一、對汽車油門踏板振動的試驗研究（論文文獻綜述）
李晉嚴[1]（2021）在《城市物流車多擋變速電驅(qū)動橋換擋控制策略研究》文中認為隨著燃油汽車排放問題的逐漸加重,以清潔燃料作為動力源的電動汽車迎來了更廣闊的發(fā)展平臺,這使得電動汽車的工作場景更加多元化。與此同時,隨著電商產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展,物流產(chǎn)業(yè)在此時期也迎來了不可多得的發(fā)展機遇。相較于傳統(tǒng)的燃油汽車,以純電動汽車作為城市物流車存在諸多優(yōu)勢,本文基于吉林省科學(xué)技術(shù)廳項目《城市物流車電驅(qū)動橋開發(fā)與智能化控制關(guān)鍵技術(shù)研究》,通過對多擋電驅(qū)動橋的換擋控制策略研究,提出一種基于人—車—路多因素的自適應(yīng)綜合性換擋控制策略。針對于本文研究的對象——三擋變速電驅(qū)動橋,本文首先對其結(jié)構(gòu)形式及動力傳動原理進行理論分析,并基于整車的動力流向搭建了包括駕駛員模型、電機模型、變速器模型和整車動力學(xué)模型在內(nèi)的整車系統(tǒng)仿真模型,為電驅(qū)動橋的擋位智能決策提供了理論支撐和仿真平臺。其次,根據(jù)車輛信息及及駕駛員操作信息,基于模糊控制理論對駕駛員的驅(qū)動、制動意圖在線辨識;基于帶有遺傳因子的最小二乘法對路面縱向坡度在線辨識;基于擴展卡爾曼濾波算法對汽車質(zhì)量在線辨識。接著,對傳統(tǒng)的最佳動力性換擋規(guī)律以及最佳經(jīng)濟性換擋規(guī)律進行分析,借鑒于傳統(tǒng)燃油汽車動力性與經(jīng)濟性的評價指標,針對本文研究對象提出了評價動力性能和經(jīng)濟性能的評價指標,基于粒子群算法對多目標最優(yōu)問題進行求解。在綜合考慮汽車的動力性及經(jīng)濟性的基礎(chǔ)上,應(yīng)用各在線辨識器的識別結(jié)果調(diào)整綜合性換擋規(guī)律,使換擋規(guī)律能夠自適應(yīng)地按照駕駛員操作信息、車輛信息以及路面坡度信息做出適當調(diào)整,以保障汽車有充足的動力并保證駕駛員的安全性?？紤]到換擋過程中離合器的分離與接合帶來的沖擊度和滑磨功,本文基于遺傳算法對換擋時間求解,以滿足駕駛員的舒適性并提高離合器的使用壽命。最后,基于MATLAB/Simulink仿真平臺對本文制定的換擋控制策略進行試驗分析,根據(jù)本文提出的綜合性能評價指標——綜合度的概念比較各換擋規(guī)律的性能表現(xiàn),并驗證參數(shù)辨識結(jié)果對換擋規(guī)律的修正效果,使換擋規(guī)律能夠在一定程度上滿足駕駛員的多元化需求和行駛條件的要求。基于仿真試驗結(jié)果表明,本文制定的換擋控制策略可以兼顧汽車的動力性與經(jīng)濟性,并可以通過在線參數(shù)辨識器自適應(yīng)調(diào)整換擋規(guī)律,選擇符合駕駛員習(xí)性的個性化駕駛策略,在坡路工況下一定程度上解決爬坡動力不足的問題并同時提升了駕駛員的安全性。
李明月[2]（2020）在《基于乘員體壓分布與生理信息的汽車座椅乘坐舒適性研究》文中認為隨著科技的飛速發(fā)展,以及人們生活水平的提高,車輛駕乘人員對座椅舒適性的要求日益增加,人們對人機關(guān)系的研究已然從“人適機”進入“機宜人”的階段。駕駛姿態(tài)下,車輛駕駛員的背部、腰部、臀部以及大腿部等與座椅長時間接觸,易引發(fā)肌肉疲勞,造成旅途勞累,甚至引發(fā)腰椎間盤突出等駕駛職業(yè)病。因此,高乘坐舒適性不僅是提升車輛乘員的乘坐體驗感,降低駕駛疲勞的關(guān)鍵,也是研發(fā)高品質(zhì)汽車座椅的核心技術(shù),是車用座椅,甚至整車產(chǎn)品形成市場競爭力的關(guān)鍵。本文對基于乘員體壓分布與生理信息的汽車座椅乘坐舒適性進行研究,通過動態(tài)操縱人椅骨肌力學(xué)模型,進行舒適駕駛姿態(tài)的實測與動態(tài)操縱仿真的一致性分析,明確舒適駕駛姿態(tài)區(qū)間的硬點尺寸。進行舒適性主觀評價和客觀評價指標間良好映射關(guān)系的建立,定量化分析用戶體驗感,并實施逐層分解。分析長短時駕駛過程中的體壓分布和生理信息差異,以及長時駕駛時的肌肉腰椎隱性損傷。綜合考慮駕駛員與座椅接觸界面間的體壓分布、生理信息和主觀舒適性,建立舒適性預(yù)測模型。主要研究內(nèi)容如下:首先,針對動態(tài)操縱下舒適駕駛姿態(tài)評估的研究問題,本文從人體骨肌生物力學(xué)特性出發(fā),以Hill肌肉力學(xué)模型為基礎(chǔ),進行動態(tài)操縱下中國人體體征的5百分位、50百分位和95百分位體征駕駛員骨肌力學(xué)模型的構(gòu)建。搭建六自由度柔性試驗臺架,運用中心復(fù)合方法完成試驗次數(shù)的優(yōu)化。將骨肌力學(xué)特性、臺架試驗和仿真分析相結(jié)合完成測試肌肉群的篩選。將實測和動態(tài)操縱仿真進行一致性和關(guān)聯(lián)性分析,實現(xiàn)舒適駕駛姿態(tài)區(qū)間硬點尺寸的測定,并通過實車試驗驗證了測試結(jié)果的合理性和適用性。其次,針對用戶體驗感客觀量化的問題,改變以靜態(tài)試驗為主的現(xiàn)狀,進行實車動態(tài)操縱下的駕駛姿態(tài)舒適性測試,獲得舒適性的主觀感知和客觀特征參量。建立駕駛姿態(tài)舒適性評估模型,經(jīng)聚類分析完成專家意見偏離度的計算和數(shù)據(jù)篩選。提出主客觀相結(jié)合的賦權(quán)新方法—AHP法限制熵權(quán)法,進行主觀評價和舒適性客觀參量間良好映射關(guān)系的建立,定量化分析用戶駕乘體驗感。最終測定肩部舒適性、背部舒適性、腰部舒適性、臀部舒適性和大腿部舒適性對整體舒適性影響的權(quán)重分別為0.056、0.346、0.308、0.193和0.096。然后,針對長短時駕駛過程中的舒適性差異和長時駕駛過程中的肌肉腰椎隱性損傷問題,本文從人體生物力學(xué)、駕駛員與座椅接觸界面間的體壓分布,以及長時駕駛導(dǎo)致的腰椎病理角度出發(fā),提取生物電參數(shù)、體壓特征參數(shù)等,研究長短時駕駛時的舒適性差異。結(jié)合腰椎間盤核磁共振圖像和腰椎間盤受力,揭示長時駕駛對人體造成的隱性損傷機理。結(jié)果表明,隨駕駛時長增加,大腿部和背部對舒適性的影響更大。體壓分布對舒適性的影響最終反映在駕駛員與座椅接觸界面間的平均壓力和力度上,駕駛姿態(tài)下持續(xù)發(fā)力的大腿部、上肢和小腿部容易產(chǎn)生疲勞。此外,將核磁共振圖像的測試結(jié)果以及舒適性的模擬仿真相結(jié)合,結(jié)果表明L4-5椎間盤處和L5-S1椎間盤處容易出現(xiàn)退行性病變,引發(fā)肌肉腰椎隱性損傷。最后,針對汽車座椅、踏板、方向盤等主要人機布置參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計,以及舒適性預(yù)測模型的問題,本文綜合考慮駕駛員與座椅接觸界面間的體壓分布、生理信息等特征參數(shù),運用正則化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進行基于客觀參量的舒適性預(yù)測模型的構(gòu)建。將舒適性預(yù)測模型、人椅骨肌力學(xué)模型和體壓分布相結(jié)合,全面分析滿足舒適性的汽車座椅、踏板和方向盤等人機布置參數(shù),進行不同體征駕駛員最優(yōu)人機布置參數(shù)的研究。結(jié)果表明,正則化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果的平均偏離度和Theil不等系數(shù)分別0.9141%和0.0071,具有較好的預(yù)測精度和擬合度。相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有更高的預(yù)測精度。綜合運用舒適性預(yù)測模型、人椅骨肌力學(xué)模型和體壓分布,分析汽車座椅、踏板和方向盤等人機布置參數(shù)對駕駛姿態(tài)舒適性的影響,實現(xiàn)了不同體征駕駛員最優(yōu)人機布置參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計。
李宛駿[3]（2020）在《基于多學(xué)科方法的乘用車操縱踏板舒適性設(shè)計》文中進行了進一步梳理隨著我國的迅速發(fā)展,汽車的需求也直線增長,人們在購買汽車時不僅僅會考慮汽車的性價比,更多的會直接進入駕駛室感受乘坐舒適性,并踩踏踏板和轉(zhuǎn)動方向盤,以確保操縱舒適性,而操縱汽車行駛的過程中,踏板占了很重要的地位,因此需要對汽車踏板的安裝位置和踏板反饋力方面進行優(yōu)化設(shè)計。本文對此進行的工作如下:（1）本文闡述了人體骨肌系統(tǒng)的相關(guān)知識,對人體下肢的骨骼肌肉進行簡單介紹,結(jié)合GB/T 10000-1988標準搭建符合中國人體尺寸的95百分位男性人體骨骼肌肉模型和駕駛室踏板動力學(xué)模型,對人體模型與駕駛室踏板模型建立耦合和約束。（2）根據(jù)搭建的駕駛室踏板模型,確定需要獲取的駕駛室關(guān)鍵點和踏板關(guān)鍵點,選擇合適的試驗設(shè)備,對30輛試驗車進行靜態(tài)試驗,對駕駛室及踏板處進行三維掃描,獲取駕駛室、踏板的點云圖,對其進行處理,獲取相關(guān)參數(shù),其中,加速踏板的最大踏板行程范圍為38～96mm、制動踏板為37～72mm;加速踏板離地高度范圍為42～122mm、制動踏板為111～142mm;兩個踏板間的距離范圍為49～78mm。動態(tài)試驗中設(shè)計符合要求的城市路線,通過駕駛某款試驗車該路線下行駛,獲取加速踏板最大踏板力為67N、常用踏板行程為23.9mm;制動踏板最大踏板力為327N、常用行程為24.4mm;常用車速為0～60km/h,常用制動減速度為0～0.15g m^2/s。對靜態(tài)試驗和動態(tài)試驗中獲取的數(shù)據(jù)進行整理分析,并以此作為虛擬仿真中的主要參數(shù)和外部驅(qū)動數(shù)據(jù)。（3）通過試驗中的參數(shù)數(shù)據(jù),確定影響踏板操縱的設(shè)計參數(shù),對駕駛室操縱踏板進行仿真優(yōu)化,獲取不同設(shè)計參數(shù)對右下肢肌肉激活程度的影響,為優(yōu)化踏板舒適程度奠定基礎(chǔ)。（4）闡述粒子群優(yōu)化算法的概念并確定基本流程,確定目標函數(shù)和設(shè)計參數(shù)及約束范圍,使用MATLAB軟件與Anybody軟件聯(lián)合仿真,使95百分位男性骨骼肌肉模型下操縱踏板設(shè)計變量最優(yōu)化,優(yōu)化后加速踏板的踏板離地高度為101.6mm,踏板預(yù)緊力為8.9N,最大踏板行程在50～55mm之間選取;制動踏板的踏板離地高度為140.9mm,踏板預(yù)緊力為10.9N,制動踏板與加速踏板間距為66.4mm,最大踏板行程在40～48mm之間選取。將優(yōu)化后的數(shù)據(jù)與原試驗車參數(shù)下的最大肌肉激活程度結(jié)果進行比較,保證肌肉疲勞程度減輕。
