基于横风倾覆稳定性的厢式货车侧壁外形优化
基于iSIGHT的铁道车辆横向稳定性优化设计
文章编号:1008-7842(2010)02-0019-03基于iSIGHT 的铁道车辆横向稳定性优化设计钟 睦,曹炜洲,黄尊地(中南大学 交通运输工程学院,湖南长沙410075)摘 要 提出了一种铁道车辆横向稳定性的优化集成设计方法,其基本原理是采用多体系统动力学分析软件SIMPAC K 建立铁道车辆动力学模型,采用优化软件iSIGH T ,实现与SIMPAC K 的数据传递与过程集成,运用多岛遗传算法和序列二次规划算法相结合的优化策略,对铁道车辆悬挂参数进行优化设计,提高铁道车辆的临界失稳速度,改善其横向稳定性。
实际分析计算表明,该设计方法可显著提高设计效率。
关键词 车辆;稳定性;优化;iSIGH T ;SIMPAC K;多岛遗传算法;序列二次规划中图分类号:U270.1+1 文献标志码:A 机车车辆在直线轨道上运行时,会产生具有自激振动特性的蛇行运动,通常称为横向稳定性。
当机车车辆失稳时,自激振动会变得十分激烈,导致车辆运行品质的恶化、部件磨损和疲劳的加快,也限制了列车速度的提高,甚至危及行车安全。
因此提高横向稳定性是机车车辆设计的一个重要方面。
1 理论基础铁道机车车辆系统的运动微分方程组可表示为[1]:[M ]{¨q }+{[C ]+[C WR ]v}{ q }+{[K ]+[K WR ]}{q }=0(1)式中[M ]为惯性矩阵;[C ]为黏性阻尼矩阵;[C WR ]为蠕滑阻尼矩阵;[K ]为刚度矩阵;[K WR ]为蠕滑刚度和接触刚度矩阵;[q ]为位移向量(列矩阵);v 为车辆运行速度。
系统的稳定性可根据式(1)的特征值来判别。
如果特征值的实部出现正数,则系统失稳。
系统特征值与车辆运行速度有关,系统开始失稳时对应的速度称为临界失稳速度。
临界失稳速度反应了横向稳定性的优劣。
临界失稳速度越高,横向稳定性越好。
在机车车辆设计中,可以通过合理选择悬挂参数,来获得较高的临界失稳速度。
低附着路况条件下车辆横向稳定性控制
第42卷 第1期吉林大学学报(信息科学版)Vol.42 No.12024年1月Journal of Jilin University (Information Science Edition)Jan.2024文章编号:1671⁃5896(2024)01⁃0025⁃13低附着路况条件下车辆横向稳定性控制收稿日期:2023⁃01⁃08基金项目:国家自然科学基金资助项目(U19A2069)作者简介:田彦涛(1958 ),男,长春人,吉林大学教授,博士生导师,主要从事复杂系统建模㊁优化与控制研究,(Tel)86⁃138****9256(E⁃mail)tianyt@㊂田彦涛,许富强,庾文彦,王凯歌(吉林大学通信工程学院,长春130012)摘要:针对在冰雪环境下车辆横向稳定控制,为解决在低附着㊁分布不均的路面情况下车辆对参考轨迹的稳定跟踪问题,设计了基于神经网络调节的模糊PID(Proportional⁃Integral⁃Differential)制器,以及基于线性化车辆模型的模型预测控制(MPC:Model Predictive Controll)㊂以路面附着系数及车辆速度作为输入构建BP(Back⁃Propagation)神经网络,输出调节系数优化模糊PID 控制器控制性能;设计了十自由度模型表征车辆在冰雪环境下的动力学特性,使用MPC 实现车辆横向稳定控制㊂使用CarSim /Simulink 进行联合仿真实验,结果表明该控制器能显著提高车辆轨迹跟踪性能㊂关键词:路径跟踪控制;神经网络;模糊PID;横向动力学模型中图分类号:TP273文献标志码:AVehicle Lateral Stability Control under Low Adhesion Road ConditionsTIAN Yantao,XU Fuqiang,YU Wenyan,WANG Kaige(College of Communication Engineering,Jilin University,Changchun 130012,China)Abstract :Aiming at the characteristic that the vehicle is more prone to instability in the snow and iceenvironment,the stable tracking problem of the vehicle to the reference trajectory under the low adhesion and uneven distribution condition of the road surface is studied.To address this,a fuzzy PID(Proportional⁃Integral⁃Differential)controller model based on neural network regulation and MPC (Model Predictive Control )a linearized vehicle model are designed.The controller takes the road adhesion coefficient and vehicle speed asinput to construct a BP(Back⁃Propagation)neural network and outputs the adjustment coefficient to optimize the control performance of the PID controller.A ten⁃degree⁃of⁃freedom model is designed to characterize the dynamic characteristics of the vehicle in snow and ice⁃covered environments,and the lateral stability control of the vehicle is realized by using MPC.CarSim /Simulink is used for co⁃simulation experiments.Results show that the controller can significantly improve the performance of vehicle trajectory tracking.The dynamic characteristics of the vehicle under snow and ice are analyzed,and good simulation results are obtained.Key words :trajectory tracking control;neural network;fuzzy proportional⁃integral⁃differential (PID);lateraldynamic mode0 引 言研究表明,冰雪路面环境下交通事故的伤亡率增加25%,事故率增加一倍㊂雪天每百万车辆发生的碰撞和划伤事故为5.86起,非雪天仅为0.41起,仅是雪天的7%,事故的发生与路面附着系数的降低有很大的关系[1]㊂绝大多数交通事故都是因为驾驶员的错误行为所导致[2],而无人驾驶汽车能显著降低62吉林大学学报(信息科学版)第42卷交通事故发生的概率[3]㊂已有研究主要集中在常规工况下的稳定性控制,而在冰雪环境下,由于路面附着系数降低,其分布不均,改变了轮胎的横纵向受力特性,使车辆更容易发生侧滑及翻滚等问题,因此针对低附着路况下的车辆横向稳定性研究具有实际意义㊂Nguyen等[4]利用T⁃S(Takagi⁃Sugeno)模糊控制处理驾驶员时变参数,用鲁棒不变集处理系统和输入的约束㊂Lauber[5]提出了根据车道保持过程中的人机协同程度,计算对应所需的辅助水平,并使用对应的调节因子调节辅助转矩,使用变线性参数(LPV:Linear Parameter Varying)的方法解决速度多工况问题㊂Enache等[6]利用复合Lyapunov函数㊁类多面体不变集和线性矩阵不等式(LMI:Linear Matrix Inequality)方法构成了车道偏离避免(LDA:Lane⁃Departure Avoidance)系统㊂MPC(Model Predictive Controll)是车辆横向稳定控制过程中常用的控制器[7⁃9],其基于车辆的动力学模型,预测车辆在未来一段时间内的状态,并利用约束方程对目标状态量进行限制,使车辆始终保持在稳定范围内;使用目标函数优化控制性能,通过滚动时域优化,使车辆的状态能达到最优㊂Cole等[10]分别采用线性二次型调节器(LQR:Linear Quadratic Regulator)和预测控制实现了车辆的转向控制并进行了性能对比㊂研究表明,当预测时域和控制时域足够长时,上述两种方法的控制性能相似㊂Choi[11]提出了一种PD(Proportional⁃Differential)控制器类型的自适应控制律和距离率观测器,可实现紧密的横向跟踪控制和平稳转向㊂Madhusudhanan等[12]提出了一种基于轮胎力测量和主动前轮转向的车辆横向稳定控制方法,并采用了滑膜控制解决车辆模型的非线性和不确定性问题㊂其主动前轮转向用于均匀分配左右轮所需的侧向力,利用TUCC(Tyre Utilisation Coefficient Control)使转向轮胎保持相近状态,防止某个轮胎提前达到饱和㊂陈吉清等[13]利用BP(Back⁃Propagation)神经网络对轮胎力进行拟合,根据前轮侧向力计算目标转角㊂聂光明等[14]通过Frenet框架对车辆模型进行解耦,并采用李雅普诺夫方法设计了横向控制算法㊂虽然上述方法在常规工况下都能获得较好的控制效果,但仍存在以下问题:1)在构建车辆横向动力学模型时,相关研究大多采用单轨模型,没有考虑路面附着系数对轮胎侧向力及纵向力的影响,同时,在车辆每个轮胎对应路面附着系数不相同的情况下,无法反映车辆的不对称特性;2)在设计横向稳定控制器时,没有考虑路面附着系数降低对车辆横向稳定性的影响,而冰雪环境下车辆更容易发生轮胎侧向力饱和㊁侧滑等现象,使上述控制器不能适应冰雪环境下的特殊工况㊂笔者针对冰雪路面下的车辆横向稳定性控制,提出了一种基于神经网络修正的模糊PID (Proportional⁃Integral⁃Differential)控制器,以及基于非对称车辆模型的MPC,输出车辆的目标前轮转角㊂笔者主要有以下贡献:1)利用神经网络对模糊PID计算的各环节系数进行放缩修正,基于车辆模型计算加权路面附着系数,以纵向速度和附着系数作为输入计算缩放因子,提高横向稳定控制器的控制性能;2)构建能表征冰雪特性的车辆模型,使用dugoff模型表征轮胎特性,对该车辆模型进行线性化,并基于此使用MPC进行横向稳定性控制㊂1 