行空气动力学优化，研究多目标空气动力学参数最优形体组合，终于获得整车风阻降低6 counts且后轴升力减小52 counts的电动尾翼最优形体与姿态。最后通过风洞试验验证形体优化方法的有效性与可靠性。
为了改善分布式驱动电动汽车在低附着路面行驶、高速转向等极限工况下的主动安全性，本文提出了一种基于预测控制的动力学集成控制方法。首先，为了均衡预测模型的建模精度与控制器的计算负担，通过分段仿射将非线性横摆动力学模型进行简化，进而建立了混杂系统预测模型。其次，分析了多时变参数系统的失稳机理，将系统发生分岔现象后极易失稳的工况定义为极限工况，统一了低附着、高速等不同极限工况下的车辆稳定性判别方法，制定了控制模式的切换机制。然后，提出了基于鲁棒混杂模型预测控制算法的动力学集成控制策略，系统地考虑了极限工况下的车速变化与轮胎非线性侧偏特性，协同优化了车辆的驱动防滑性能、横摆稳定性等安全性指标。处理器在环试验表明，提出的集成控制策略能够满足低附着路面行驶与高速转向工况的控制需求，显著提高了车辆在极限工况下的主动安全性。
为解决车轮双轴疲劳试验周期长、花费大的问题，提出了一种新的车轮双轴疲劳加速试验方法。以双轴载荷作用下车轮关键位置应变测试结果为基础，围绕车轮内部应力呈现的显著旋转周期特性、应力周期性变化幅值与外部载荷强度之间的线性关系，以及双轴载荷比例对车轮主应力方向的显著影响，在损伤等效原则基础上将比例相近的双轴载荷进行合并和缩减。通过试验验证了这一车轮双轴疲劳加速试验方法的可行性和合理性，运用该方法可大幅缩短测试周期，降低试验花费。
本文中通过理论研究和结构分析，设计出一种集成式电液制动系统，并通过对液压系统及其辅助机械系统的分析，初步确定该系统关键零部件的工作特性和性能参数；利用AMESim软件搭建了该制动系统的仿真模型，并对系统的基本功能进行了仿真验证。进一步研究了电机功率对制动系统动态特性的影响，以获取最佳的驱动电机参数。最后对该制动系统的整体性能进行了联合仿真，结果表明：本文设计的集成式电液制动系统完全满足智能驾驶车辆的制动要求，各项指标也均达到甚至超出国标要求。
针对车辆紧急制动失稳状态下4个车轮均出现较大滑移而不能从车轮转速反映纵向车速的问题，提出一种与滑移控制器相结合的纵向车速估计方法。该方法能直接影响车轮滑移控制逻辑，保证4个车轮中始终存在一个车轮处于弱制动力控制状态且保持转速稳定变化，从而在紧急制动工况下能较准确地估计出纵向车速。在高/低附着路面的直行和转向工况下仿真的结果验证了滑移控制器的制动效能和纵向车速估计算法的鲁棒性。
鉴于提高强风环境下跨海桥梁的通行能力是保障桥梁通行安全和通行效率的关键，而采用现有限速或限行的桥梁通行管理模式，不能适应未来智能交通发展的需要，本文中以厢式货车和轿车为研究对象，提出了一种强风环境下跨海桥梁行车安全评价与管控方法，研究了“风-车-桥”交互气动作用关系及其对汽车侧风稳定性的影响规律，利用强风作用下的汽车动态响应，开展了风速、车速和路面等多因素联合定量评价工作，最后对不同工况下跨海桥梁安全行车的行车组织和行车速度管控方法提出建议。
本文中基于神经工效学认知理论融入驾驶员预瞄模型，建立了以认知-控制为框架的驾驶员横向控制模型。模型采用Simulink和TruckSim软件联合仿真的形式验证。采用粒子群优化算法对控制框架中的比例-微分（PD）控制器模块参数进行优化标定。结果表明，在侧风工况下，基于认知-控制为框架所建立的驾驶员横向控制模型有效（RMSE=0.09），且精度更高，适应度更广。另外，从认知-控制角度改变预览时间tp、增益比例kp和微分参数kd，可表征不同驾驶风格的驾驶员行为。本研究为提高侧风工况下的高级辅助驾驶系统和自动驾驶汽车的安全性和舒适性提供参考思路。
底盘&动力学&整车性能专题2022年