王星月[4]（2020）在《考慮骨肌特性的汽車操縱部件人機交互設(shè)計》文中進行了進一步梳理汽車操縱部件作為與駕駛員交互最多的部分,其布置參數(shù)的設(shè)計直接決定了駕駛員的駕駛姿態(tài),從而影響駕駛員的駕駛體驗感和駕駛舒適性。而目前國內(nèi)乘用車主要是按照國際自動機工程師學(xué)會（SAE）的標準進行布置設(shè)計的,缺乏針對中國人體征進行人機參數(shù)設(shè)計以提升汽車駕駛舒適性的研究。目前國內(nèi)外學(xué)者對于人機交互性能主觀評價方法雖然很多,但尚無客觀的方法對這一主觀感覺進行量化分析,得出可應(yīng)用于實車設(shè)計的具體人機布置參數(shù)。針對這一問題,本文將從骨肌力學(xué)特性的角度出發(fā),結(jié)合仿真與臺架實驗結(jié)果,利用主客觀綜合評價方法獲得定量化的舒適性評價指標,開發(fā)面向中國人人體體征的汽車人機數(shù)據(jù)庫,并對各個百分位駕駛員的最優(yōu)人機布置參數(shù)進行預(yù)測。具體研究內(nèi)容如下:第一,在Anybody軟件中建立處于駕駛姿態(tài)下的駕駛員全身骨骼肌肉模型,導(dǎo)入座椅模型和操縱部件模型,并根據(jù)實際駕駛員姿態(tài)約束各關(guān)節(jié)的角度和自由度,模擬真實駕駛員處于不同操縱部件布置參數(shù)下的骨骼肌肉受力情況。搭建出的仿真模型可以通過對人機布置參數(shù)和人體尺寸等數(shù)據(jù)的修改,從而輸出相應(yīng)的人體生物力學(xué)參數(shù)。第二,結(jié)合SAE汽車總布置設(shè)計標準以及汽車操縱部件的布置參數(shù)范圍調(diào)研結(jié)果,進行4因子5水平的中心復(fù)合試驗設(shè)計,優(yōu)化實驗次數(shù)。選取人機交互設(shè)計舒適性相關(guān)的評價指標,包括人體部位主觀打分、主要關(guān)節(jié)角度值、各肌肉群激活程度值。選取12名駕駛員樣本在六自由度柔性試驗臺架上進行實驗,進行肌電信號的采集和主觀評價打分,并完成相應(yīng)的仿真對比試驗。結(jié)合骨肌力學(xué)特性機理分析、仿真和臺架實驗結(jié)果,選取出駕駛員操縱狀態(tài)下的主要工作肌肉群,包括肱肌、斜方肌（上部）、三角肌（中部）、腘繩肌、脛骨前肌和腓腸肌,將其肌肉激活程度作為汽車操縱部件布置舒適性的主要客觀評價參數(shù)。第三,通過對比仿真與臺架實驗數(shù)據(jù),驗證了仿真與臺架實驗具有較高的一致性。分別利用層次分析法和主成分分析法,以6塊肌肉的激活程度和身體部位舒適度評分為指標建立主客觀舒適性評價函數(shù),并根據(jù)評價函數(shù)獲得95、90、50、10百分位男性駕駛員和50、5百分位女性駕駛員的最優(yōu)人機布置參數(shù)范圍。對各百分位駕駛員的舒適關(guān)節(jié)角度范圍和各塊肌肉激活程度范圍進行分析,得出各百分位駕駛員的軀干的舒適姿態(tài)基本相同,而上下肢舒適姿態(tài)隨著身高的增長而逐漸舒展,并且上肢主要發(fā)力肌肉為肱肌,下肢主要發(fā)力肌肉為脛骨前肌和腘繩肌。第四,通過對6個百分位駕駛員的響應(yīng)曲面分析,建立人機布置參數(shù)與舒適性指標的多元回歸方程,并結(jié)合響應(yīng)優(yōu)化器,求取最優(yōu)舒適性指標下的人機布置參數(shù)。在舒適人機布置參數(shù)范圍內(nèi),對24個不同身高尺寸的駕駛員模型進行仿真實驗,通過曲線擬合建立身高尺寸與人機布置參數(shù)之間的量化映射關(guān)系,獲得最優(yōu)人機布置參數(shù)的預(yù)測模型,并將結(jié)果與臺架實驗獲得的6個百分位駕駛員的數(shù)據(jù)進行對比,證明本文建立的模型對5百分位女性與95百分位男性之間的駕駛員的最優(yōu)人機布置參數(shù)進行預(yù)測是有效可行的。
李嫩[5]（2020）在《基于多種碰撞工況的乘用車碰撞仿真及耐撞性能優(yōu)化的研究》文中研究指明近年來,汽車工業(yè)水平的不斷發(fā)展和人民交通需求的提升導(dǎo)致乘用車的數(shù)量日益增多,伴隨著的是車輛安全事故發(fā)生頻率的攀升,這給國家和人民帶來極嚴重的經(jīng)濟損失。汽車安全性能關(guān)系到人的生命安全,因此提升汽車安全性是汽車研發(fā)設(shè)計過程當中必須要考慮的。關(guān)于汽車的安全性能,主要涉及主動安全性能和被動安全性能,而被動安全系統(tǒng)在主動安全系統(tǒng)失效之后起作用,本文將針對汽車的被動安全性能進行研究。目前通過研究汽車單一碰撞工況來優(yōu)化汽車結(jié)構(gòu)很難充分保障乘員的安全性,而研究汽車在多種碰撞工況下的碰撞安全性能更加全面地提高汽車結(jié)構(gòu)的耐撞性。本文通過CAE仿真對某乘用車正碰、偏置碰、側(cè)碰三種形式展開研究,基于多種碰撞工況對乘用車的碰撞仿真及耐撞性能優(yōu)化進行深入研究。首先根據(jù)有限元建模原則分別搭建整車和三種壁障碰撞的有限元模型,模擬出該車100%正碰、40%偏置碰和側(cè)碰的過程,再將三個碰撞模型的K文件輸出并導(dǎo)入LS-DYNA進行計算,得到一系列仿真結(jié)果文件。然后在基于能量管理原則驗證了模型求解數(shù)據(jù)的可靠性之后,通過對三種碰撞模型的求解數(shù)據(jù)深入分析來評價該車的碰撞安全性,分析的結(jié)果顯示該車前端結(jié)構(gòu)和側(cè)圍結(jié)構(gòu)耐撞性需要進一步強化。針對整車100%正碰、40%偏置碰和側(cè)碰仿真結(jié)果對該乘用車的多處結(jié)構(gòu)提出了優(yōu)化方案,分別是在汽車前端支撐結(jié)構(gòu)新增構(gòu)件、改變車門內(nèi)支撐桿支撐形式以及優(yōu)化門檻內(nèi)加強桿結(jié)構(gòu);另外還提出了基于正交試驗對保險杠、前縱梁、前圍板、發(fā)動機艙內(nèi)板、B柱內(nèi)板、B柱加強板b、門檻內(nèi)加強板的厚度進行優(yōu)化的方案。最后分別通過三種碰撞工況仿真試驗去驗證以上優(yōu)化方案,驗證的結(jié)論顯示多個優(yōu)化方案相結(jié)合可以提升該車正碰和側(cè)碰的安全性,證明所提出的多個優(yōu)化方案具有可行性和有效性,為綜合多種碰撞工況提升汽車碰撞安全性的研究提供一定的參考作用。
熊釗[6]（2020）在《起步與加速工況下CVT汽車駕駛性客觀評價》文中認為隨著國內(nèi)汽車市場的逐步成熟,相關(guān)行業(yè)的競爭將會越來越激烈,除燃油經(jīng)濟性、動力性外,駕駛性成為消費者關(guān)注的重要性能之一,因此提升車輛駕駛性將成為廠商實現(xiàn)差異化競爭的重要途徑,提升駕駛性的基礎(chǔ)即是建立駕駛性的評價體系。為了實現(xiàn)企業(yè)對駕駛性更深入研究,本文選取駕駛性客觀評價方法,以某企業(yè)車型為研究對象,從駕駛員的主觀感知出發(fā),選取了起步與固定油門加速時的駕駛性客觀評價指標,并定義指標參數(shù),根據(jù)選定參數(shù),進行駕駛性試驗,為得到可靠的指標參數(shù),針對不同指標選取可靠的信號處理方法,最終將得到的處理后參數(shù),作為客觀評價體系的輸入,以測量設(shè)備的評分模型作為期望值,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。本文主要研究內(nèi)容及成果如下:（1）依照企業(yè)車型的特點,針對起步工況以及加速工況中的固定油門加速,從駕駛員主觀感知出發(fā),選取了完善的駕駛性客觀評價指標,并對每個指標的參數(shù)進行了定義。（2）制定了駕駛性信號采集試驗方案,其中,試驗時的車輛操作按照指標要求,而實驗設(shè)備使用AVL-Drive,并根據(jù)工況特點,進行了測量傳感器安裝的簡化。（3）由于駕駛性實驗得到的為原始數(shù)據(jù),包含各種擾動信號,選取多種數(shù)據(jù)處理方法,按照不同客觀指標進行數(shù)據(jù)處理,以多次重復(fù)試驗客觀指標參數(shù)的波動情況,作為信號處理方法選擇標準,最終為每個客觀評價指標選擇了可靠的信號處理方法。（4）以AVL-Drive的模型評分作為期望值,將本文選取的參數(shù)處理方法得到的參數(shù)獨立化處理后作為輸入,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,并對預(yù)測模型進行驗證。
李曉高[7]（2020）在《電動汽車擺振與車身運動耦合作用研究》文中研究表明擺振是一種可能發(fā)生在摩托車、汽車、飛機、拖車和手推車等輪式運輸設(shè)備轉(zhuǎn)向機構(gòu)上的自激振動現(xiàn)象,也是一種影響運輸設(shè)備正常工作的質(zhì)量缺陷。汽車擺振表現(xiàn)為轉(zhuǎn)向輪繞其主銷的持續(xù)擺動,其實質(zhì)是非線性機械振動系統(tǒng)的一種分岔現(xiàn)象。汽車擺振只發(fā)生在某一個速度區(qū)間內(nèi),當車速進入擺振速度區(qū)間時,擺振才可能發(fā)生,離開該速度區(qū)間則會消失。當車速的變化使得汽車發(fā)生擺振或擺振消失時,則該系統(tǒng)發(fā)生了Hopf分岔,因此擺振屬于Hopf分岔。近幾十年以來,已有許多學(xué)者關(guān)注擺振問題,并進行了大量的理論研究和實驗探索,取得了豐碩的研究成果。但這些研究對汽車擺振發(fā)生機理的解釋并不充分,對引起擺振的各種因素的研究并不完整,因此目前還沒有完全解決汽車擺振問題。已有的相關(guān)研究主要考慮汽車轉(zhuǎn)向輪動力學(xué)模型、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)、前輪定位參數(shù)、運動副之間的間隙和汽車懸架參數(shù)等對擺振的影響,但對于裝入電驅(qū)動系統(tǒng)的電動汽車擺振問題和車身運動對擺振的影響問題并沒有涉及。對于電動汽車,其所涉及的前輪擺振問題的物理機理全部存在,輪胎彈性、路面激勵和輪胎不平衡等因素也同樣存在。同時,由于電驅(qū)動系統(tǒng)的裝入,引起了汽車的簧下質(zhì)量增加、汽車的重心改變和驅(qū)動系統(tǒng)機電耦合等新問題。