基于冰雪环境的车辆模型构建冰雪环境下,路面附着系数降低,轮胎的横纵向力在极限工况下更容易达到临界值,导致车辆的横纵向受力发生变化,降低了车辆稳定性,更易发生侧滑等行为㊂笔者利用Dugoff模型表征轮胎受力特性,将路面附着系数作为模型参量,并基于轮胎模型构建车辆动力学模型,获取车辆运动状态㊂获取每个轮胎垂直载荷,为后续的神经网络构建输入㊂不同道路状况下的路面附着系数如表1所示[1]㊂为简化动力学模型,降低车辆受力分析复杂度,不考虑车辆垂向动力学的研究,将车辆运动限定在二维平面内㊂同时,为清晰描述车辆不同部分在运动过程中的受力及运动情况,定义了3个不同的坐标系[15],如图1所示,分别为轮胎坐标系o⁃st,车辆坐标系o⁃xy和大地坐标系O⁃XY㊂F s为轮胎坐标系下的轮胎侧向力,F t为轮胎纵向力,δ为轮胎转角,γ为车辆的横摆角速度,L f为车辆质心到前轮中心点的距离,L r为车辆质心到后轮中心点的距离,B为左右轮胎之间的间距,L为前轮中心到后轮中心距离㊂表1 不同道路状况下的附着系数Tab.1 Adhesion coefficient under图1 车辆动力学模型Fig.1 Vehicle dynamic model diagram1.1 车辆动力学模型为简化模型,减少建模过程中需要考虑的要素,针对常规工况做了以下简化:1)仅考虑平坦路面,忽略陡坡㊁倾斜路面等造成的垂直载荷分配不均的问题;2)忽略如侧向风力等不确定因素的影响,这些不确定因素作为干扰被消除;3)假设轮胎与路面接触的附着系数均已知㊂车辆前轮始终处于转向状态,且后轮在行驶过程中也会有一定的角度偏差㊂根据牛顿第二定律进行动力学分析,动力学模型如下㊂横向动力学受力分析:m ̇vy =∑(F si cos δi +F ti sin δi )-mγv x ㊂(1) 纵向动力学受力分析:m ̇vx =∑(F ti cos δi-F si sin δi )+mγv y ㊂(2) 横摆运动受力分析:I zz ̇γ=(F s LF sin δLF +F t LF cos δLF +F s RF sin δRF +F t RF cos δRF )L f -(F s LR sin δLR +F t LR cos δLR +F s RR sin δRR +F t RR cos δRR )L r +(F s RF cos δRF +F s RR cos δRR -F s LF cos δLF -F s LR cos δLR )B2㊂(3) 轮胎转动力矩分析:I wi ̇ωi =T di -T bi -B di ωi -F si R i ㊂(4)式(1)~(4)中i 可以被替换成LF㊁LR㊁RF㊁RR,分别为左前㊁左后㊁右前㊁右后4个轮胎,m 为整车质量,v y 为车辆在车辆坐标系下的横向速度,v x 为车辆坐标系下的纵向速度,I zz 为车辆横摆转动惯量,I w 为各个轮胎的转动惯量,B d 为转动阻尼系数,ω为轮胎转动角速度,T d 为轮胎驱动力矩,T b 为轮胎制动力矩,R 为轮胎的转动半径㊂1.2 轮胎模型在本文实验场中,由于路面附着系数降低,在同等垂直载荷下,轮胎与路面之间可提供的摩擦力显著降低,更容易出现饱和现象,发生侧滑进而进入临界状态㊂为表征可能进入临界区的车辆纵向力及侧图2 轮胎模型Fig.2 Tire model diagram向力,需要将附着系数作为轮胎模型的参数㊂Dugoff 模型可以很好地满足笔者需求[16]㊂Dugoff 模型使用附着系数作为参数,同时考虑到轮胎侧偏角及滑移率等,能表征轮胎在变化的路面条件下的受力情况,为仿真分析及性能优化提供了实验环境和评价指标[17]㊂轮胎模型如图2所示㊂轮胎的侧向力不仅与路面附着系数有关,还与车辆的垂直载荷密切相关㊂考虑车辆的加减速和转向等行为,每个轮胎的纵向载荷也会发生变化,则有72第1期田彦涛,等:低附着路况条件下车辆横向稳定性控制F z LF =mgL r2L -mh g (̇vx -γv y )2L -mL r h g (̇v y +γv x )BL ,F z LR =mgL f 2L +mh g (̇vx -γv y )2L -mL f h g (̇v y +γv x )BL,F z RF =mgL r 2L -mh g (̇v x -γv y )2L +mL r h g (̇v y +γv x )BL ,F z RR =mgL f 2L+mh g (̇vx -γv y )2L +mL f h g (̇v y +γv x )BLìîíïïïïïïïïïï,(5)其中F z 为轮胎垂直载荷,h g 为车辆重心高度㊂垂直载荷不仅会影响轮胎受力,同时也会影响轮胎的侧向刚度和纵向刚度,进而间接影响横向力和侧向力,所以需要首先计算轮胎的刚度㊂虽然每个轮胎的垂直载荷瞬态是不断变化的,但为了计算方便,假设垂直载荷均匀的分布在4个轮胎上㊂根据CarSim 中的数据,可得到纵向刚度和侧向刚度与垂直载荷之间的关系,假设轮胎始终工作在线性区,则轮胎侧向刚度C t 和纵向刚度C s 分别为C t =48567,C s =30050{㊂(6) 轮胎受力情况与滑移率相关,根据式(4)可以计算得转动角速度,而实际速度为v t LF =v x -γB ()2cos δLF +(v y +L f γ)sin δLF ,v t LR =v x -γB ()2cos δLR +(v y -L r γ)sin δLR ,v t RF =v x +γB ()2cos δRF +(v y +L f γ)sin δRF ,v t RR =v x +γB ()2cos δRR +(v y -L r γ)sin δRRìîíïïïïïïïïïï,(7)其中v t 为轮胎纵向速度㊂基于角速度和实际速度,计算轮胎滑移率为S =w i R -v x w i R ,w i R >v x ,w i R ≠0,w i R -v xvx,w i R <v x ,v x ≠0ìîíïïïï,(8)其中S 为轮胎滑移率,ω为轮胎转动角速度㊂根据上述已知信息,利用Dugoff 轮胎模型计算得到车辆的纵向力和侧向力为V s =v x S 2+tan 2α,μ=μ0(1-A s V s ),z =μF z (1-s )2(C t S )2+(C s tan α)2,f (z )=z (2-z ),z <1,1,z ≥1{,F t =C t S1-S f (z ),F s =C s tan α1-Sf (z ìîíïïïïïïïïïïïïïï),(9)其中α为轮胎侧偏角,μ0为轮胎与路面接触点附着系数,A s 为附着衰减系数,其余为中间变量㊂2 横向稳定控制器设计轨迹跟踪控制是实现无人驾驶的重要环节㊂车辆控制器不仅要保证其安全性,同时也要最大限度地82吉林大学学报(信息科学版)第42卷满足车辆的稳定性和准确性要求㊂综合考虑在仿真环境下的控制性能验证,以及实车环境下车载单元的性能限制及实时性的要求,笔者拟设计两个横向稳定控制器作为对比试验:一个是基于神经网络优化的模糊PID 控制器,通过模糊规则在线调整PID 每个环节的系数,并由神经网络计算放缩系数对系数再次进行优化,从而实现能适应多工况的自适应PID 控制器;一个是MPC,基于第1节所构建的十自由度车辆模型,通过在预测时域内优化目标函数,约束其输出量及状态量,最小化车辆与目标轨迹之间的误差,提高车辆的控制性能㊂同时,采用自抗扰控制器(ADRC:Active Disturbance Rejection Control)作为控制器内环,实现目标转角的稳定跟踪㊂2.1 基于神经网络优化的模糊PID模糊控制是智能控制的一个重要分支,在控制领域取得广泛应用[18]㊂输入包括横向误差e y 和横向误差变化率̇ey ,输出包括比例系数调节量Δk p 和微分系数调节量Δk d ,划分为6段式论域:S e y ,S ̇e y ,S Δk p ,S Δk d =[NBNMNSZOPSPMPB]㊂(10) 隶属度函数选用Trimf(x ,a ,b ,c )㊂对模糊控制中的核心,结合车辆轨迹跟踪任务特点,基于以下3条原则进行模糊规则设计:1)e y 和̇e y 越大,对应Δk p 和Δk d 越大㊂横向误差越大,PD 环节系数越大,使其更快地转向目标轨迹;2)e y 和̇ey 越小,越靠近目标轨迹,对应Δk p 和Δk d 越小㊂减小PD 环节系数,稳定跟踪目标轨迹;3)模糊规则相对横向误差是对称的㊂横向误差绝对值相同时,对应的Δk p 和Δk d 取值相同㊂设计的模糊规则如表2所示㊂表2 模糊规则表Tab.2 Fuzzy rule tableΔK p /ΔK ḋey NBNMNSZO PSPMPBNBPB /PB PM /PM PM /PS PS /ZO PS /PS ZO /PM NS /PB NMPM /PM PM /PS PS /ZO PS /NS ZO /ZO NS /PS NM /PM NS PS /PS PS /ZO PS /NS PS /NM NS /NSNM /ZO NB /PS ̇ey ZO ZO /ZO ZO /NS ZO /NM ZO /NB ZO /NM ZO /NS ZO /ZO PS NB /PSNM /ZO NS /NS PS /NM PS /NS PS /ZO PS /PS PM NM /PM NS /PS ZO /ZO PS /NS PS /ZO PM /PS PM /PM PB NS /PB ZO /PMPS /PS PS /ZO PM /PS PM /PMPB /PB 在模糊规则基础上,可获得模糊推理结果㊂但由于模糊控制器的输出一般都是模糊集形式,还需要进行解模糊,即将模糊量转为系统可以执行的精确量㊂笔者采用重心法为z*=∫b azμc (z )d z /∫b aμc(z )d ()z ㊂(11) 更新后的PD 环节系数为k p ,fuzzy =k p 0+Δk p ,kd ,fuzzy=k d 0+Δk d {,(12)其中k p 0,k d 0为PD 环节先验系数㊂模糊PID 难以适应冰雪路面下的复杂工况㊂针对模糊PID 控制性能不足的问题,目前人们提出了很多改进方法㊂Chen 等[19]通过粒子群算法优化隶属度函数的分布,以增强其自适应能力,并通过惯性权值和分段时变学习因子的方法避免学习参数过大的情况㊂Liu 等[20]利用遗传算法对模糊控制的隶属度函数进行二次优化,提高其控制精度㊂Yu 等[21]则使用模糊推理库实时获取权重因子,并对神经网络PID 控制器进行优化㊂上述研究主要对模糊PID 中的隶属度函数进行在线优化,而笔者对模糊PID 的各系数直接进行调整㊂在模糊控制器对PD 环节的系数进行优化后,利用PD 环节的放缩因子对PD 环节系数进行放缩,92第1期田彦涛,等:低附着路况条件下车辆横向稳定性控制提高控制器性能㊂在不同工况下对PD 