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轿车轮毂轴承力学性能分析被引量：9: 2014年; 针对轮毂轴承开展合理精确的有限元分析,对轮毂轴承的开发具有重要意义。以某型轿车第三代驱动轮轮毂轴承单元作为研究对象,采用Hypermesh建立与轮毂轴承转弯工况相等效的有限元模型,导入ANSYS求解分析轮毂轴承单元的力学性能。将力矩刚性仿真结果与试验结果进行比对,误差控制在8%以内,二者具有较好的一致性,验证了有限元模型的正确性。仿真结果表明,轮毂轴承单元的刚度与外加载荷基本成线性关系;在极限转弯工况下,轮毂轴承所受最大等效应力位于滚子与法兰的接触部位,但未超过材料的强度极限,因此符合安全需要。该研究为轮毂轴承的开发及优化设计提供了参考依据。; 王伟林棻张尧文朱为文; 关键词：轿车轮毂轴承有限元分析刚度

基于串行RLS的汽车双参数联合辨识被引量：5: 2012年; 整车质量与质心位置是汽车重要的结构参数,也是试验中必要的量测值和主动安全控制系统必需的工作参数.文中针对汽车实际使用过程中质量经常发生变化的情况,提出一种汽车双参数联合辨识方法.该方法基于两个串行的递推最小二乘(RLS)法,以汽车出厂初始参数为串行RLS辨识算法的初始值,结合蛇行试验辨识质心位置;然后,以辨识所得的质心位置结合双移线试验辨识整车质量,将辨识所得质量序列方差作为门槛值,通过有限次的递推循环,可以使得汽车整车质量、质心至前轴距离两参数的相对误差均收敛到3%以内.文中最后通过ADAMS虚拟试验验证了算法的有效性.; 林棻黄超王伟; 关键词：车辆工程参数辨识递推最小二乘法串行

S-修正的自适应卡尔曼滤波与模糊卡尔曼滤波相结合的汽车状态估计算法被引量：5: 2013年; 精确的汽车状态信息的获取是汽车动态控制系统正常工作的前提。建立了二自由度汽车动力学模型,提出了将S-修正的自适应卡尔曼滤波与模糊卡尔曼滤波相结合进行汽车关键状态估计的方法。模糊卡尔曼滤波利用所设计的模糊控制器通过实时监测信息实际方差与理论方差的比值,实现对时变量测噪声的协方差矩阵的实时在线估计,提高了算法在时变量测噪声情况下的鲁棒性;S-修正的自适应卡尔曼滤波算法基于滤波不发散理论推导得出实时修正因子S,进而对估计误差协方差矩阵直接加权。两种方法的结合在总体上提高了在汽车动力学系统过程噪声与量测噪声协方差矩阵不准确情况下算法的鲁棒性与估计精度,最后通过基于ADAMS的虚拟试验验证了该方法的有效性。; 黄超林棻; 关键词：汽车状态估计自适应卡尔曼滤波

基于非劣排序遗传算法的三代轮毂轴承多目标优化被引量：8: 2013年; 将某型轿车第三代驱动轮轮毂轴承作为研究对象,以疲劳寿命、磨损寿命、旋滚比为优化目标,引入惩罚函数处理约束条件,将原约束优化问题转化为极小化的无约束优化问题,采用带精英保留策略的非劣排序遗传算法(NSGA-II)进行轮毂轴承多目标优化。通过有限元仿真对优化前后的结构应力情况进行了对比。分析结果表明:在满足规定约束的条件下,提出的优化方案实现了3个目标函数整体性能的同时提升;内法兰、外法兰、内圈、滚珠的应力集中情况均有改善,模型整体最大等效应力较优化前降低8.61%。; 林棻王伟张尧文朱为文; 关键词：轮毂轴承多目标优化有限元