車身運動產(chǎn)生的作用力通過懸架傳遞到輪胎,擺振產(chǎn)生的前輪軸側(cè)擺也會通過懸架傳遞到車身,車身運動和前輪擺振之間存在相互的耦合作用,因此有必要更深入地進行研究。針對上述問題,參照試驗用用電動汽車結(jié)構(gòu),綜合考慮前懸架的結(jié)構(gòu)、汽車的前輪定位參數(shù)、輪胎的動態(tài)特性和車身對擺振的耦合作用,應(yīng)用第二類拉格朗日方程,分別建立了5自由度電動汽車擺振系統(tǒng)模型和考慮車身運動耦合作用的9自由度汽車擺振系統(tǒng)模型?；谄嚁[振時的輪胎側(cè)偏縱滑混合工況,建立了輪胎的動力學(xué)模型,同時建立了輪胎的擺角與側(cè)偏角之間的非完整約束關(guān)系。依據(jù)所建立的9自由度擺振系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,分析了車身運動與前輪擺振之間的耦合關(guān)系。應(yīng)用數(shù)值分析與仿真的方法,求解了模型不同的兩種擺振系統(tǒng)在初始激勵的作用下各自由度的動態(tài)響應(yīng),并從動態(tài)響應(yīng)的時間歷程、功率譜密度圖和穩(wěn)態(tài)相圖等方面對其進行了深入的分析?；跔顟B(tài)方程,求解了車速變化時非線性擺振系統(tǒng)的線性派生系統(tǒng)狀態(tài)矩陣的特征值軌跡?；谠撎卣髦弟壽E,應(yīng)用線性系統(tǒng)穩(wěn)定系定理和李亞普諾夫給出的關(guān)于非線性系統(tǒng)穩(wěn)定性的判別定理,比較分析了模型不同的兩個擺振系統(tǒng)的Hopf分岔特性和運動穩(wěn)定性,討論了車輪質(zhì)量、車身質(zhì)量、汽車重心位置的改變對擺振系統(tǒng)Hopf分岔特性和運動穩(wěn)定性的影響。通過計算各自由度的功率譜密度,得到了擺振系統(tǒng)各自由度的振動頻率以及這些頻率值之間的關(guān)系,同時研究了汽車速度變化對前輪擺振頻率的影響。通過與燃油汽車比較,研究了電動汽車車輪質(zhì)量的增加對擺振的影響,同時也研究了主銷后傾角,主銷內(nèi)傾角等汽車前輪定位參數(shù)對汽車擺振的影響。應(yīng)用數(shù)值計算的方法,分別研究了擺振系統(tǒng)各自由度的振幅和車速的關(guān)系,研究了汽車的車身質(zhì)量、汽車重心的位置和汽車的前懸架傾角等參數(shù)對各自由度振幅的影響以及這些參數(shù)對汽車擺振速度范圍的影響。使用實驗室搭建的試驗樣車,開展了直線行駛擺振試驗和配重行駛擺振試驗。通過對試驗數(shù)據(jù)進行分析,驗證了所建立模型的準確性和數(shù)值仿真結(jié)果的正確性,研究結(jié)果為電動汽車設(shè)計和擺振防止措施的實施提供了理論依據(jù)。
蘇樹華[8]（2020）在《轉(zhuǎn)向工況下無人駕駛機器人車輛非線性動力學(xué)控制研究》文中提出無人駕駛機器人是一種新型的車輛無人駕駛解決方案,它是能安裝到駕駛室代替人類駕駛員在危險以及惡劣的環(huán)境下進行車輛自動駕駛的智能機器人。本文在課題組對無人駕駛機器人結(jié)構(gòu)特性和車速控制的研究基礎(chǔ)上,研究了在轉(zhuǎn)向工況下無人駕駛機器人車輛非線性動力學(xué)控制機理。首先,分析了無人駕駛機器人各個操縱機構(gòu)的特性,分別建立了轉(zhuǎn)向機械手模型與駕駛機械腿模型。結(jié)合七自由度車輛動力學(xué)模型、驅(qū)動和制動系統(tǒng)模型以及地面反饋負載力矩模型,建立了無人駕駛機器人車輛非線性耦合動力學(xué)模型。然后,建立了由調(diào)整角度策略模塊和調(diào)整角速度策略模塊構(gòu)成的轉(zhuǎn)向操縱策略模型。建立了由縱向操縱踏板切換條件模塊和縱向操縱踏板開度計算模塊構(gòu)成的縱向操縱策略模型。并在轉(zhuǎn)向駕駛工況下將橫向與縱向策略模型融合,建立了“加速-轉(zhuǎn)向”和“減速-轉(zhuǎn)向”的協(xié)調(diào)操縱策略模型。最后,分析了無人駕駛機器人車輛非線性協(xié)調(diào)控制結(jié)構(gòu),接著建立了基于干擾觀測器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定自抗擾控制器以及駕駛機械腿自適應(yīng)模糊反演控制器,結(jié)合操縱車輛策略模型,考慮非線性干擾,建立了“無人駕駛機器人-車輛-道路”閉環(huán)系統(tǒng)模型。通過無人駕駛機器人車輛縱橫向協(xié)調(diào)控制仿真及試驗驗證,驗證了提出方法的有效性。試驗結(jié)果表明,采用提出的協(xié)調(diào)控制策略合理的分配了方向盤旋轉(zhuǎn)角度和油門與制動踏板開度,并且本文提出的橫向與縱向控制器提高了跟蹤精度,使得路徑跟蹤誤差保持在±0.1m之間,速度跟蹤誤差保持在±2km/h之間。
胡嘵嵐[9]（2019）在《CVT齒輪傳動系統(tǒng)的動力學(xué)分析及NVH性能研究》文中研究表明隨著自然環(huán)境惡化,能源危機加劇及汽車尾氣排放雙積分政策的實施,如何采取一定措施來進一步提高車輛燃油經(jīng)濟性變得尤為重要。金屬帶式無級變速器（Continuously Variable Transmission,CVT）作為一種速比可連續(xù)變化的車用傳動裝置,可使發(fā)動機、電機等動力源時刻處于在最優(yōu)工作點,從而提高整車燃油經(jīng)濟性。CVT是通過金屬帶與帶輪錐來傳遞扭矩和轉(zhuǎn)速的機構(gòu),在結(jié)構(gòu)上具有一定的獨特性,但同樣具有諸如齒輪、軸承等一系列通用傳動部件。然而在實際工況下,無論倒擋還是前進擋,CVT中均存在振動、嘯叫等NVH（Noise、Vibration、Harshness）問題,嚴重影響整車的舒適性,降低產(chǎn)品的整體品質(zhì)。針對齒輪振動與噪聲問題的研究,國內(nèi)外學(xué)者做出了很大的貢獻,并形成了一系列的分析方法。但是,金屬帶、齒輪安裝方式以及CVT的扭矩時變特性對齒輪傳動系統(tǒng)非線性動力學(xué)性能的影響均未進行詳細分析。因此,本文以提高CVT傳動系統(tǒng)的NVH性能為目的,依托國家國際科技合作專項和國家自然科學(xué)基金項目,開展金屬帶式CVT齒輪傳動系統(tǒng)的動力學(xué)建模、試驗及NVH性能研究。結(jié)合理論分析及試驗測試,識別CVT的主要噪聲源,對其進行動力學(xué)分析與優(yōu)化,提高其NVH性能。主要研究工作如下:（1）通過理論分析與試驗,識別CVT齒輪傳動系統(tǒng)嘯叫噪聲源。以CVT齒輪傳動系統(tǒng)為研究對象,綜合考慮了CVT結(jié)構(gòu)、變速箱振動噪聲產(chǎn)生的原因及振動噪聲的分析方法,結(jié)合理論計算和振動噪聲測試試驗,確定了該CVT傳動系統(tǒng)前進擋及倒擋中振動與嘯叫噪聲源?；陔A次跟蹤分析法,分析了不同工況下齒輪副的階次振動加速度,研究了前進擋和倒擋中CVT齒輪傳動系統(tǒng)的動態(tài)性能及振動噪聲情況。（2）考慮屬帶張緊力的影響,對齒輪副的修形參數(shù)進行了優(yōu)化和試驗驗證。針對前進擋中嘯叫噪聲源齒輪副,建立了CVT傳動系統(tǒng)的動力學(xué)模型,分析了金屬帶和被動帶輪軸受力情況,研究了不同速比下被動帶輪軸上的彎矩變化規(guī)律,揭示了該對齒輪的受載情況;并進行了齒輪嚙合斑試驗,驗證了動力學(xué)模型的準確性。同時,以齒輪副的接觸載荷密度為優(yōu)化目標,齒廓最大修形量、修形長度、螺旋角與鼓形修形量為變量,應(yīng)用快速非支配排序遺傳算法,對該對齒輪副的修形參數(shù)進行了優(yōu)化。對比分析了修形優(yōu)化前后CVT傳動系統(tǒng)動力學(xué)模型中該齒輪副的嚙合情況,測量了修形后實車工況下變速箱的振動加速度和噪聲值,驗證了修形優(yōu)化的有效性。（3）提出了基于近似回歸公式和斜齒輪切片法的時變嚙合剛度計算方法,計算了恒定與漸變扭矩下斜齒輪副的時變嚙合剛度。并建立了整車動力學(xué)模型,結(jié)合整車試驗,驗證了整車模型的正確性;同時,基于此整車動力學(xué)模型,研究了全油門加速工況下齒輪副嚙合剛度的時變特性。分析了輸入轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速與時變嚙合剛度的關(guān)系。此外,建立了前進擋齒輪副A的非線性動力學(xué)模型,結(jié)合計算得到的不同恒定扭矩與漸變扭矩下該齒輪副的時變嚙合剛度,分析了該對齒輪副的非線性動力學(xué)特性。（4）針對CVT倒擋嘯叫噪聲問題,研究了倒擋雙級行星系對變速箱NVH性能的影響。建立倒擋雙級行星系的非線性動力學(xué)模型,結(jié)合轉(zhuǎn)矩變化下斜齒輪嚙合剛度的計算方法,計算了恒定和漸變轉(zhuǎn)矩下各齒輪副的嚙合剛度,分析了該行星輪系的非線性動力學(xué)特性。同時,研究了不同油門開度下該行星齒輪系各齒輪副時變嚙合剛度及動力學(xué)特性,測量了不同油門開度時倒擋加速工況下CVT的振動與噪聲情況,對比分析了這些工況下的理論計算結(jié)果與試驗測試數(shù)據(jù),驗證了非線性動力學(xué)模型以及動力學(xué)仿真分析結(jié)果的的可靠性。（5）考慮花鍵聯(lián)接方式,研究了齒輪-花鍵系統(tǒng)的動力學(xué)及變速器NVH性能。結(jié)合有限單元法計算了不同裝配方式（大徑定心,鍵側(cè)定心及無花鍵）下齒輪-花鍵系統(tǒng)的時變嚙合剛度,并基于此時變嚙合剛度建立了齒輪-花鍵系統(tǒng)的動力學(xué)模型,分析了不同裝配方式及大徑定心時不同過盈量下齒輪-花鍵系統(tǒng)的非線性動力學(xué)特性,同時,通過實車前進擋加速及減速工況下的振動和噪聲測試試驗,研究該系統(tǒng)齒輪副的階次振動情況,并與理論仿真結(jié)果對比分析,驗證了動力學(xué)模型及分析結(jié)果的正確性。綜上所述,以車用CVT齒輪傳動系統(tǒng)為研究對象,針對前進擋和倒擋中齒輪的振動與嘯叫問題,結(jié)合動力學(xué)理論與振動噪聲試驗,研究了CVT傳動系統(tǒng)產(chǎn)生嘯叫的主要原因以及影響其NVH性能的重要因素,探索了該傳動系統(tǒng)減振降噪的優(yōu)化方法,為改善CVT振動噪聲特性,提高整車NVH性能而提出的一系列分析方法、理論依據(jù)等,可應(yīng)用于實際CVT研發(fā),為國產(chǎn)CVT性能的提升做出一定的貢獻。