环节的放缩系数进行标定,以车辆纵向速度v x ㊁加权路面附着系数⎺μ为输入,以PD 两个环节的放缩系数为输出,构建输入输出之间的非线性关系㊂则加权路面附着系数为⎺μ=∑F zi μi /∑F ()zi ,(13)其中i 可以替换成LF㊁LR㊁RF㊁RR㊂此时的控制器结构如图3所示㊂图3中,y d 为预期横向位置,y 为实际横向位置,k p ,fuzzy ,k d ,fuzzy 为模糊系统输出的PD 环节系数,λp ,λd 为神经网络输出的放缩系数,^k p ,^k d 为PD 环节最终系数,δt 为预期前轮转角,T a 为方向盘转角㊂图3 横向稳定控制器系统框图Fig.3 Block diagram of lateral controller system经大量实验优化,确定隐藏层结构为[102010],并手动进行数据标定,最终PID 环节系数为^kp =λp k p ,fuzzy =λp (k p 0+Δk p ),^k d =λd k d ,fuzzy =λd (k d 0+Δk d {)㊂(14)2.2 基于十自由度模型的MPC笔者所建车辆模型为连续模型,且包含较多非线性环节,需要进行线性化近似及离散化,并且冰雪路面下轮胎的运动特性更加复杂,需要在优化过程中考虑轮胎的转动及受力特性㊂使用v y ,v x 描述车辆的横纵向速度,φ,γ描述车辆的横摆角和横摆角速度,Y ,X 描述车辆在全局坐标系下的横向位置和纵向位置,ωLF ,ωLR ,ωRF ,ωRR 分别描述4个轮胎的角速度㊂用v yv x φγY XωLFωLRωRF ω[]RR (15)表述车辆的状态信息,以及轮胎运动信息㊂为降低模型复杂度,同时解决代数环等问题,对模型做部分简化及近似㊂1)小角度近似:δr =0,(16)cos(δf )≈1, sin (δf )≈0,(17)αLF =δf -arctan V y +γL f V x -γB /æèçöø÷2≈δf -V y +γL f V x -γB /2,(18)tan(αf )≈αf ㊂(19) 2)垂直载荷近似,忽略车辆速度及加速度对垂直载荷的影响㊂3)笔者研究恒定速度下的车辆运动,可认为存在ωR >v x ,则滑移率为S =ωR -v xωR㊂(20) 4)在较低速运动下,车辆轮胎的滑移率保持在较低水平,接近于0,可做以下近似:F s =C s Sf (z )1-S≈C s Sf (z ),(21)F t =C t tan αf (z )1-S ≈C t tan αf (z )1-S(1-S 2)≈C t tan αf (z )(1+S )㊂(22)3吉林大学学报(信息科学版)第42卷 5)中间变量近似:式(9)中基本始终满足z ≥1,为避免式中分段函数f (z )的不可导性,近似为f (z )=1, z ≥1㊂(23) 基于以上近似做线性化,获得离散化的状态矩阵及输入矩阵,模型的输出为η=[Yφ]㊂(24) 根据目标轨迹计算目标横纵向坐标及横摆角,为提高轨迹跟踪效果,目标函数采用J =∑N pi =1‖η(k +i k )-ηr (k +i |k )‖2Q +∑N c -1i =1‖Δu (k +i k )‖2P ㊂(25) 约束方程为-0.262≤δf (k +i k )≤0.262, -0.0089≤Δδf (k +i k )≤0.0089, a y ≤⎺μg ㊂(26)3 实验与分析3.1 联合仿真环境笔者使用Simulink+CarSim 实现联合仿真,实验主要参数如表3所示㊂表3 车辆参数表 图4 分段路面示意图 Fig.4 Sectional road为验证车辆动力学模型及横向稳定控制器的性能,设置多种工况进行仿真试验㊂使用双移线工况作为目标轨迹,在常规㊁低附着和分段路面,以及高速㊁低速工况验证控制器性能,进行控制器分析㊂分段路面为μ=0.8及μ=0.35交替出现,其具体分布如图4所示㊂3.2.1 车辆模型验证笔者分别对不同路面条件下的双移线工况进行测试,车辆行驶速度为54km /h㊂1)工况1:附着系数为0.85㊂图5为工况1下CarSim 与车辆模型的状态对比㊂2)工况2:附着系数为0.35㊂图6为工况2下CarSim 与车辆模型的状态对比㊂3)工况3:分段路面㊂图7为工况3下CarSim 与车辆模型的状态对比㊂图5 μ=0.85时的数据Fig.5 Data when μ=0.8513第1期田彦涛,等:低附着路况条件下车辆横向稳定性控制图6 μ=0.35时的数据Fig.6 Data when μ=0.35图7 分段路面下的数据Fig.7 Data in sectional road从图5~图7可看出,在Simulink 中的仿真结果和CarSim 中的输出基本一致,横向侧偏角和横摆角速度的误差范围都保持在较小范围内,可以认为此模型能较好地表征路面附着系数变化㊂3.2.2 神经网络优化的模糊PID 性能验证对不同的路面附着系数及车辆纵向速度下进行数据标定㊂路面附着系数采样范围为0.3~0.8,采样步长为0.05;车辆纵向速度采样范围为27~54km /h,采样步长1.5km /h㊂优化后的均方差和回归曲线如图8所示㊂其中训练集相关性达到0.96287,验证和测试集分别达到了0.93788和0.92576,满足性能要求㊂为验证放缩因子对模糊PID 控制性能的提升,对不同路面附着系数和车辆纵向速度下进行对比测试㊂1)工况1:车辆纵向速度为36km /h,路面附着系数为0.35㊂图9为有无神经网络调节的模糊PID 控制性能对比图,分别对比横向误差和横摆角速度㊂2)工况2:车辆纵向速度为36km /h,采用分段路面㊂图10为有无神经网络调节的模糊PID 控制性能对比图,分别对比横向误差和横摆角速度㊂3)工况3:车辆纵向速度为54km /h,路面附着系数为0.35㊂图11为有无神经网络调节的模糊PID控制性能对比图,分别对比横向误差和横摆角速度㊂23吉林大学学报(信息科学版)第42卷图8 神经网络拟合效果Fig.8 Neural network performance图9 工况1下的控制性能对比Fig.9 Data in condition 1图10 工况2下的控制性能对比Fig.10 Data in condition 2图11 工况3下的控制性能对比Fig.11 Data in condition 34)工况4:车辆纵向速度为54km /h,采用分段路面㊂图12为有无神经网络调节的模糊PID 控制性能对比图,分别对比横向误差和横摆角速度㊂33第1期田彦涛,等:低附着路况条件下车辆横向稳定性控制图12 工况4下的控制性能对比Fig.12 Data in condition 4表4为控制器在不同工况下的性能表现㊂在表4中,对横向误差绝对值取均值,比较控制器在不同工况下的轨迹跟踪能力;对横摆角速度取均方差,判断车辆运行过程中的稳定性㊂表4 控制器在不同工况下的性能表现Tab.4 The performance of the controller under different working conditions工况控制器性能指标横向误差/绝对值均值/m横摆角速度/均方差/rad㊃s -11模糊PID /优化模糊PID 0.0599/0.03130.0698/0.08022模糊PID /优化模糊PID 0.0601/0.03160.0696/0.07793模糊PID /优化模糊PID 0.0638/0.05910.1024/0.09824模糊PID /优化模糊PID0.0318/0.01880.0985/0.1051 如图9~图12和表4所示,在不同工况下,神经网络的调节作用都能在一定程度上提升模糊PID 的控制性能㊂在工况1下,路面附着系数降低,车速维持在较低水平,优化模糊PID 降低了车辆的横向误差,提高了轨迹跟踪性能,但在转弯过程中存在一定超调㊂在工况2下,由于存在分段路面,附着系数分布不均,优化模糊PID 明显提升了车辆的轨迹跟踪性能㊂在工况3下,路面附着系数较低且纵向速度提升,模糊PID 横向误差明显增大,而优化模糊PID 虽然横向误差也有所增大,但总体依然相对前者较小,误差峰值也较小,同时其横摆角速度和横向侧偏角也优于模糊PID㊂在工况4下,模糊PID 控制下的车辆横向误差较大,优化模糊PID 减小了车辆在转弯过程中的横向误差,但在转入直线时有一定超调,神经网络的优化效果减弱㊂在不同工况下,优化模糊PID 的横摆角速度和横向侧偏角都有一定震荡,但总体变化范围基本一致㊂综上所述,笔者认为加入神经网络环节优化模糊PID 的控制系数后,控制器性能得到了一定程度的提升,提高了跟踪预期轨迹的能力,达到了性能要求㊂3.2.3 基于十自由度模型的MPC以十自由度车辆模型作为被控对象,调节预测时域和控制时域等参数,在多种纵向速度及路面条件下进行对比,并与基于单轨模型的MPC 控制结果进行对比,验证笔者MPC 控制性能㊂工况1:车辆纵向速度为36km /h,路面附着系数为0.35㊂图13为单轨MPC 和笔者MPC 控制性能对比图,分别对比横向误差和横摆角速度㊂工况2:车辆纵向速度为36km /h,采用分段路面㊂图14为单轨MPC 和笔者MPC 控制性能对比图,分别对比横向误差和横摆角速度㊂工况3:车辆纵向速度为54km /h,路面附着系数为0.35㊂图15为单轨MPC 和笔者MPC 控制性能对比图,分别对比横向误差和横摆角速度㊂工况4:车辆纵向速度为54km /h,采用分段路面㊂图16为单轨MPC 和笔者MPC 控制性能对比图,分别对比横向误差和横摆角速度㊂在表5中,对横向误差绝对值取均值,比较控制器在不同工况下的轨迹跟踪能力;对横摆角速度取均方差,判断车辆运行过程中的稳定性㊂43吉林大学学报(信息科学版)第42卷图13 工况1下的控制性能对比Fig.13 Data in condition 1图14 工况2下的控制性能对比Fig.14 Data in condition 2图15 工况3下的控制性能对比Fig.15 Data in condition 3图16 工况4下的控制性能对比Fig.16 Data in condition453第1期田彦涛,等:低附着路况条件下车辆横向稳定性控制表5 控制器在不同工况下的性能表现Tab.5 The performance of the controller under different working conditions工况控制器性能指标横向误差/绝对值均值/m 横摆角速度/均方差/rad㊃s -11单轨MPC /笔者MPC 0.0303/0.01670.0770/0.08122单轨MPC /笔者MPC 0.0318/0.01750.0757/0.08033单轨MPC /笔者MPC 0.0747/0.04250.0680/0.09934单轨MPC /笔者MPC 0.0239/0.01220.1049/0.1092 如图13~图16和表5所示,在不同工况下,笔者的MPC 均表现出较好的控制性能㊂与单轨MPC 