摘要：以非晶合金新型双带连铸工艺为研究对象,考虑气体层与自由液面之间的交互作用,建立了熔池流动传热三维VOF两相流模型,通过对比分析,验证了新型布流器结构设计的合理性,考察了布流器水口倾角和浸入深度对熔池流场和温度场分布的影响。结果表明,新型布流器能够有效地降低熔池侧封区自由液面的波动程度;随着水口倾角和浸入深度的变化,熔池自由液面的波动速度和温度分布,均表现出强烈的"双波峰"现象;布流器水口倾角每增加15°,液面波动速度波峰约减小0.015m/s,温度波峰约减小10℃;水口浸入深度每增大5mm,液面速度波峰约减小0.01m/s,温度波峰约减小15℃;当水口倾角为30°,浸入深度为25mm时,熔池流场和温度场分布最为合理。

摘要：轮胎的刚度和阻尼特性对汽车操纵稳定性、乘坐舒适性及噪声等产生显著影响。目前对轮胎刚度和阻尼的试验及建模研究主要集中在径向或侧偏特性,对轮胎三向动态特性的研究尚不多见。设计制作一种新型轮胎三向动态特性试验机,对重型子午线轮胎进行三向动态刚度及阻尼的测试,分别建立了轮胎侧向、纵向和径向刚度、阻尼非线性模型,分析胎压及激励频率对轮胎性能的影响。研究表明,轮胎三向动刚度随激励频率增加而降低,随胎压升高而增大;轮胎阻尼随激励频率的增加而迅速下降,随胎压的升高而缓慢增大。在此基础上,进一步提出一种统一的四次非线性数学模型,可以描述轮胎侧向、纵向和径向滞迟非线性特性。该模型形式简单,易于参数识别,并且仿真结果与试验数据吻合良好,对于整车动力学分析和轮胎路面相互作用研究具有参考价值。

摘要：针对现有融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测算法准确率较低与实时性较差的问题,本文中对多目标检测与跟踪进行研究。首先,利用阈值筛选和前后帧数据关联方法对毫米波雷达数据进行预处理,进而提出一种用于毫米波雷达数据跟踪的自适应扩展卡尔曼滤波算法。然后,为提高目标检测精度与速度,基于采集到的实车数据集训练卷积神经网络,完成深度视觉的多车辆检测。最后,采用决策级融合策略融合毫米波雷达与深度视觉信息,设计了一种用于复杂交通环境下前方车辆多目标检测与跟踪的框架。为验证所设计的框架,进行了不同交通环境下的实车实验。结果表明:该方法可实时检测跟踪前方车辆,具有比融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测方法更好的可靠性与鲁棒性。

摘要：当路面附着情况和车辆行驶状态不断变化时,基于恒定侧偏刚度的模型预测控制(MPC)不能考虑轮胎非线性特性的影响,难以保证车辆轨迹跟踪的适应性。为此,提出一种考虑轮胎侧向力计算误差的自适应模型预测控制(AMPC),以提高智能汽车在不确定工况下的轨迹跟踪性能。分析了路面附着系数和垂向载荷对轮胎侧向力的影响,基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法,设计了利用侧向加速度和横摆角速度作为测量变量的前后轮胎侧向力估计器。利用轮胎侧向力线性计算值与估计值的差值计算得到侧偏刚度修正因子,设计了前后轮胎侧偏刚度的自适应修正准则,进而提出了一种基于时变修正刚度的AMPC控制方法。基于CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真和硬件在环测试平台,对AMPC控制的有效性和实时性进行了验证。研究结果表明:在不同的路面附着情况和车辆行驶状态下,AMPC控制都能够降低横向位置偏差和航向角偏差,有效提高车辆的轨迹跟踪精度,其控制效果明显优于基于恒定侧偏刚度的标准MPC控制。尤其在低附着工况下,标准MPC控制会因为线性轮胎力的计算误差过大而导致车辆在轨迹跟踪时严重失稳,而AMPC控制通过估计轮胎力修正侧偏刚度依然能够保证车辆稳定有效的跟踪参考轨迹。所提出的AMPC控制在保证控制精度的同时具有良好的实时性,对智能汽车控制系统的设计与优化具有重要参考价值。

摘要：建立了某三轴重型车辆的十自由度操纵稳定性非线性动力学模型,轮胎纵向力与侧向力采用非线性的刷子模型计算。考虑垂向载荷转移和车轮滑移率变化等对轮胎侧向力的影响,基于刷子模型对车辆参考模型的轮胎侧偏刚度进行逆向估计和动态实时修正。结合阿克曼原理和模糊PID控制技术,设计了一种主动比例转向控制(6WS)和直接横摆力矩控制(DYC)相结合的集成控制器(6WS+DYC),参考模型的横摆角速度名义值通过前轮转向和全轮转向横摆角速度相等时的临界速度确定。基于MATLAB/Simulink建立了车辆模型和6WS、DYC及6WS+DYC三种控制器,仿真了车辆高速转向和低附着路面转向两种极限工况下的响应,并对三种控制器的有效性进行了对比分析。研究结果表明,6WS控制可在一定程度内降低车辆的失稳程度,DYC控制和6WS+DYC控制均能保证车辆在极限工况下具有较好稳定性;6WS+DYC控制能够使车辆在两种转向工况下的质心侧偏角均接近于零,同时能够有效降低车辆横摆角速度、簧载质量侧倾角和车辆侧向加速度,其效果明显优于6WS控制和DYC控制。