毛亞岐[10]（2019）在《基于火災(zāi)危險性分析的客車防火開發(fā)體系研究》文中提出客車火災(zāi)具有危害性大、難以覺察等特點,極易造成群死群傷的公共事件。在客車技術(shù)日新月異的環(huán)境下,新興的動力電池技術(shù)帶來了極大的火災(zāi)安全隱患,我國已經(jīng)推廣的電動大巴火災(zāi)風(fēng)險日益凸顯,氫燃料技術(shù)、自動駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)等技術(shù)在客車上的應(yīng)用也為客車火災(zāi)帶來極大的不確定性。但從國內(nèi)外的研究來看,汽車火災(zāi)研究多為事后控制,缺乏從設(shè)計源頭預(yù)防的風(fēng)險思維,客車產(chǎn)品開發(fā)體系未將防火安全納入其中,導(dǎo)致客車產(chǎn)品開發(fā)與火災(zāi)防護技術(shù)的應(yīng)用不同步,客車火災(zāi)的預(yù)防存在極大的局限性。本文以火災(zāi)防護研究及成果工程化應(yīng)用為對象,研究客車火災(zāi)的危險性,將研究成果與AK.NAM整車產(chǎn)品開發(fā)模型映射,形成一套基于客車全生命周期的火災(zāi)防護與整車開發(fā)同步應(yīng)用的防火開發(fā)體系,為從設(shè)計源頭預(yù)防客車火災(zāi)奠定基礎(chǔ)。本文運用理論分析的方法開展火災(zāi)事故機理分析,使用Petrella評價體系及相關(guān)評價方法對客車用材料的火災(zāi)危險性進行等級劃分;運用實驗研究對客車重點火災(zāi)危險源進行定量分析,采用錐形熱量儀對客車上使用的物料進行燃燒實驗,采集材料的燃燒特性,定量地確定其火災(zāi)危險性;在早期火災(zāi)試驗臺上對動力轉(zhuǎn)向油品進行熱輻射實驗,對60Ah單體磷酸鐵鋰動力電池的火災(zāi)危險性和火災(zāi)行為進行研究。并以實驗研究獲得的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為輸入,運用FDS建立HFF6800GEVB3型純電動城市客車三維模型,通過仿真分析的方法模擬客車火災(zāi)的蔓延情況,研究仿真分析在防火安全開發(fā)中的應(yīng)用。本文首先對客車的火災(zāi)危險源進行分析,以HFF6800GEVB3客車為對象進行分析,識別了第一類火災(zāi)危險源,形成客車可燃材料清單。同時,采用系統(tǒng)安全分析方法,識別第二類火災(zāi)危險源,編制了客車安全檢查表,為客車全生命周期中的火災(zāi)安全防護提供依據(jù)。之后運用事故機理分析的方法對客車火災(zāi)多發(fā)的系統(tǒng)如汽車電路系統(tǒng)、油路系統(tǒng)、動力電池系統(tǒng)、機械摩擦、發(fā)動機艙靜電、PCB板等引起的火災(zāi)原因進行分析,從理論上研究客車設(shè)計中的防火安全開發(fā)方向。其次,本文在危險源識別的基礎(chǔ)上,設(shè)計了實驗方案,使用錐形量熱儀對客車上使用的材料進行燃燒特性數(shù)據(jù)的采集,對各種材料的實驗結(jié)果進行匯總分析,運用Petrella評價體系評估其火災(zāi)危險性,發(fā)現(xiàn)20種內(nèi)外飾材料有90%以上為中等危險材料,底盤管路、高壓線路全部為中等及以上危險材料;在火災(zāi)早期實驗臺上對動力轉(zhuǎn)向油品進行輻射實驗,動力轉(zhuǎn)向油品的臨界熱流（CHF）為8.07kW/m2,在外界較高輻射熱流下的火災(zāi)危險性較高;對60Ah單體磷酸鐵鋰動力電池進行了輻射加熱實驗,實驗結(jié)果表明電池的SOC值與外界輻射通量對電池?zé)崾Э赜兄@著的影響。通過對火災(zāi)危險源的定量實驗分析,進一步完善了客車防火設(shè)計開發(fā)方向。第三,本文以實驗所獲取的各種材料燃燒特性參數(shù)作為數(shù)值模擬的基本條件直接使用,運用FDS軟件構(gòu)建了安凱HFF6800GEVB3型純電動城市客車實際火災(zāi)場景的三維仿真模型,模擬了在客車前、中、尾部失火時的火災(zāi)蔓延情況,對CO濃度、溫度和煙顆粒的變化進行了分析。仿真結(jié)果表明,開窗有利于車內(nèi)發(fā)生火災(zāi)時的煙氣及熱氣的快速排出。最后,本文將火災(zāi)危險性分析研究中獲得的結(jié)果與安徽安凱汽車股份公司的AK.NAM整車產(chǎn)品開發(fā)流程模型進行映射,基于風(fēng)險分析的思維,從產(chǎn)品策劃開始同步啟動火災(zāi)防護安全性研究,在基于V模型的AK.NAM汽車產(chǎn)品開發(fā)模型的協(xié)同下,將汽車可能產(chǎn)生的火災(zāi)隱患點預(yù)防方案融入到產(chǎn)品設(shè)計、驗證的各個環(huán)節(jié)。通過材料的選型、整車電路的優(yōu)化設(shè)計、管線路鋪設(shè)等針對性設(shè)計,從源頭打造安全的客車產(chǎn)品。通過設(shè)計驗證方案,考評設(shè)計方案的合理性,識別產(chǎn)品預(yù)防性維護的關(guān)鍵點,制定產(chǎn)品火災(zāi)防護預(yù)防性維修方案,確保汽車整車產(chǎn)品在全生命周期范圍內(nèi)預(yù)防火災(zāi)的發(fā)生,形成一套與整車產(chǎn)品開發(fā)同步的客車防火開發(fā)體系,為從設(shè)計源頭預(yù)防客車火災(zāi)奠定科學(xué)基礎(chǔ)。
二、對汽車油門踏板振動的試驗研究（論文開題報告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準備的觀點或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲管理單元結(jié)構(gòu)并詳細分析其設(shè)計過程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲器并行查找,支持粗粒度為64KB和細粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級分層頁表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細論述了四級頁表轉(zhuǎn)換過程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲系統(tǒng)實現(xiàn)的一個重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象從而得到有關(guān)信息。
實驗法：通過主支變革、控制研究對象來發(fā)現(xiàn)與確認事物間的因果關(guān)系。
文獻研究法：通過調(diào)查文獻來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實踐的需要提出設(shè)計。
定性分析法：對研究對象進行“質(zhì)”的方面的研究，這個方法需要計算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過具體的數(shù)字，使人們對研究對象的認識進一步精確化。
跨學(xué)科研究法：運用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行研究。
功能分析法：這是社會科學(xué)用來分析社會現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設(shè)一個與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、對汽車油門踏板振動的試驗研究（論文提綱范文）
（1）城市物流車多擋變速電驅(qū)動橋換擋控制策略研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 電驅(qū)動橋國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 純電動汽車換擋規(guī)律國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.4 課題研究的主要內(nèi)容 |
| 第2章 面向三擋電驅(qū)動橋的仿真模型建立 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 仿真模型建立 |
| 2.2.1 駕駛員模型 |
| 2.2.2 電機模型 |
| 2.2.3 變速器模型 |
| 2.2.4 整車動力學(xué)模型 |
| 2.3 本章小結(jié) |
| 第3章 面向三擋電驅(qū)動橋的參數(shù)辨識研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 駕駛員意圖識別研究 |
| 3.2.1 駕駛員驅(qū)動意圖識別 |
| 3.2.2 駕駛員制動意圖識別 |
| 3.2.3 駕駛意圖識別模型的建立 |
| 3.2.4 駕駛意圖識別結(jié)果分析 |
| 3.3 路面縱向坡度識別研究 |
| 3.3.1 帶有遺忘因子的遞推最小二乘系統(tǒng)辨識法原理 |
| 3.3.2 FFRLS算法在路面縱向坡度識別中的應(yīng)用 |
| 3.3.3 路面縱向坡度識別模型的建立 |
| 3.3.4 路面縱向坡度識別結(jié)果分析 |
| 3.4 物流車質(zhì)量識別研究 |
| 3.4.1 擴展卡爾曼濾波原理 |
| 3.4.2 EKF算法在整車質(zhì)量識別中的應(yīng)用 |
| 3.4.3 整車質(zhì)量識別模型的建立 |
| 3.4.4 整車質(zhì)量識別結(jié)果分析 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 自適應(yīng)的綜合性換擋控制策略研究 |
| 4.1 換擋規(guī)律綜述 |
| 4.2 基本換擋規(guī)律的制定 |
| 4.2.1 基于動力性的換擋規(guī)律制定 |
| 4.2.2 基于經(jīng)濟性的換擋規(guī)律制定 |
| 4.3 綜合性換擋控制策略制定 |
| 4.3.1 目標函數(shù)及約束條件 |
| 4.3.2 基于粒子群算法(PSO)的多目標換擋點求解 |
| 4.4 換擋控制策略研究 |
| 4.4.1 換擋過程數(shù)學(xué)模型 |
| 4.4.2 換擋品質(zhì)及評價指標 |
| 4.5 自適應(yīng)的綜合性換擋控制策略制定 |
| 4.5.1 城市物流車質(zhì)量變化對換擋規(guī)律的修正 |
| 4.5.2 駕駛員駕駛意圖及路面縱向坡度對換擋規(guī)律的修正 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第5章 仿真分析及試驗驗證 |
| 5.1 換擋控制策略仿真分析 |
| 5.2 綜合性換擋規(guī)律仿真分析 |