相比,总体上降低了车辆的横向误差,提高了车辆的轨迹跟踪能力㊂在工况1㊁工况2和工况4下,笔者的MPC 的横向误差都优于单轨MPC,而横摆角速度和横向侧偏角保持在相近水平㊂在工况3下,笔者的MPC 的轨迹跟踪性能略优于单轨MPC,总体的横向误差较小㊂因为路面附着系数偏低且车辆纵向速度较快,笔者的MPC 的控制性能有所下降,在出弯时出现了超调,有较大的横向误差㊂在不同工况下,MPC 都达到了较好的控制性能,降低了车辆的横向误差,提高了其轨迹跟踪性能,横摆角速度也基本保持一致㊂综上所述,MPC 达到了笔者的性能要求,可作为冰雪路面下的横向稳定控制器㊂4 结 语笔者设计了一种基于神经网络改进的模糊PID 控制器及一种基于十自由度车辆模型的MPC㊂基于神经网络改进的模糊PID 控制器以路面附着系数和车辆纵向速度作为BP 神经网络的输入变量,并采集数据制作数据集,对神经网络的参数进行训练,利用神经网络的输出调节模糊PID 各环节系数,提高系统控制性能㊂同时构建了能表征冰雪环境下车辆动力学特定的车辆模型,以此为基础计算车辆当前平均路面附着系数,并基于其线性化模型,提高了MPC 的控制效果㊂在双移线工况下的多组实验表明,笔者设计的横向稳定控制器能降低附着系数对车辆稳定性的影响,提高车辆的稳定性与安全性㊂在实车应用中,考虑到算力限制及实时性问题,改进后的模糊PID 则是一个更加理想的选择;当实车算力充足或在仿真环境下,笔者提出的基于十自由度车辆模型的MPC 则能达到更好的控制效果㊂参考文献:[1]LIU C X,CHENG G Z,ZHANG Y P.Analysis on Adhesion Coefficient of Ice and Snow Pavement [J].Advanced MaterialsResearch,2012,446⁃449:2497⁃2500.[2]YOU C,LU J,TSIOTRAS P.Nonlinear Driver Parameter Estimation and Driver Steering Behavior Analysis for ADAS UsingField Test Data [J].IEEE Transactions on Human⁃Machine Systems,2017,47(5):686⁃699.[3]HUANG C,LV C,NAGHDY F,et al.Reference⁃Free Approach for Mitigating Human⁃Machine Conflicts in Shared Control ofAutomated Vehicles [J].IET Control Theory and Applications,2020,14(18):2752⁃2763.[4]NGUYEN A T,SENTOUH C,POPIEUL J C.Driver⁃Automation Cooperative Approach for Shared Steering Control underMultiple System Constraints:Design and Experiments [J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2017,64(5):3819⁃3830.[5]LAUBER J.Human⁃Machine Shared Driving Control for Semi⁃Autonomous Vehicles Using Level of Cooperativeness [J].Sensors,2021,21(14):4647.[6]ENACHE N M,MAMMAR S,NETTO M,et al.Driver Steering Assistance for Lane⁃Departure Avoidance Based on HybridAutomata and Composite Lyapunov Function [J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2010,11(1):28⁃39.[7]GUO C,SENTOUH C,POPIEUL J C,et al.MPC⁃Based Shared Steering Control for Automated Driving Systems [C]∥Proceedings of the 2017IEEE International Conference on Systems,Man and Cybernetics (SMC).Banff,AB,Canada:IEEEPress,2017:129⁃134.[8]LAZCANO A,NIU T,AKUTAIN X C,et al.MPC⁃Based Haptic Shared Steering System:A Driver Modeling Approach for 63吉林大学学报(信息科学版)第42卷。
模糊PID主动悬架对重型货车侧翻稳定性的改善研究
模糊PID主动悬架对重型货车侧翻稳定性的改善研究陈一锴;何杰;张卫华;石琴;陈无畏【摘要】A self-adaptive fuzzy PID active suspension control strategy was proposed to improve roll stability of a two-axial heavy truck. A 4 DOF model of half truck- bilateral track random excitation road coupled model was developed based on MATLAB/Simulink considering the nonlinearity of air suspensions. Control parameters of PID active suspension were tuned in real-time using fuzzy reasoning and corresponding improvements of roll angle, roll factor was evaluated under step steering, double - lane-change tests. Simulation results indicate that the strategy enhances roll stability under various maneuvers and road levels, while ensuring steering ability.%提出一种提高重型货车侧翻稳定性的模糊PID自适应主动悬架控制策略.考虑空气悬架的非线性特性,在MATLAB/Simulink平台构建了1/2重型货车—多点随机激励路面四自由度动力学耦合模型；采用模糊推理完成PID主动悬架控制参数的在线调整,并通过阶跃转向、双移线试验分析不同路面等级和侧向加速度下车身侧倾角及侧翻因子的优化效果.仿真结果表明,该策略能在保障两轴重型货车转向能力的同时,有效提高各种转向工况和路面等级下车辆的侧翻稳定性.【期刊名称】《中国机械工程》【年(卷),期】2012(023)021【总页数】6页(P2620-2625)【关键词】重型货车;侧翻;模糊PID控制;主动悬架【作者】陈一锴;何杰;张卫华;石琴;陈无畏【作者单位】合肥工业大学,合肥,230009;东南大学,南京,210096;合肥工业大学,合肥,230009;合肥工业大学,合肥,230009;合肥工业大学,合肥,230009【正文语种】中文【中图分类】U270.20 引言车辆的侧翻已成为重要的公路安全问题，在美国，车辆侧翻事故的比例虽然约只占所有事故类型的3%，但每年死于侧翻事故的人数高达交通事故死亡总人数的33%［1］。
车辆防侧翻装置优化设计
置 的形 状 、 尺寸、 质 量 等 进行 优 化 ， 不 仅 使 其 满 足
车辆 动力 学性 能 ， 也 能适 用 于 不 同 的车 辆 、 不 同 的
车型 ， 共 用性好 。
经常 会 进 行 一 些 极 限 工 况 或 高 速 行 驶 工 况 的 试
工程 师 的人 身安全 ， 减 少 财 产损 失 ， 需 要 在 车辆 的 前 后纵 梁上 安装 防侧 翻装 置 ， 如 图 １所示 。
易安装 、 长度／
运输
ｎｌ ｍ
推 导 计 算 ；ＭＰ Ｖ、
３ ２ ｏ ｏ Ｓ Ｕ Ｖ 轮 距调 研 ； 满 足
安装 、 运 输 要 求
【 关键词 】 防侧翻装置
汽车
优化设计
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ ４５ ５ ４ ． ２ ０ １ ５ ． １ ０ ． ０ ５ 为 了防止 侧 翻 事 故 的发 生 ， 国 内外 已 经 对 防
０ 引言
据 美 国国家道 路交 通安全 局 （ Ｎ Ｈ Ｔ Ｓ Ａ）ห้องสมุดไป่ตู้的数据
轮胎 开发 是 车 辆动 力 学前 期 开发 过 程 中一 个 很 重要 的内容 ， 在调 试 过程 中 ， 经 常 会 进行 鱼 钩 试 验、 极 限转 向 、 扭矩转向、 紧 急变 道 、 瞬态 行 为等 极
限操 稳工 况 的试验 。
结合 某 ＭＰ Ｖ车型 开发 中的需 求 ， 为保 证 调 试
调试 工 程 师 要 求 ； 参
质量
尽 量 轻
质量／ 前、 后 防侧 翻装 置 考原 防侧 翻 装 置质
汽车横向稳定杆系统优化设计
汽车横向稳定杆系统优化设计栗明;邓召文;付筱【摘要】横向稳定杆系统是汽车悬架中的一种重要辅助弹性元件,在改善汽车平顺性方面可以提高汽车的侧倾刚度,减少汽车横向侧倾程度.基于此目的,在满足汽车安全可靠的基础上,对汽车横向稳定杆系统进行了合理的悬架系统刚度匹配及轻量化设计,最后通过对优化后汽车前后横向稳定杆系统的ANSYS疲劳寿命校核,结果表明汽车的操纵稳定性通过优化得到显著提升.【期刊名称】《农业装备与车辆工程》【年(卷),期】2018(056)009【总页数】5页(P28-31,40)【关键词】横向稳定杆;刚度匹配;轻量化设计;疲劳寿命【作者】栗明;邓召文;付筱【作者单位】261001 山东省潍坊市潍柴动力股份有限公司;442002 湖北省十堰市湖北汽车工业学院汽车工程学院;442002 湖北省十堰市湖北汽车工业学院汽车工程学院【正文语种】中文【中图分类】U463.33;U467.40 引言横向稳定杆系统是汽车悬架中的一种重要辅助弹性元件。
汽车通过增设横向稳定杆系统来提高侧倾刚度，已经成为一种改善汽车平顺性的重要手段。
随着驾驶者对汽车平顺性和操纵稳定性能要求的不断提高，汽车横向稳定杆系统的优化设计和调教已成为汽车底盘总成设计的关键。
横向稳定杆的结构主要有实心式和空心式杆稳定杆两种。