汽车质心侧偏角估计的研究现状及发展被引量：6: 2013年; 阐述了汽车质心侧偏角估计对于汽车稳定性控制的重要意义。从量测仪器、估计算法、物理模型、轮胎模型四个方面对国内外的质心侧偏角估计的研究进行了归纳、分析,重点列举比较了各类估计算法的优缺点,最后指出了建模的准确性、不同传感器信号的融合问题、传感器误差的处理、参数的自适应四个方面存在的问题以及发展趋势,并着重指出了参数自适应将是算法研究的重点。; 林棻黄超; 关键词：汽车质心侧偏角状态估计参数自适应

采用UKF算法估计路面附着系数被引量：14: 2013年; 为了能够迅速准确获取当前道路信息以提高汽车主动安全性能,提出一种实时跟踪路面附着系数变化的汽车状态估计方法.建立包含Pacejka 89轮胎模型的七自由度非线性汽车动力学模型,通过动力学模型估算出前后车轮垂直载荷,结合轮胎力学模型和UKF(Unscented卡尔曼滤波)算法对轮胎纵向力和滑移率进行估计,进而得到不同附着系数路面条件下的Slip-slope(ρ-S曲线斜率),建立了几种典型路面附着系数与Slip-slope之间的映射关系.应用ADAMS/Car中的路面编辑器构造具有不同附着系数的路面测试环境,验证了提出的方法对突变附着系数估计的可靠性和有效性,表明Slip-slope理论在ADAMS/Car的虚拟试验中同样可以再现.; 林棻黄超; 关键词：虚拟实验

基于UPF算法的汽车多状态量估计被引量：1: 2014年; 针对常用汽车状态估计算法计算复杂、精度低等问题,提出一种新的汽车多状态量估计方法。建立了包含定常统计特性噪声和Pacejka轮胎模型的七自由度非线性汽车动力学模型。针对一般粒子滤波(PF)算法存在的缺陷,使用非追踪卡尔曼滤波(UKF)算法产生粒子滤波的重要性概率密度。基于非追踪粒子滤波(UPF)算法实现对汽车多个关键状态量的最小均方误差估计。将基于UPF算法、UKF算法与PF算法的估计器进行了比较,揭示了粒子数对汽车状态估计效果的影响。基于ADAMS/Car的虚拟实验和实车实验表明基于UPF算法的估计器精度高于基于UKF算法的估计器,估计值相对于实际值的平均绝对误差均控制在状态幅值的10%以内,且实时性优于基于PF算法的估计器。; 林棻赵又群黄超; 关键词：汽车动力学汽车最小均方误差粒子滤波算法

Vehicle State and Parameter Estimation Based on Dual Unscented Particle Filter Algorithm被引量：4: 2014年; Acquisition of real-time and accurate vehicle state and parameter information is critical to the research of vehicle dynamic control system.By studying the defects of the former Kalman filter based estimation method,a new estimating method is proposed.First the nonlinear vehicle dynamics system,containing inaccurate model parameters and constant noise,is established.Then a dual unscented particle filter(DUPF)algorithm is proposed.In the algorithm two unscented particle filters run in parallel,states estimation and parameters estimation update each other.The results of simulation and vehicle ground testing indicate that the DUPF algorithm has higher state estimation accuracy than unscented Kalman filter(UKF)and dual extended Kalman filter(DEKF),and it also has good capability to revise model parameters.; 林棻王浩王伟刘存星谢春利

汽车S-AKF估计与PID控制的闭环系统仿真: 2014年; 基于Carsim和Simulink设计了基于PID的横摆角速度控制策略,并对控制策略的效果进行了验证;建立了二自由度汽车动力学模型,提出将S-自适应卡尔曼滤波(S-AKF)算法用于汽车横摆角速度和质心侧偏角的估计;将S-AKF估计器与PID控制器相结合,构成完整的估计-控制闭环系统。通过Carsim中的操稳试验对整个系统的性能进行了仿真验证,结果显示,提出的估计-控制体系可在必要工况下实现对汽车的主动干预,提高汽车的路径跟踪能力和稳定性能。; 沈垣林棻; 关键词：汽车状态估计动力学控制仿真

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中国博士后科学基金(2012M521073)

文献类型

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