| 5.2.1 綜合性換擋規(guī)律動力性能仿真分析 |
| 5.2.2 綜合性換擋規(guī)律經(jīng)濟性能仿真分析 |
| 5.2.3 綜合性換擋規(guī)律綜合性能仿真分析 |
| 5.3 自適應(yīng)的綜合性換擋規(guī)律仿真分析 |
| 5.3.1 質(zhì)量修正后的綜合性換擋規(guī)律仿真分析 |
| 5.3.2 駕駛員意圖及路面縱向坡度修正后的綜合性換擋規(guī)律仿真分析 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 總結(jié) |
| 6.2 未來研究工作展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
（2）基于乘員體壓分布與生理信息的汽車座椅乘坐舒適性研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 汽車座椅舒適性研究進展 |
| 1.2.1 舒適性形成機制 |
| 1.2.2 舒適性研究方法和評價指標 |
| 1.2.3 舒適性評價 |
| 1.3 論文主要研究內(nèi)容 |
| 第2章 基于骨肌生物力學(xué)的舒適駕駛姿態(tài)研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 影響駕駛姿態(tài)的硬點尺寸研究 |
| 2.3 基于骨肌生物力學(xué)的舒適駕駛姿態(tài)評估臺架試驗研究 |
| 2.3.1 臺架試驗方案設(shè)計 |
| 2.3.2 舒適駕駛姿態(tài)評估臺架試驗結(jié)果與分析 |
| 2.4 基于骨肌生物力學(xué)的舒適駕駛姿態(tài)仿真分析 |
| 2.4.1 駕駛員駕駛姿態(tài)的仿真建模 |
| 2.4.2 臺架試驗與仿真結(jié)果的一致性分析 |
| 2.5 驗證與討論 |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 第3章 基于AHP法限制熵權(quán)法的駕駛姿態(tài)舒適性客觀量化評估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 駕駛姿態(tài)舒適性機理與試驗研究 |
| 3.2.1 駕駛姿態(tài)舒適性機理 |
| 3.2.2 駕駛姿態(tài)舒適性試驗研究與分析 |
| 3.3 基于AHP法限制熵權(quán)法的駕駛姿態(tài)舒適性指標權(quán)重評價模型 |
| 3.3.1 駕駛姿態(tài)舒適性評價指標體系構(gòu)建 |
| 3.3.2 駕駛姿態(tài)舒適性評價指標權(quán)重評價方法 |
| 3.3.3 基于AHP法限制熵權(quán)法的駕駛姿態(tài)舒適性評價模型 |
| 3.4 基于AHP法限制熵權(quán)法的駕駛姿態(tài)舒適性量化評估結(jié)果與分析 |
| 3.5 驗證與討論 |
| 3.6 本章小結(jié) |
| 第4章 基于體壓分布和生理信息的長短時駕乘舒適性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于體壓分布和生理信息的長短時駕乘舒適性試驗方案設(shè)計 |
| 4.3 基于體壓分布和生理信息的長短時駕乘舒適性試驗結(jié)果 |
| 4.3.1 長短時行駛工況下的體壓分布 |
| 4.3.2 長短時行駛工況下的肌肉激活程度和受力特性 |
| 4.4 討論與分析 |
| 4.4.1 基于體壓分布的汽車座椅駕乘舒適性 |
| 4.4.2 基于生理信息的汽車座椅駕乘舒適性 |
| 4.4.3 基于體壓分布與生理信息的駕乘舒適性量化評估與隱性損傷 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 基于正則化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的舒適性預(yù)測模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 正則化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 5.3 正則化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)舒適性預(yù)測模型 |
| 5.3.1 正則化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)舒適性預(yù)測模型的建立 |
| 5.3.2 正則化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)舒適性預(yù)測模型的結(jié)果分析 |
| 5.3.3 與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法對比 |
| 5.4 不同體征駕駛員的最優(yōu)人機布置參數(shù) |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 全文總結(jié) |
| 6.2 創(chuàng)新成果 |
| 6.3 研究展望 |
| 參考文獻 |
| 附錄 |
| 作者簡介及攻讀博士期間所取得的科研成果 |
| 致謝 |
（3）基于多學(xué)科方法的乘用車操縱踏板舒適性設(shè)計（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題來源 |
| 1.2 研究目的及意義 |
| 1.3 汽車操縱踏板的研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.1 汽車踏板設(shè)計的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.2 汽車踏板舒適性評價的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.4 主要研究內(nèi)容 |
| 1.5 技術(shù)路線 |
| 第二章 基于人機工程學(xué)的駕駛室踏板動力學(xué)模型搭建 |
| 2.1 人體骨肌系統(tǒng) |
| 2.2 人體模型搭建 |
| 2.2.1 Anybody軟件簡介 |
| 2.2.2 Anybody人體模型搭建 |
| 2.3 駕駛室及踏板整體布局 |
| 2.3.1 駕駛室整體布局 |
| 2.3.2 駕駛室踏板及其布局 |
| 2.4 駕駛員與乘用車之間的人與環(huán)境耦合 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第三章 乘用車踏板操縱試驗 |
| 3.1 試驗方案設(shè)計 |
| 3.1.1 試驗對象 |
| 3.1.2 試驗設(shè)備選取、安裝和使用 |
| 3.2 試驗數(shù)據(jù)采集 |
| 3.2.1 靜態(tài)試驗動作設(shè)計與數(shù)據(jù)采集 |
| 3.2.2 動態(tài)試驗動作設(shè)計與數(shù)據(jù)采集 |
| 3.3 試驗數(shù)據(jù)處理與分析 |
| 3.3.1 靜態(tài)試驗數(shù)據(jù) |
| 3.3.2 動態(tài)試驗數(shù)據(jù)整理 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第四章 駕駛室踏板設(shè)計因子對人機匹配的影響分析 |
| 4.1 操縱踏板的設(shè)計變量 |
| 4.2 試驗車駕駛室踏板肌肉激活程度分析 |
| 4.3 加速踏板 |
| 4.3.1 踏板離地高度的影響 |
| 4.3.2 踏板預(yù)緊力的影響 |
| 4.3.3 踏板離地高度與預(yù)緊力之間的影響 |
| 4.4 制動踏板 |
| 4.4.1 踏板離地高度的影響 |
| 4.4.2 踏板預(yù)緊力的影響 |
| 4.5 加速踏板和制動踏板間距的影響 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第五章 基于粒子群優(yōu)化算法的踏板參數(shù)設(shè)計 |
| 5.1 粒子群優(yōu)化算法 |
| 5.1.1 粒子群優(yōu)化算法的概念及優(yōu)缺點 |
| 5.1.2 粒子群優(yōu)化算法數(shù)學(xué)模型 |
| 5.2 乘用車踏板舒適性優(yōu)化設(shè)計 |
| 5.3 優(yōu)化結(jié)果 |
| 5.3.1 加速踏板 |
| 5.3.2 制動踏板 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 總結(jié) |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 作者簡介 |
（4）考慮骨肌特性的汽車操縱部件人機交互設(shè)計（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題的提出 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 本文研究內(nèi)容 |
| 第2章 駕駛員骨肌力學(xué)模型的建立 |
| 2.1 人體骨骼肌力學(xué)系統(tǒng) |
| 2.1.1 駕駛員上肢骨肌力學(xué)特性分析 |
| 2.1.2 駕駛員下肢骨肌力學(xué)特性分析 |
| 2.2 生物力學(xué)仿真系統(tǒng)概述 |
| 2.3 駕駛員骨肌力學(xué)模型建立 |
| 2.3.1 全局參考系的設(shè)定 |
| 2.3.2 駕駛員模型設(shè)計 |
| 2.3.3 環(huán)境模型設(shè)計 |
| 2.3.4 駕駛員模型與環(huán)境模型的連接 |
| 2.3.5 仿真模型的參數(shù)修改 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 考慮骨肌力學(xué)特性的汽車人機交互實驗設(shè)計 |
| 3.1 人機參數(shù)和實驗水平選擇 |
| 3.2 駕駛員樣本選擇 |
| 3.2.1 駕駛員尺寸數(shù)據(jù)的選擇 |
| 3.2.2 駕駛員身高百分位的選擇 |
| 3.2.3 駕駛員被試樣本篩選 |
| 3.3 舒適性評價指標 |
| 3.3.1 主觀評價指標 |
| 3.3.2 客觀評價指標 |
| 3.4 臺架實驗設(shè)計方案 |
| 3.4.1 實驗設(shè)備 |
| 3.4.2 六自由度柔性實驗臺架設(shè)計 |
| 3.4.3 實驗次數(shù)優(yōu)化設(shè)計 |