实心式稳定杆设计难度小，但加工难度大，且轻量化程度不高；空心式稳定杆设计难度较大，加工工艺复杂，易实现轻量化目标。
为了提高汽车的轻量化设计水平，本文设计了空心式、刚度可调的汽车前后横向稳定杆系统。
1 汽车横向稳定杆设计为了增加稳定杆系统的可靠性，汽车横向稳定杆大部分采用弹簧钢（65Mn或者60Si2Mn），以提高汽车的操纵稳定性和使用寿命。
在汽车的实际设计开发过程中，在保证车架设计参数不变的前提下，完成横向稳定杆系统基本参数的优化设计，以减少车架设计和修改的难度[1]。
1.1 前后横向稳定杆角刚度匹配侧向力作用下，汽车前轴左、右车轮的垂直载荷变动量增大，汽车趋于增加不足转向量；反之汽车趋于减少不足转向量。
基于横向载荷转移量的客车侧倾稳定性分析
龙源期刊网 基于横向载荷转移量的客车侧倾稳定性分析作者：王睿李显生任园园张浩郑雪莲来源：《湖南大学学报·自然科学版》2013年第05期摘要：针对客车侧倾稳定性问题，建立了基于横向载荷转移七自由度动力学模型，并根据所获得实车试验数据验证了所构建模型的合理性.根据所构建的具有横向载荷转移七自由度动力学模型进行了不同车速下转向盘转角阶跃仿真，分析客车结构参数和车速对其侧翻稳定性的影响.仿真结果表明：客车后轮驱动轴为侧倾稳定性的危险车轴，当车速过高或前轮转角过大时，后轴首先离地.增大各轴轮距、降低簧上质量质心高度、提高客车悬架侧倾刚度，能够有效的提高客车的侧倾稳定性.关键词：客车；侧倾稳定性；横向载荷；转移；动力学建模中图分类号：U462.3 文献标识码：A因此，本文在对车辆进行受力分析时，针对簧上质量和簧下质量分别建立了坐标系，统一各变量的正负方向规定，建立考虑横向载荷转移的七自由度客车动力学模型，并验证模型的有效性；进而分析车速、轮距、簧上质量质心高度和悬架侧倾刚度等参数对其高速行驶稳定性的影响.1横向载荷转移通过图5和图6可看出，在相同的条件下，实际测试结果与仿真结果基本一致，波动变化趋势基本吻合，数值的波动在允许的公差带之间.这说明，仿真结果能代表车辆真实的运动情况，所建立的模型能够代表车辆进行仿真研究.因此，该模型的建立基本符合实际要求.4影响因素分析选取国产某中型客车为仿真试验车.令车速度为80 km/h，给定的方向盘转角为90°.在不同车速下进行转向盘转角阶跃仿真，分析客车结构参数和车速对其侧翻稳定性的影响.方向盘转角阶跃输入见图7.4.4悬架的侧倾刚度对客车驱动轴横向载荷转移率的影响悬架的侧倾刚度对客车驱动轴横向载荷转移率的影响如图13所示.通过分析可得，增加客车悬架的侧倾刚度，可以在一定程度上降低车轴横向载荷转移率，降低了侧翻的危险.所以，要提高整车的侧倾稳定性，应该在合理的范围内适当的提高客车悬架的侧倾刚度.5结论。
汽车横风下的动力学仿真分析及横摆稳定性研究
汽车横风下的动力学仿真分析及横摆稳定性研究作者：吴帅贾宝光位球球辛庆锋来源：《时代汽车》2024年第12期摘要：目前随着汽车行业的发展，对于汽车的稳定性能要求也越来越高。
本论文以某款车型为研究对象，探讨在高速的行驶的情况下，汽车结构参数、底盘参数等20个参数对于汽车横风稳定性的影响。
首先利用CFD软件计算车辆气动力系数，并通过Carsim软件建立整车动力学仿真模型，将气动力系数导入Carsim气动力学模型中。
在专家工程师所设定可接受程度的参数进行动力学仿真分析，并将汽车的横摆角速度作为车辆的稳定性能指标评估。
仿真结果表明，汽车前、后载荷对于横摆稳定性能影响最大，针对此款后驱车辆，前/后载荷增大，横摆稳定性能越好；风压中心位于质心或质心稍微靠后的位置，横摆角速度较小，具有较好横摆性能。
关键词：横风稳定性动力学仿真汽车底盘 CFD Carsim1 前言近些年来，新能源汽车行业快速发展，汽车稳定性能成为了研究的热点之一。
同时电动汽车或混合动力汽车等创新汽车概念进一步挑战了乘用车的基本布局[1]。
汽车在行驶过程中常会受到横风气流的干扰，尤其是车辆经过桥梁、涵洞、高楼等位置，车辆常常会产生较大的横摆角速度，这种情况下会较大影响车辆的舒适性和安全性，所以对于车辆横风稳定性的研究是必要的。
目前针对车辆的横风稳定性方法主要有三种：有限元分析、风洞试验、动力学分析方法。
針对有限元法和风洞试验，这两种方法主要运用于车辆气动外形的分析。
M. Gohle[2]通过风洞试验分析了a柱圆角、引擎盖-挡风玻璃夹角、后盖角度参数对于车辆侧向力的影响，a柱半径较大时，横摆力矩减小；引擎盖-挡风玻璃夹角对于前轮和后轮的效果相反，夹角减小，前轮侧向力减小，但后轮侧向力增加；后盖角度会极大影响横摆力矩。
王夫亮[3]针对某轿车模型，通过数值模拟和风洞试验对比气动六分力的对比，验证了利用CFD计算气动力系数的可行性，并研究横风风速对于汽车气动特性的影响。
混凝土箱梁抗倾覆性及增强途径
混凝土箱梁抗倾覆性及增强途径混凝土箱梁是一种常见的桥梁结构形式，它由底板、侧板和顶板组成，形状类似长方形箱子，因此得名。
由于其结构特点，混凝土箱梁在承受横向荷载或者遭受地震影响时容易发生倾覆。
为了提高混凝土箱梁的抗倾覆性能，需要对其进行增强处理。
本文将从混凝土箱梁的抗倾覆性能分析入手，探讨增强途径并总结有效方法，为相关领域的研究和实践提供参考。
一、混凝土箱梁的抗倾覆性能分析1. 倾覆的原因混凝土箱梁在使用过程中，可能会遭受到各种外部荷载的作用，如风载、车辆荷载、地震荷载等。
当这些荷载超过了混凝土箱梁的承载能力时，就会导致箱梁发生倾覆。
在地震中，由于地震力瞬间作用，容易造成混凝土箱梁的倾覆，因此地震是引发混凝土箱梁倾覆的重要原因之一。
2. 抗倾覆性能的评价指标针对混凝土箱梁的抗倾覆性能，通常采用倾覆稳定系数（OCF）来进行评价。
OCF是通过对混凝土箱梁进行抗倾覆分析，计算其受横向力矩作用时的承载能力，并与倾覆力矩进行比较，得出的一个参数。
当OCF大于1时，表示箱梁具有良好的抗倾覆性能；当OCF小于1时，表示箱梁的抗倾覆性能不足。
3. 影响因素影响混凝土箱梁抗倾覆性能的因素很多，主要包括箱梁的几何形状、材料力学性能以及外部荷载等。
比如箱梁的截面形状、尺寸、配筋布置等对其抗倾覆性能有着重要的影响；混凝土的强度、钢筋的屈服强度和粘结性能也会对箱梁的抗倾覆性能产生很大的影响。
1. 增加截面尺寸通过增加箱梁的截面尺寸，可以有效提高箱梁的抗倾覆能力。
因为截面尺寸越大，箱梁的惯性矩越大，抗弯刚度越大，从而增加其抗倾覆的能力。
但需要注意的是，增加截面尺寸会增加混凝土用量和结构自重，同时也会增加造价和施工难度。
2. 加固箱梁连接部位箱梁的连接部位是其容易发生破坏和倾覆的重点部位，因此对连接部位进行加固处理可以提高箱梁的抗倾覆性能。
常用的加固方法包括加大连接部位的刚度、增加连接部位的截面尺寸、设置加固筋等。
3. 增加纵向预应力通过增加箱梁的纵向预应力，可以提高箱梁的整体受力性能，增加其抗倾覆能力。
轻型载货汽车匹配横向稳定杆探析
8 308.0
前簧上质量（kg）
2 521.7
后簧上质量（kg）
4 820.0
整车质心高度（mm）
1 500.0
前簧下质量质心高度（mm）
397.0
后簧下质量质心高度（mm）
397.0
前轴侧倾中心高度（mm）
414.0
后桥侧倾中心高度（mm）
570.5
轴距（mm）
3 845.0
质心到前轴距离（mm）
图4侧倾角刚度影响
稳定杆对于侧倾，并不是稳定杆侧倾角刚度越大越好， 有研究表明，继续增大横向稳定杆刚度，对减小车身侧倾角 的工程意义不大，如图4所示。
3计算整车匹配稳定杆的侧倾度⑶
以某卡车车型为例，我们分别计算四种情况下（无稳定 杆、带前稳定杆、带后稳定杆、前后均带杆）车辆侧倾度和 0.4 g侧向加速度的侧倾角。
2 524.1
质心到后轴距离（mm）
1 320.9
簧上质量（kg）
7 341.7
簧上质心高度（mm）
1 6452
簧上质量质心距前轴距离（mm） 2 524.3
簧上质量质心師轴距离（mm）
1 320.7
前板簧距（m）
0.8
后板簧距（m）
1.0
总侧倾角刚度系数（N-m/（°））
8 585.5
hp (mm)
最大输入扭矩(N.m)
转向型式
前
型式
后
型式
6MT 6.091/3.650/2.274/1.478/
1.000/0.774/5.645 539
循环球式、动力转向 钢板弹簧式 钢板弹簧式
气压(kPa) 轮胎规格
数目(前/后)
670 8.25R16
商用车横向稳定性优化控制联合仿真分析
工
程
学
报
ＶＯ１ ． ５ ３
Ｊ ａ ｎ．
ＮＯ． ２
２０ｌ ７
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ０Ｆ ＭＥ ＣＨＡＮＩ ＣＡＬ Ｅ ＮＧＩ ＮＥＥ ＲＩ ＮＧ
Ｄｏ Ｉ ：１ ０ ． ３ ９ ０ １ ／ Ｊ Ｍ Ｅ． ２ ０ １ ７ ． Ｏ ２ ． １ １ ５
工况进行车辆横 向稳 定性仿真分析 。研究结果表 明，与传统 的电子稳定控制系统（ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ ｔ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ， Ｅ Ｓ Ｃ ） 控制策略相
比较 ，优化控制后 车辆的横摆角速度 、质心侧偏角 以及 侧向加速 度等动态响应指标均满足控制要求 ，并且实 际行驶轨迹与 目
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ａ ｃ ｏ ｍｍｅ ｒ ｃ ｉ ａ ｌ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｒ ａ ｌ ｓ ｔ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｙ ｔ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ Ｓ Ｗａ ｌ Ｔ Ｉ １ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ， ａ ｎ ｄ ｕ ｐ ｐ ｅ ｒ ｎｄ ａ ｌ ｏ ｗｅ ｒ ｄ ｏ ｕ ｂ ｌ ｅ ｃ ｏ ｎ ｒ ｔ ｏ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｉ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ， ｙ ａ ｗ ｒ ａ ｔ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｙ ｔ ｎｄ ａ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｉ ｄ ｅ
基于模糊PID的车辆横向稳定系统研究
10.16638/ki.1671-7988.2019.03.033基于模糊PID的车辆横向稳定系统研究李然然（长安大学，陕西西安710064）摘要：通过分层控制思路搭建上层与下层控制器，设计基于横摆力矩控制的车轮横向稳定性控制算法。