摘要：准确的自车和前车状态估计是智能汽车有效决策和控制的前提,而以往的研究通常不考虑噪声统计特性不确定的问题,导致某些情况下车辆状态估计的误差很大。为此,提出一种鲁棒自适应平方根容积卡尔曼滤波(Robust adaptive square-root cubature Kalman filter, RASCKF)算法,以降低噪声统计不确定性对估计精度的影响。首先,采用最大后验概率准则估计了过程噪声协方差和测量噪声协方差的统计值,以提高噪声稳定时状态估计的精确性。然后,基于标准化测量新息序列设计了故障检测规则,利用实时测量新息对噪声协方差进行校正处理,保证状态估计算法的鲁棒性。最后,在不同的噪声干扰工况下对RASCKF算法进行了仿真验证。结果表明,RASCKF算法在估计精度和稳定性上明显优于标准SCKF算法,有效地解决了智能汽车目标状态跟踪过程中噪声统计特性不确定的问题。

摘要：针对外界扰动、参数摄动、数据传输时滞、转向输出滞后等因素给车辆运动控制带来的严峻挑战,基于鲁棒保性能控制理论提出了一种面向不可靠车载传输环境的智能汽车轨迹跟踪控制策略。通过系统扩维的方式引入转向系统动力学,建立增广无滞后不确定轨迹跟踪动力学模型,以描述执行器动态特性影响下的车路耦合动力学响应。基于Lyapunov-Krasovskii(LK)泛函构建时滞相关稳定性判据,考虑模型参数摄动所引起的系统失配问题,采用不等式放大法对不确定交叉项进行放大,引入H∞指标对广义外界扰动进行抑制,并通过保性能指标配置控制性能偏好,设计具备线性参数时变(Linear-parameter-varying,LPV)特征的纵横向鲁棒协同控制器。最后通过多个典型工况对鲁棒保性能控制策略的有效性与优越性进行了验证。研究结果表明:在信号传输存在时滞、转向输出存在滞后的状态下,所提出的控制策略能够产生光滑平顺的控制输出,可保证车辆的行驶稳定性;尤其是在低附着、高速转向等恶劣行驶工况下,所提出的鲁棒保性能控制策略能够有效补偿模型失配所带来的不利影响,实现轨迹精确跟踪与横向稳定控制的有效兼顾。因此,该算法可在统一架构下综合考虑多种不确定性因素对车辆运动控制的影响,进一步提升车辆在复杂行驶工况下的轨迹跟踪控制性能,也可为数据共享环境下的车辆运动控制提供有意义的参考与技术支撑。

摘要：准确的车辆状态参数是实现汽车主动安全和自动驾驶的关键.标准的无迹卡尔曼(UKF)算法,在观测噪声较大或噪声协方差不匹配时,会对车辆状态的估计精度产生严重影响.针对分布式电动汽车状态估计,提出一种基于故障检测机制的鲁棒自适应UKF算法,该算法利用观测变量的残差向量识别系统是否存在故障,依据统计函数判断是否需要对观测噪声协方差和过程噪声协方差进行自适应调整,并基于权重因子更新协方差.设计了基于鲁棒自适应UKF的估计器,对车辆的纵向车速、侧向车速和质心侧偏角三个重要状态变量进行估计.最后利用CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真对算法进行了验证.结果表明,所提出鲁棒自适应UKF算法能够明显降低三个状态变量的估计误差,在精确性和鲁棒性上均优于标准的UKF算法,为先进驾驶辅助系统以及自动驾驶的精确运动控制奠定了重要基础.

摘要：车用磁流变减振器(MRD)往往结构尺寸较小,且传统的车用MRD阻尼通道有效工作长度较短,输出阻尼力小,导致其工程应用受到限制。针对这一问题,提出一种带梯形截面导磁环的新型全通道有效MRD以增大阻尼通道有效工作长度,减缓磁饱和,并基于磁流变液流变特性和流体动力学理论给出了具体的结构与磁路设计计算方法,将5种不同结构的MRD进行有限元仿真对比。通过阻尼特性测试试验,分析其阻尼特性并与普通MRD、带弯曲磁路全通道有效MRD进行对比,应用线性二次高斯(LQG)控制器进行减振性能分析。研究结果表明:新型全通道有效MRD能够显著提高阻尼通道有效工作长度,达到阻尼通道全长的99%以上;新型全通道有效MRD能改善小尺寸MRD易发生磁饱和的问题;在相同电流激励与尺寸约束下阻尼通道的磁场强度分布更均匀,平均磁场强度更大,具有更大的输出阻尼力;新型全通道有效MRD在结构尺寸小的同时具有更大的输出阻尼力;新型全通道有效MRD相对于普通MRD具有更好的减振性能,能够进一步降低车辆的簧上质量加速度与轮胎动变形21.51%和1.43%。该研究能有效扩宽小尺寸MRD的实际应用范围,具有一定的工程应用价值。

摘要：为减小智能电动汽车在城市工况下巡航中的能耗并避免追尾风险,提出一种考虑信号灯状态信息的电动汽车节能与避撞分层控制系统.上层基于信号灯状态信息和车辆动态模型进行车速规划,在线滚动优化获得能耗最小的车辆参考速度序列;下层结合参考车速序列和多目标函数实时计算车辆的最优加速度并进行避撞控制.利用Matlab/Simulink平台搭建控制系统仿真模型,并基于前方存在和不存在人类驾驶车辆的工况对所提出的控制系统进行有效性验证.分析结果表明,上层车速规划能根据道路交通信息变化,得到最优参考速度,改善电动汽车的能耗特性;下层避撞控制能结合最优参考速度以及多目标函数评估结果,计算车辆最优加速度控制输入.可见,所设计的系统可以保障电动汽车节能、安全地稳定行驶.