| 3.4.4 實驗步驟 |
| 3.5 測量肌肉群的篩選 |
| 3.5.1 駕駛員駕駛姿態(tài)時的主要工作肌群分析 |
| 3.5.2 模擬仿真初步篩選肌肉 |
| 3.5.3 被測肌肉的MVC標定與通道設(shè)置 |
| 3.5.4 臺架預(yù)實驗驗證仿真篩選結(jié)果 |
| 3.6 本章小結(jié) |
| 第4章 考慮骨肌力學(xué)特性的汽車人機交互舒適性分析 |
| 4.1 臺架與仿真數(shù)據(jù)一致性分析 |
| 4.2 主客觀舒適性評價函數(shù)建立 |
| 4.2.1 客觀不舒適度評價函數(shù)的建立 |
| 4.2.2 主觀舒適度評價函數(shù)的建立 |
| 4.2.3 基于評價函數(shù)的主客觀綜合分析 |
| 4.3 基于主客觀評價函數(shù)的人機布置參數(shù)設(shè)計 |
| 4.3.1 95th駕駛員最優(yōu)人機布置參數(shù)設(shè)計 |
| 4.3.2 其他百分位駕駛員的最優(yōu)人機布置參數(shù)設(shè)計 |
| 4.3.3 各百分位駕駛員最優(yōu)人機布置參數(shù)范圍分析 |
| 4.3.4 最優(yōu)人機布置參數(shù)下的駕駛員關(guān)節(jié)角度和肌肉激活程度 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第5章 最優(yōu)人機布置參數(shù)預(yù)測模型的建立 |
| 5.1 人機布置參數(shù)與舒適性指標之間的關(guān)系模型 |
| 5.2 人機布置參數(shù)預(yù)測模型的建立 |
| 5.3 預(yù)測模型的驗證 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 全文工作總結(jié) |
| 6.2 未來工作展望 |
| 參考文獻 |
| 作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果 |
| 致謝 |
（5）基于多種碰撞工況的乘用車碰撞仿真及耐撞性能優(yōu)化的研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.2 研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 國內(nèi)外汽車安全法規(guī)及新車評價規(guī)范 |
| 1.2.2 汽車正面碰撞研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 汽車側(cè)面碰撞研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.4 汽車多工況碰撞研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 本文主要研究內(nèi)容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 主要研究內(nèi)容 |
| 1.3.3 技術(shù)路線 |
| 第二章 汽車碰撞有限元理論 |
| 2.1 有限元法基本理論 |
| 2.1.1 有限元法 |
| 2.1.2 非線性有限元算法 |
| 2.2 接觸碰撞算法 |
| 2.2.1 接觸碰撞類型及算法 |
| 2.2.2 接觸算法的數(shù)值計算方法 |
| 2.3 顯式中心差分法 |
| 2.4 時間步長控制理論 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第三章 多種碰撞工況仿真建模 |
| 3.1 整車及壁障模型前處理 |
| 3.1.1 建模原則 |
| 3.1.2 幾何清理與網(wǎng)格劃分 |
| 3.1.3 網(wǎng)格和節(jié)點穿透檢查 |
| 3.1.4 材料和屬性設(shè)置 |
| 3.1.5 連接建模 |
| 3.1.6 接觸設(shè)置 |
| 3.1.7 加載及約束設(shè)置 |
| 3.2 多種碰撞工況有限元模型 |
| 3.2.1 汽車正面100%碰撞剛性壁障模型 |
| 3.2.2 汽車正面40%碰撞可變形壁障模型 |
| 3.2.3 可變形移動壁障側(cè)碰汽車模型 |
| 3.3 模型求解及后處理 |
| 3.3.1 計算參數(shù)和輸出設(shè)置 |
| 3.3.2 提交計算求解 |
| 3.3.3 計算結(jié)果后處理 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第四章 碰撞仿真結(jié)果分析 |
| 4.1 汽車100%正碰仿真結(jié)果分析 |
| 4.1.1 計算可信度分析 |
| 4.1.2 正碰響應(yīng)及關(guān)鍵部件變形分析 |
| 4.1.3 碰撞速度分析 |
| 4.1.4 A柱折彎分析 |
| 4.1.5 前圍板侵入分析 |
| 4.1.6 轉(zhuǎn)向管柱向后侵入量 |
| 4.2 汽車40%偏置碰仿真結(jié)果分析 |
| 4.2.1 計算可信度分析 |
| 4.2.2 偏置碰車體及關(guān)鍵部件變形分析 |
| 4.2.3 B柱加速度分析 |
| 4.2.4 駕駛員側(cè)A柱及轉(zhuǎn)向管柱侵入分析 |
| 4.2.5 前圍板及底板變形分析 |
| 4.2.6 制動及油門踏板侵入分析 |
| 4.2.7 碰撞側(cè)門框變形分析 |
| 4.3 汽車側(cè)碰仿真結(jié)果分析 |
| 4.3.1 計算可信度分析 |
| 4.3.2 側(cè)碰整車和可變形移動壁障變形分析 |
| 4.3.3 可變形移動壁障加速度分析 |
| 4.3.4 B柱變形分析 |
| 4.3.5 被撞車門侵入分析 |
| 4.3.6 車門門檻翻轉(zhuǎn)角分析 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第五章 基于多種碰撞工況的耐撞性協(xié)同優(yōu)化 |
| 5.1 耐撞性優(yōu)化方案設(shè)計 |
| 5.1.1 前端防撞結(jié)構(gòu)改進方案 |
| 5.1.2 側(cè)圍結(jié)構(gòu)改進方案 |
| 5.1.3 基于正交試驗改進零部件厚度 |
| 5.2 改進方案仿真驗證 |
| 5.2.1 汽車100%正碰仿真驗證 |
| 5.2.2 汽車40%偏置碰仿真驗證 |
| 5.2.3 汽車側(cè)碰仿真驗證 |
| 5.3 本章小結(jié) |
| 結(jié)論和展望 |
| 參考文獻 |
| 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果 |
| 致謝 |
（6）起步與加速工況下CVT汽車駕駛性客觀評價（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題背景 |
| 1.1.1 駕駛性概念 |
| 1.1.2 駕駛性的評價 |
| 1.2 研究的目的及意義 |
| 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 |
| 1.4 課題來源與主要研究內(nèi)容 |
| 第2章 駕駛性客觀評價指標選取 |
| 2.1 汽車運行工況介紹與選取 |
| 2.2 起步工況評價指標的選取 |
| 2.2.1 蠕行起步客觀評價指標 |
| 2.2.2 靜止起步客觀評價指標 |
| 2.2.3 半坡起步客觀評價指標 |
| 2.2.4 起步工況客觀評價指標總結(jié) |
| 2.3 加速工況評價指標選取 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 駕駛性客觀評價整車試驗方案 |
| 3.1 試驗汽車整體參數(shù)介紹 |
| 3.2 整車實驗條件 |
| 3.3 駕駛性客觀評價測量設(shè)備 |
| 3.3.1 驅(qū)動主機 |
| 3.3.2 測量傳感器的安裝 |
| 3.3.3 測量設(shè)備的整體布線 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第4章 駕駛性評價信號的處理 |
| 4.1 駕駛性客觀評價常用的信號處理方法 |
| 4.1.1 加權(quán)平滑濾波 |
| 4.1.2 傅里葉變換 |
| 4.1.3 小波變換 |
| 4.2 客觀指標處理方法比較 |
| 4.2.1 理想加速度信號的處理 |
| 4.2.2 帶低頻擾動的加速度信號處理 |
| 4.2.3 高、低頻擾動信號處理 |
| 4.3 本章小結(jié) |
| 第5章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛性客觀評價模型的構(gòu)建 |
| 5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法理論基礎(chǔ) |
| 5.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu) |
| 5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則 |
| 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型 |
| 5.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出 |
| 5.2.2 預(yù)測模型參數(shù) |
| 5.2.3 預(yù)測模型的結(jié)果分析 |
| 5.3 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 全文總結(jié) |
| 6.2 工作展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻 |
| 附錄A 研究生期間發(fā)表的論文 |
| 附錄B 研究生期間參與的科研項目 |
| 附錄C 企業(yè)標準 |
（7）電動汽車擺振與車身運動耦合作用研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題研究的背景及意義 |
| 1.1.1 擺振現(xiàn)象的描述以及擺振機理的解釋 |
| 1.1.2 擺振對汽車的影響及危害 |
| 1.2 電動汽車發(fā)展與汽車擺振問題研究概況 |
| 1.2.1 電動汽車與電動汽車技術(shù)的發(fā)展概況 |
| 1.2.2 汽車擺振問題研究概況 |
| 1.3 本文主要研究內(nèi)容 |
| 1.3.1 本文研究課題的提出 |