上层控制器以期望的横摆角速度和质心侧偏角为目标，采用模糊PID算法得到维持汽车稳定需要的横摆力矩，下层控制器根据需要的横摆力矩对单侧轮胎制动，从而增加乘用车极限工况下的稳定性。
最后，搭建Matlab及Simulink仿真平台，利用CarSim软件对横向稳定策略进行验证，并选择典型试验工况仿真确定该策略能显著改善车辆的横向稳定性。
关键词：横向稳定控制；横摆角速度；质心侧偏角；联合仿真中图分类号：U462 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)03-107-03Joint Simulation of Lateral Stability Control for VehicleLi Ranran( Chang'an University, Shaanxi Xi'an 710064 )Abstract: Based on the layered control idea,the upper and lower controllers are built. lateral stability control algorithm based on yaw moment control is designed. The upper controller takes the desired yaw rate and sideslip angle as the target, using fuzzy PID algorithm to get the required yaw moment for vehicle stability. The lower controller brakes the single-sided tire according to the required yaw moment, thereby increasing stability of the passenger car under extreme conditions. Finally, the Matlab/Simulink simulation platform is built. The lateral stability strategy is verified based on CarSim software, and the typical test conditions are selected to determine that the strategy can significantly improve the lateral stability of the vehicle. Keywords: Lateral stability control; yaw rate; sideslips angle; joint simulationCLC NO.: U462 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)03-107-03前言乘用车横向稳定控制系统（ESC）是在防抱死制动系统（ABS）和牵引力控制系统（TCS）的基础上扩展开发出的一种新型的主动安全技术。
基于汽车稳定性控制系统的侧翻控制策略
基于汽车稳定性控制系统的侧翻控制策略欧健;程相川;周鑫华;杨鄂川;张勇【期刊名称】《西南交通大学学报》【年(卷),期】2014(000)002【摘要】为提高汽车在极限工况下的侧翻控制功能，建立了包括横摆运动和侧倾运动的8个自由度整车动力学模型。
基于传统电子稳定控制（electronic stability control，ESC）系统直接横摆控制，提出了一种包含紧急侧倾控制的综合控制策略。
采用ESC标准传感器提供的汽车侧向加速度信息计算侧倾系数，当侧倾系数超过设置的参考值时，紧急侧倾控制被激活；通过对侧向加速度的适时调节，达到对汽车侧翻的有效控制。
对直接横摆控制和综合控制进行了鱼钩试验仿真，结果表明，直接横摆控制的汽车在持续小转角下具有一定的抗侧翻能力，而极限大转向工况下会发生侧翻；综合控制则提高了极限工况下汽车ESC系统的抗侧翻能力，并增强了汽车的侧翻控制功能。
【总页数】8页(P283-290)【作者】欧健;程相川;周鑫华;杨鄂川;张勇【作者单位】重庆理工大学汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室，重庆400054;重庆理工大学汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室，重庆400054;重庆理工大学汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室，重庆400054;重庆理工大学汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室，重庆400054;重庆理工大学汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室，重庆400054【正文语种】中文【中图分类】U461.6【相关文献】1.基于ADAMS的汽车侧翻稳定性仿真分析 [J], 张雷;金智林;赵曰贺;赵锋2.基于ADAMS的汽车侧翻稳定性仿真分析 [J], 张雷;金智林;赵曰贺;赵锋;3.基于Matlab最优控制主动悬架对汽车侧翻稳定性仿真分析 [J], 陈丽静4.基于动态稳定性的汽车侧翻预警 [J], 刘丁确5.低附路面汽车动力学稳定性控制系统控制策略 [J], 李亮;宋健;于良耀;黄全安因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于差动制动的车辆侧翻稳定性控制的数字仿真
基于差动制动的车辆侧翻稳定性控制的数字仿真
赵树恩;张雄
【期刊名称】《汽车安全与节能学报》
【年(卷),期】2018(009)002
【摘要】为提高重型商用车在高速转弯行驶中抗侧翻能力,提出融合动态载荷转移率和车辆横摆角速度的差动制动防侧翻主动控制策略.建立包含车辆侧向、横摆和侧倾运动的3自由度侧翻动力学模型.以载荷转移率(LTR)和车辆横摆角速度为侧翻动态稳定因子,运用线性二次型最优控制理论,采用TruckSim与Matlab/Simulink,对高速鱼钩工况和双移线工况进行联合数字仿真.结果表明:采用该策略后,侧向加速度改善6.75%,横向载荷改善33%;达到侧翻极限时,传统车最终发生侧翻.因而,该策略可提高重型车辆的防侧翻控制能力和高速激转工况下车辆的横向稳定性.
【总页数】7页(P171-177)
【作者】赵树恩;张雄
【作者单位】重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆 400074,中国;重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆 400074,中国
【正文语种】中文
【中图分类】U461.91
【相关文献】
1.基于差动制动的防侧翻车辆动力学控制研究 [J], 何锋;杨利勇;刘章仪
2.基于单轮差动制动的汽车横向稳定性控制研究及仿真分析 [J], 郭炳磊;刘旭程;缪
文俊
3.基于差动制动的SUV防侧翻控制仿真研究 [J], 潘盛辉;张兴达;王娜
4.基于主动转向和差动制动的车辆防侧翻控制 [J], 徐耀耀;翁建生;金智林;冯涛
5.基于主动横向稳定杆与差动制动联合控制的车辆防侧翻研究 [J], 陈松; 张红党; 吴海东; 张凤娇; 江晓莹
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稳健性和轻量化在整车侧面碰撞性能优化中的应用
稳健性和轻量化在整车侧面碰撞性能优化中的应用张继游;门永新;彭鸿;冯擎峰【摘要】针对某自主品牌多用途汽车(MPV)，进行侧面碰撞的轻量化和稳健性优化设计。
优化过程中，提出了基于离散设计变量和噪声因素的组合方法。
该方法综合了试验设计（DOE）、近似建模、Monte Carlo采样和基于响应面模型的稳健优化技术，考虑了侧面碰撞工艺参数（关键件板厚）和碰撞工况的波动（移动壁障的位置和高度）。
进行了3轮优化，分析了其中的灵敏度、确定性和6σ稳健性。
结果表明：优化后车身结构的质量减少4.60 kg，侧面碰撞性能的可靠度高于99.97%。
因此，该优化方法能满足响应面模型的精度要求。
%Robustness optimization and light-mass of side crash performance were performed for an owned-brand multi-purpose vehicle (MPV). The optimization method was a combination method based on discrete design variables and noise factors, which including the design of experiments (DOE), the approximation model, the Monte Carlo sampling technique, and the robust optimization based on a respond surface model, and considering with the process parameters of side crash performance (the thicknesses of key parts) and the differences of a crash load case (the position and the height of a movable barrier). A three-stage optimization was used to analyzing the sensitivity, the deterministic, and the 6-sigma robustness for side crash. The results show that the body structure mass is reduced by 4.60 kg, while the reliability of side crash performance is higher than99.97%, after the optimization. Therefore, the method ensures the accuracy of the approximate model to meet the optimization requirements.【期刊名称】《汽车安全与节能学报》【年(卷),期】2013(000)004【总页数】9页(P339-347)【关键词】汽车安全;侧面碰撞;轻量化;试验设计(DOE);6σ稳健性优化;响应面模型【作者】张继游;门永新;彭鸿;冯擎峰【作者单位】吉利汽车研究院浙江省安全控制技术重点实验室，杭州 311228，中国;吉利汽车研究院浙江省安全控制技术重点实验室，杭州 311228，中国;吉利汽车研究院浙江省安全控制技术重点实验室，杭州 311228，中国;吉利汽车研究院浙江省安全控制技术重点实验室，杭州 311228，中国【正文语种】中文【中图分类】U419.3汽车作为大规模批量化生产的商品，在制造过程中存在诸多不确定性，例如车身架构采用的钣金件的厚度公差变化，采用的同一种高强度钢板的屈服强度存在一定范围的波动等。