| 1.3.2 本文主要研究內(nèi)容與框架 |
| 第二章 汽車擺振系統(tǒng)建模 |
| 2.1 汽車坐標系與坐標變換 |
| 2.1.1 汽車坐標系 |
| 2.1.2 坐標變換 |
| 2.2 電動汽車擺振系統(tǒng)建模 |
| 2.2.1 電動汽車結(jié)構(gòu) |
| 2.2.2 電動汽車擺振系統(tǒng)機械模型 |
| 2.2.3 電動汽車擺振系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 |
| 2.3 考慮車身運動耦合作用的汽車擺振系統(tǒng)建模 |
| 2.3.1 考慮車身運動耦合作用的汽車擺振系統(tǒng)結(jié)構(gòu) |
| 2.3.2 汽車擺振時懸架變形的計算 |
| 2.3.3 考慮車身運動耦合作用的汽車擺振系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 |
| 2.4 輪胎模型與輪胎約束方程 |
| 2.4.1 輪胎模型 |
| 2.4.2 輪胎約束方程 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第三章 汽車擺振系統(tǒng)分岔特性與運動穩(wěn)定性分析 |
| 3.1 非線性系統(tǒng)理論簡介 |
| 3.1.1 非線性振動理論的基本概念 |
| 3.1.2 非線性振動系統(tǒng)的運動穩(wěn)定性 |
| 3.1.3 非線性系統(tǒng)的分岔特性與Hopf分岔定理 |
| 3.2 電動汽車擺振系統(tǒng)的Hopf分岔特性與運動穩(wěn)定性 |
| 3.3 考慮車身運動耦合作用的汽車擺振系統(tǒng)Hopf分岔特性與運動穩(wěn)定性 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第四章 汽車擺振系統(tǒng)數(shù)值仿真分析 |
| 4.1 微分方程組的數(shù)值求解方法 |
| 4.2 電動汽車擺振數(shù)值仿真 |
| 4.2.1 電動汽車擺振系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng) |
| 4.2.2 電動汽車前輪定位參數(shù)對擺振的影響 |
| 4.3 考慮車身運動耦合作用的汽車擺振數(shù)值仿真 |
| 4.3.1 車身參數(shù)計算 |
| 4.3.2 考慮車身運動耦合作用的汽車擺振系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng) |
| 4.3.3 擺振系統(tǒng)的振動頻率 |
| 4.4 汽車參數(shù)對擺振的影響 |
| 4.4.1 擺振系統(tǒng)各自由度的振幅與車速的關(guān)系 |
| 4.4.2 汽車車身質(zhì)量對擺振的影響 |
| 4.4.3 汽車重心縱向位置對擺振的影響 |
| 4.4.4 汽車前懸架傾角對擺振的影響 |
| 4.4.5 汽車參數(shù)對擺振臨界速度的影響 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第五章 基于實車平臺的電動汽車擺振試驗 |
| 5.1 四輪獨立驅(qū)動電動車試驗平臺搭建 |
| 5.1.1 四輪獨立驅(qū)動電動汽車結(jié)構(gòu)與總體方案 |
| 5.1.2 輪轂電機與電機驅(qū)動控制器 |
| 5.1.3 動力電源系統(tǒng) |
| 5.1.4 轉(zhuǎn)向系統(tǒng) |
| 5.1.5 電動汽車整車驅(qū)動與控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu) |
| 5.2 電動汽車擺振實車試驗 |
| 5.2.1 直線行駛試驗 |
| 5.2.2 配重行駛試驗 |
| 5.3 本章小結(jié) |
| 第六章 全文總結(jié)與展望 |
| 6.1 現(xiàn)有研究工作的總結(jié) |
| 6.1.1 研究內(nèi)容 |
| 6.1.2 研究結(jié)論 |
| 6.1.3 主要創(chuàng)新點 |
| 6.2 未來研究工作的展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻 |
| 附錄 |
| 附錄1:擺振系統(tǒng)仿真參數(shù)描述與參數(shù)值 |
| 附錄2:考慮車身運動耦合作用的擺振系統(tǒng)線性派生系統(tǒng)狀態(tài)矩陣 |
| 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 |
（8）轉(zhuǎn)向工況下無人駕駛機器人車輛非線性動力學(xué)控制研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 無人駕駛機器人研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 車輛橫縱向耦合非線性動力學(xué)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 操縱車輛策略建模研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.4 無人駕駛機器人車輛非線性協(xié)調(diào)控制研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 主要研究內(nèi)容 |
| 2 無人駕駛機器人車輛橫縱向耦合動力學(xué)建模 |
| 2.1 無人駕駛機器人模型 |
| 2.1.1 無人駕駛機器人結(jié)構(gòu)原理 |
| 2.1.2 轉(zhuǎn)向機械手運動學(xué)模型 |
| 2.1.3 轉(zhuǎn)向機械手動力學(xué)模型 |
| 2.1.4 駕駛機械腿運動學(xué)模型 |
| 2.1.5 駕駛機械腿動力學(xué)模型 |
| 2.2 無人駕駛機器人操縱車輛非線性耦合動力學(xué)模型 |
| 2.2.1 七自由度車輛動力學(xué)模型 |
| 2.2.2 車輛驅(qū)動系統(tǒng)與制動系統(tǒng)模型 |
| 2.2.3 地面反饋負載力矩模型 |
| 2.2.4 駕駛機器人車輛耦合非線性動力學(xué)模型 |
| 2.2.5 無人駕駛機器人車輛耦合模型驗證 |
| 2.3 本章小結(jié) |
| 3 無人駕駛機器人操縱車輛策略建模 |
| 3.1 橫向操縱策略模型 |
| 3.1.1 轉(zhuǎn)向行為描述 |
| 3.1.2 轉(zhuǎn)向操縱策略 |
| 3.2 縱向操縱策略模型 |
| 3.2.1 縱向操縱踏板切換條件 |
| 3.2.2 縱向操縱踏板開度計算 |
| 3.3 轉(zhuǎn)向工況下無人駕駛機器人協(xié)調(diào)操縱策略 |
| 3.3.1 加速-轉(zhuǎn)向工況操縱策略 |
| 3.3.2 減速-轉(zhuǎn)向工況操縱策略 |
| 3.4 轉(zhuǎn)向工況下協(xié)調(diào)操縱策略驗證 |
| 3.4.1 橫向操縱策略模型驗證 |
| 3.4.2 縱向操縱策略模型驗證 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 4 無人駕駛機器人車輛非線性協(xié)調(diào)控制 |
| 4.1 無人駕駛機器人車輛非線性協(xié)調(diào)控制結(jié)構(gòu) |
| 4.2 基于干擾觀測器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定自抗擾控制器 |
| 4.2.1 干擾觀測器設(shè)計 |
| 4.2.2 轉(zhuǎn)向機械手自抗擾控制器 |
| 4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定自抗擾控制器參數(shù) |
| 4.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定自抗擾控制器非線性因素 |
| 4.3 駕駛機械腿模糊自適應(yīng)反演控制器 |
| 4.3.1 模糊自適應(yīng)反演控制器控制律 |
| 4.3.2 模糊自適應(yīng)反演控制器自適應(yīng)律 |
| 4.3.3 模糊自適應(yīng)反演控制器非線性因素 |
| 4.4 無人駕駛機器人車輛縱橫向協(xié)調(diào)控制仿真及試驗驗證 |
| 4.4.1 橫向控制仿真與試驗驗證 |
| 4.4.2 縱向控制仿真及試驗驗證 |
| 4.4.3 轉(zhuǎn)向工況下非線性協(xié)調(diào)控制驗證 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 5 總結(jié)與展望 |
| 5.1 全文總結(jié) |
| 5.2 研究展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻 |
| 附錄 |
（9）CVT齒輪傳動系統(tǒng)的動力學(xué)分析及NVH性能研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 CVT的發(fā)展現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 CVT動力學(xué)的研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 CVT振動噪聲及NVH控制方法研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 論文研究目的 |
| 1.4 論文主要研究內(nèi)容 |
| 第2章 CVT振動噪聲源識別 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 CVT振動噪聲產(chǎn)生機理 |
| 2.2.1 金屬帶自激振動噪聲 |
| 2.2.2 齒輪傳動系統(tǒng)振動噪聲 |
| 2.2.3 CVT箱體的振動響應(yīng)與輻射 |
| 2.3 CVT振動噪聲的測試 |
| 2.3.1 系統(tǒng)噪聲測試方法 |
| 2.3.2 CVT嘯叫噪聲的階次跟蹤分析 |
| 2.3.3 CVT嘯叫噪聲實驗與結(jié)果分析 |
| 2.4 本章小節(jié) |
| 第3章 計入金屬帶張緊力的CVT齒輪傳動系統(tǒng)NVH性能研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 金屬帶的工作原理及其對齒輪傳動系統(tǒng)的影響 |