基于单轮差动制动的汽车横向稳定性控制研究及仿真分析
基于单轮差动制动的汽车横向稳定性控制研究及仿真分析郭炳磊;刘旭程;缪文俊【摘要】通过Matlab/simulink搭建了汽车控制系统的仿真结构图,分析了单轮差动制动的横向稳定性控制,对在连续变道工况下行驶的汽车进行了单轮差动制动的仿真分析.仿真结果表明,单轮差动制动的制动方式可以大幅降低质心侧偏角、横摆角速度和侧向加速度的幅值,提高了汽车的行驶稳定性.【期刊名称】《装备制造技术》【年(卷),期】2015(000)007【总页数】3页(P37-39)【关键词】单轮差动制动;横向稳定性控制;质心侧偏角;横摆角速度;侧向加速度【作者】郭炳磊;刘旭程;缪文俊【作者单位】广西大学机械工程学院,广西南宁530004;广西大学机械工程学院,广西南宁530004;广西大学机械工程学院,广西南宁530004【正文语种】中文【中图分类】U461.6在行驶过程中，汽车会因载荷的转移、轮胎侧偏刚度的降低、急转弯、紧急变道、路面湿滑、外界干扰、驾驶员操作不当等原因，而失去横向稳定性，从而引发危险[1-2]。
尤其是，当汽车高速行驶在湿滑路面上进行大幅度转向、连续变道等动作时，汽车的横向稳定性会降低，从而引起激转、侧滑、甩尾等危险状况，进而引发交通死亡事故。
近年来，国内外的许多学者相继进行了通过差动制动来改善汽车高速行驶时的稳定性的相关研究[3-4]。
差动制动是指对行驶过程中的汽车的每个车轮施加不同的制动力，产生附加横摆力矩，来改变汽车的横摆运动状态。
差动制动是一种可以保证汽车制动时横向稳定性的制动控制方法。
本文正是基于单轮差动制动进行整车仿真，说明单轮差动制动对汽车横向稳定性的影响。
1 单轮差动制动的横向稳定控制行驶中的汽车进行左转向动作时的受力模型如图1所示。
由图 1 可知，力 Fx1，Fx3，Fy1，Fy2对汽车重心 O 形成转矩Mzf和Mzf使汽车产生向弯道内侧偏转的角速度。
力 Fx2，Fx4，Fy3，Fy4对汽车重心 O 形成转矩 Mzr，Mzr使汽车产生向弯道外侧偏转的角速度。
基于双横臂独立悬架操纵稳定性的车轮外倾角优化
基于双横臂独立悬架操纵稳定性的车轮外倾角优化
田原嫄;任利亚;潘敏凯
【期刊名称】《拖拉机与农用运输车》
【年(卷),期】2015(0)4
【摘要】车轮外倾角直接影响汽车的操纵稳定性,而操纵稳定性影响汽车行驶时的安全性能。
利用多体动力学仿真软件,研究了双横臂独立悬架上下横臂对车轮外倾角的影响,并通过优化横臂长度以减小外倾角的变化范围,从而改善汽车的操纵稳定性,提高汽车在行驶过程中的安全性能。
【总页数】3页(P28-30)
【关键词】双横臂独立悬架;车轮外倾角;操纵稳定性
【作者】田原嫄;任利亚;潘敏凯
【作者单位】东北电力大学机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】U461.6
【相关文献】
1.基于操纵稳定性的双横臂扭杆独立悬架多目标遗传优化设计 [J], 陈黎卿;黄民锋;王继先;郑泉
2.基于ADAMS的双横臂扭杆独立悬架操纵稳定性分析 [J], 陈黎卿;王启瑞;陈无畏;时培成
3.双横臂独立悬架主销后倾角调整的误区 [J], 蔡北勤
4.双横臂悬架导向机构杆长配置对车轮外倾角的影响 [J], 徐波;秦伟;黄勇刚;蒋胜强;陈鹏飞
5.双横臂独立悬架主销后倾角调整的误区 [J], 蔡北勤
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基于TTR预警的重型车辆防侧翻控制算法
基于TTR预警的重型车辆防侧翻控制算法
于志新;宗长富;何磊;王素文
【期刊名称】《吉林大学学报：工学版》
【年(卷),期】2009(0)S2
【摘要】对建立的重型车辆8DOF与5DOF实时简化动力学模型进行了比较,优选出了能较好预测未来侧翻危险程度的5DOF模型,进而研究了基于该模型的实时TTR侧翻预警算法和基于预警算法的防侧翻LQR最优主动控制策略。
应用差动制动的方法对重型车辆进行了主动侧倾控制,还选取鱼钩等四种转向工况,以TruckSim和MatLab联合仿真来验证预警算法的精度与可靠性。
仿真结果表明,基于差动制动的LQR控制方法能有效地降低侧翻指标——横向载荷转移率(LTR),避免侧翻的发生,显著提高了重型车辆的侧倾稳定性。
【总页数】4页(P251-254)
【关键词】车辆工程;重型车辆;侧翻预警;差动制动
【作者】于志新;宗长富;何磊;王素文
【作者单位】长春工业大学机电工程学院;吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室;长春理工大学理学院
【正文语种】中文
【中图分类】U461
【相关文献】
1.基于线性矩阵不等式的重型车辆防侧翻鲁棒控制算法研究 [J], 朱天军;宗长富;李飞;杨勇
2.基于改进TTR算法的车辆侧翻预警研究 [J], 褚端峰;崔剑;邓泽健;田飞;吴超仲
3.基于TTR的重型货车侧翻预警研究 [J], 陈江生;何锋;韩雪雯
4.基于AdaBoost算法的重型车辆侧翻预警研究 [J], 朱天军;麻威;王振峰;尹晓轩
5.基于改进TTR算法的重型车辆侧翻预警系统 [J], 朱天军;宗长富;吴炳胜;孙振军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于MATLAB/Simulink 的横风作用下车辆侧向动力学仿真
基于MATLAB/Simulink 的横风作用下车辆侧向动力学仿真作者：文/ 梅辉秦永法张浩文来源：《时代汽车》 2020年第19期梅辉1 秦永法2 张浩文3扬州大学机械工程学院江苏省扬州市 225100摘?要：本文研究了车辆在横风作用下的侧向动力学特性。
首先通过分析车辆的结构特征和运动特征建立2WS数学模型，其次确定作用于模型上的横风力数值，得出车辆在直线稳态行驶状况下受到阶跃横向载荷后的力学方程。
最后使用MATLAB/Simulink搭建相应模型，对车辆系统进行仿真，通过改变模型输入参量的大小分析车辆在横风作用下的横摆角速度和侧向加速度响应。
研究车辆在横风作用下的力学特性将有助于提高驾驶的安全性，更好的规避交通事故风险。
关键词：横风 2WS模型横摆角速度侧向加速度仿真Simulation of Vehicle Lateral Dynamics under Cross Wind based onMATLAB/SimulinkMei Hui，Qin Yongfa，Zhang HaowenAbstract：This paper studies the lateral dynamics of vehicles under cross wind. Firstly, the 2WS mathematical model is established by analyzing the structural characteristics and movement characteristics of the vehicle. Secondly, the transverse wind force value acting on the model is determined, and the mechanical equation of the vehicle under the steady-state driving condition of a straight line after a step lateral load is obtained. Finally, the paper, by using MATLAB/Simulink, builds a corresponding model to simulate the vehicle system, and analyzes the vehicle's yaw rate and lateral acceleration response under cross wind by changing the size of the model input parameters. Studying the mechanical characteristics of vehicles under crosswinds will help improve driving safety and better avoid therisk of traffic accidents.Key words：cross wind, 2WS model, yaw rate, lateral acceleration, simulation1 引言横风是指从车辆侧面方向的来风，一般出现在大桥、海边、山谷、隧道等地区，当有大型客货车超车时也会产生横风作用。
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Key words: crosswind; overturning stability; numerical simulation; air force
基于横风倾覆稳定性的厢式货车顶棚外形优化
目
录
1
绪
论.............................................................................................................................1
关键词：横风;倾覆稳定性；数值模拟;气动力
基于横风倾覆稳定性的厢式货车顶棚外形优化
SHAPE OPTIMIZATION OF THE ROOF OF VAN BASED ON OVERTURNING STABILITY OF CROSSWIND
ABSTRACT
Cross-wind stability is important part of aerodynamic characteristics of vehicle. Study on the stability of vehicle in cross-wind is valuable to improve operating stability and driving safety of vehicle. The article makes the simplified models of the vans with different roof, and does numerical simulation by FLUENT. In this paper, four roof sharps are calculated ,such as the ordinary flat roof、the flat roof with chamfers 、 the flat roof with rounded corners and arc-shaped roof, and makes further research on the flat roof with rounded corners of the five different parameters and gets lateral force 、air lift 、overturning moment and flow field information related of van in crosswind .Through analysis and comparison with these information, it shows that lateral aerodynamic performance of the flat roof with rounded corners is better, and radius of fillet influences aerodynamic performance of van greatly.
1.1 本文研究的意义和内容...............................................................................................1 1.1.1 本文研究的意义.................................................................................................1 1.1.2 本文研究的内容..................................................................................................2 1.2 国内外研究情况...........................................................................................................2 1.3 研究方法.......................................................................................................................3 2 数值计算理论基础.................................................................................................................5 2.1 计算流体力学（CFD）发展简介...............................................................................5 2.2 基本控制方程...............................................................................................................6 2.2.1 连续性方程.........................................................................................................7 2.2.2 运动方程.............................................................................................................7 2.2.3 湍流模型方程.....................................................................................................8 2.3 网格...............................................................................................................................8 2.3.1 网格生成技术.....................................................................................................8 2.3.2 网格划分基本原则.............................................................................................9 2.4 FLUENT 软件简介..................................................................................................... 10 3 横风作用下的厢式货车顶棚外形优化计算.......................................................................11 3.1 横风作用下厢式货车外流场模拟过程.....................................................................11 3.1.1 研究对象几何模型的选取...............................................................................11 3.1.2 确定计算域.......................................................................................................12 3.1.3 计算网格划分...................................................................................................12 3.1.4 本文网格划分...................................................................................................13 3.2 收敛判距.....................................................................................................................14 3.2.1 FLUENT 求解器的特点................................................................................... 14 3.2.2 收敛准则...........................................................................................................14 3.3 横风作用下厢式货车外流场模拟分析.....................................................................14 3.3.1 边界条件...........................................................................................................14 3.3.2 计算模型...........................................................................................................15 4 计算结果及其分析...............................................................................................................17 4.1 不同顶棚外形厢式货车所受气动力分析.................................................................17 4.1.1 气动升力分析....................................................................................................17 4.1.2 横向力及倾覆力矩分析...................................................................................17 4.1.3 受力分析总结...................................................................................................18 4.2 车体的横截面压力云图分析.....................................................................................18 4.3 车体的横截面速度场分析.........................................................................................20