| 3.2.1 金屬帶在CVT中的工作原理與受力分析 |
| 3.2.2 金屬帶張緊力對齒輪傳動系統(tǒng)的影響 |
| 3.3 考慮金屬帶張緊力影響的齒輪修形優(yōu)化 |
| 3.3.1 齒面修形的設(shè)計與計算 |
| 3.3.2 CVT齒輪傳動系統(tǒng)的建模與仿真 |
| 3.3.3 基于遺傳算法的齒輪修形參數(shù)優(yōu)化 |
| 3.4 齒輪修形優(yōu)化試驗驗證及NVH性能分析 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 前進擋齒輪副的動力學(xué)分析及其對變速箱NVH性能的影響 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 前進擋齒輪副的時變嚙合剛度 |
| 4.2.1 進擋齒輪副時變嚙合剛度的理論分析 |
| 4.2.2 前進擋齒輪副的時變嚙合剛度計算模型 |
| 4.2.3 不同扭矩下前進擋齒輪副的時變嚙合剛度 |
| 4.3 前進擋齒輪副非線性動力學(xué)建模與分析 |
| 4.3.1 前進擋齒輪副的非線性動力學(xué)模型 |
| 4.3.2 恒定扭矩下前進擋齒輪副的分叉行為 |
| 4.3.3 漸變扭矩下前進擋齒輪副的分叉行為 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第5章 倒擋雙級行星齒輪系的動力學(xué)分析及其對變速箱NVH的影響 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 倒擋雙級行星齒輪系的動力學(xué)建模 |
| 5.2.1 倒擋雙級行星輪系的接觸分析 |
| 5.2.2 倒擋雙級行星輪系的動力學(xué)模型 |
| 5.3 倒擋雙級行星齒輪的時變嚙合剛度 |
| 5.3.1 時變嚙合剛度的理論計算模型 |
| 5.3.2 不同扭矩下齒輪的時變嚙合剛度 |
| 5.4 行星齒輪系各副的嚙合相位計算 |
| 5.5 雙級行星輪系的動力學(xué)分析 |
| 5.5.1 恒定扭矩下系統(tǒng)的動力學(xué)分析 |
| 5.5.2 漸變扭矩下系統(tǒng)的動力學(xué)分析 |
| 5.5.3 時變扭矩下系統(tǒng)的動力學(xué)分析及試驗 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 第6章 考慮花鍵聯(lián)接方式的齒輪動力學(xué)與變速箱NVH性能分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 花鍵聯(lián)接方式與齒輪-花鍵系統(tǒng)的有限元分析 |
| 6.2.1 花鍵與齒輪的聯(lián)接方式 |
| 6.2.2 齒輪-花鍵的有限元分析 |
| 6.3 不同過盈量與聯(lián)接方式下系統(tǒng)的時變嚙合剛度 |
| 6.4 不同聯(lián)接方式下齒輪副非線性動力學(xué)分析與試驗驗證 |
| 6.4.1 無花鍵裝配方式下系統(tǒng)的非線性動力學(xué)分析 |
| 6.4.2 鍵側(cè)定心時系統(tǒng)的非線性動力學(xué)分析 |
| 6.4.3 大徑定心下系統(tǒng)的非線性動力學(xué)分析 |
| 6.4.4 試驗驗證 |
| 6.5 本章小結(jié) |
| 結(jié)論與展望 |
| 參考文獻 |
| 附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄 |
| 附錄B 攻讀博士學(xué)位期間申請的專利 |
| 附錄C 攻讀博士學(xué)位期間所參加的科研項目 |
| 致謝 |
（10）基于火災(zāi)危險性分析的客車防火開發(fā)體系研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.1.1 客車在交通運輸中的重要地位 |
| 1.1.2 客車火災(zāi)安全形勢嚴峻 |
| 1.1.3 客車火災(zāi)危害性較大 |
| 1.1.4 客車技術(shù)的飛速發(fā)展帶來新的挑戰(zhàn) |
| 1.1.5 客車火災(zāi)防護研究成果工程化應(yīng)用困難 |
| 1.2 相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 客車火災(zāi)的研究 |
| 1.2.2 汽車產(chǎn)品開發(fā)體系的研究 |
| 1.2.3 當前研究的局限性 |
| 1.3 研究目的和內(nèi)容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技術(shù)路線 |
| 1.4 章節(jié)結(jié)構(gòu)安排 |
| 第2章 客車火災(zāi)危險源辨識及事故原因分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 客車火災(zāi)危險源 |
| 2.2.1 火災(zāi)危險源辨識方法 |
| 2.2.2 客車火災(zāi)危險源辨識 |
| 2.3 客車火災(zāi)事故原因分析 |
| 2.3.1 客車電路系統(tǒng) |
| 2.3.2 動力電池系統(tǒng) |
| 2.3.3 汽車油路系統(tǒng) |
| 2.3.4 機械摩擦起火 |
| 2.3.5 其他起火原因 |
| 2.4 小結(jié) |
| 第3章 客車用物料的燃燒特性及火災(zāi)危險性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 實驗裝置與原理 |
| 3.2.1 CONE(錐形量熱儀) |
| 3.2.2 早期火災(zāi)特性實驗臺 |
| 3.3 實驗方案及評價方法 |
| 3.3.1 試驗樣品的準備 |
| 3.3.2 技術(shù)要求 |
| 3.3.3 火災(zāi)危險性評價 |
| 3.4 乘員艙內(nèi)飾材料危險性分析 |
| 3.4.1 熱危害性評價 |
| 3.4.2 煙氣毒性 |
| 3.4.3 實驗結(jié)果分析總結(jié) |
| 3.5 電源動力系統(tǒng)的火災(zāi)危險性分析 |
| 3.5.1 高壓線路的火災(zāi)危險性 |
| 3.5.2 電解液的火災(zāi)危險性 |
| 3.5.3 實驗結(jié)果分析總結(jié) |
| 3.6 底盤系統(tǒng)的火災(zāi)危險性分析 |
| 3.6.1 管路系統(tǒng)的火災(zāi)危險性 |
| 3.6.2 潤滑油的火災(zāi)危險性 |
| 3.6.3 實驗結(jié)果分析總結(jié) |
| 3.7 鋰離子電池火災(zāi)實驗 |
| 3.7.1 實驗裝置和設(shè)計 |
| 3.7.2 實驗結(jié)果和分析 |
| 3.8 小結(jié) |
| 第4章 典型客車火災(zāi)的數(shù)值模擬研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 數(shù)值模擬基礎(chǔ)理論 |
| 4.2.1 數(shù)值模擬方法 |
| 4.2.2 FDS的主要模型 |
| 4.2.3 火源模擬 |
| 4.3 基于FDS的三維仿真 |
| 4.3.1 客車模型的建立 |
| 4.3.2 程序設(shè)計 |
| 4.3.3 模擬結(jié)果及分析 |
| 4.4 小結(jié) |
| 第5章 客車防火安全開發(fā)體系研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 汽車技術(shù)在產(chǎn)品開發(fā)應(yīng)用的管理模型 |
| 5.3 AK.NAM汽車產(chǎn)品開發(fā)體系 |
| 5.3.1 AK.NAM的理論基礎(chǔ) |
| 5.3.2 AK.NAM模型 |
| 5.3.3 AK.NAM模型的應(yīng)用方法 |
| 5.3.4 運用AK.NAM模型構(gòu)建防火開發(fā)流程 |
| 5.4 防火安全開發(fā)流程在整車設(shè)計中的同步應(yīng)用 |
| 5.4.1 HFF6650GEV1車型介紹 |
| 5.4.2 設(shè)計策劃 |
| 5.4.3 方案設(shè)計 |
| 5.4.4 技術(shù)設(shè)計 |
| 5.4.5 設(shè)計驗證 |
| 5.4.6 設(shè)計總結(jié) |
| 5.5 構(gòu)建持續(xù)改進的防火安全開發(fā)體系 |
| 5.6 小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 全文的總結(jié)與結(jié)論 |
| 6.2 本文的創(chuàng)新點 |
| 6.3 未來研究展望 |
| 參考文獻 |
| 附錄A HFF6800GEVB3可燃材料清單 |
| 致謝 |
| 在讀期間取得的研究成果 |
四、對汽車油門踏板振動的試驗研究（論文參考文獻）
- [1]城市物流車多擋變速電驅(qū)動橋換擋控制策略研究[D]. 李晉嚴. 吉林大學(xué), 2021(01)
- [2]基于乘員體壓分布與生理信息的汽車座椅乘坐舒適性研究[D]. 李明月. 吉林大學(xué), 2020(03)
- [3]基于多學(xué)科方法的乘用車操縱踏板舒適性設(shè)計[D]. 李宛駿. 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué), 2020(02)
- [4]考慮骨肌特性的汽車操縱部件人機交互設(shè)計[D]. 王星月. 吉林大學(xué), 2020(08)
- [5]基于多種碰撞工況的乘用車碰撞仿真及耐撞性能優(yōu)化的研究[D]. 李嫩. 長安大學(xué), 2020(06)
- [6]起步與加速工況下CVT汽車駕駛性客觀評價[D]. 熊釗. 武漢理工大學(xué), 2020(08)
- [7]電動汽車擺振與車身運動耦合作用研究[D]. 李曉高. 東南大學(xué), 2020
- [8]轉(zhuǎn)向工況下無人駕駛機器人車輛非線性動力學(xué)控制研究[D]. 蘇樹華. 南京理工大學(xué), 2020(01)
- [9]CVT齒輪傳動系統(tǒng)的動力學(xué)分析及NVH性能研究[D]. 胡嘵嵐. 湖南大學(xué), 2019(01)
- [10]基于火災(zāi)危險性分析的客車防火開發(fā)體系研究[D]. 毛亞岐. 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2019(01)
標簽：油門踏板論文; 系統(tǒng)仿真論文; 系統(tǒng)評價論文; 人工智能論文;