【摘 要】
：
针对车辆转向行驶时,受轮胎路面附着条件的影响易出现转向过多/转向不足的情况,本文以四驱汽车为研究对象,采用理论分析、建模仿真、硬件在环试验的方法,提出了以滑模变结构算法为核心的控制策略,对四驱汽车主动动力分配如何影响转向稳定性进行了研究,解决了车辆转向时转向过多/转向不足的问题,使车辆按照理想状态转向,改善了车辆转向稳定性,研究结果具有一定理论意义和实际参考价值。本文主要工作如下:（1）研究了四驱
【基金项目】
：
安徽省自然科学基金资助项目(复杂环境下四轮驱动汽车动力分配与横向稳定集成控制研究)；
论文部分内容阅读
针对车辆转向行驶时,受轮胎路面附着条件的影响易出现转向过多/转向不足的情况,本文以四驱汽车为研究对象,采用理论分析、建模仿真、硬件在环试验的方法,提出了以滑模变结构算法为核心的控制策略,对四驱汽车主动动力分配如何影响转向稳定性进行了研究,解决了车辆转向时转向过多/转向不足的问题,使车辆按照理想状态转向,改善了车辆转向稳定性,研究结果具有一定理论意义和实际参考价值。本文主要工作如下:（1）研究了四驱汽车国内外研究现状,对四驱汽车动力分配关键部件结构进行分析并建立数学模型,对四驱汽车进行整车动力学建模,搭建了发动机、变速器、传动系统、轮胎等Simulink模型,为下一步性能仿真和试验奠定理论基础。（2）分析了四驱汽车主动动力分配是如何影响转向稳定性的,并在Simulink中仿真分析了轴间/轮间固定比例动力分配对横摆角速度和质心侧偏角影响过程,为后面的控制策略提供参考。（3）建立了以滑模变结构为基础的动力分配控制策略,为了不影响前轮转向的进行,并基于之前仿真结果（采用轮间动力分配比轴间动力分配对转向稳定性影响明显更大）采用对后轴轮间动力分配控制的方法,开展了Simulink和Carsim联合仿真,证明了控制策略的有效性。（4）以搭建的四驱汽车台架为基础,利用NI硬件在环平台开展硬件在环试验,在单移线/双移线转向工况下进行了动力分配试验,证明了本文提出的控制策略能够很好的改善汽车转向稳定性。
其他文献
SSR（Simple Sequence Repeats,简单重复序列）作为一种DNA分子标记,在生物的基因性状表达、种群遗传多样性等研究领域具有重要作用。近年来随着高通量测序技术的发展,已有大量的物种分别完成了基因组或转录组测序,在这些序列数据基础上使用SSR位点识别程序并结合引物设计工具进行标记开发,进而构建分子标记数据库已成为生物信息学相关领域的重要研究内容。本文将植物多态性SSR数据库构建中
农村初中教育教学中面临着许多困难和问题,如教育条件较差、教学设施陈旧、教学观念落后、生源质量较差等,导致教师教学难度增大,尤其是数学课堂表现更为明显,教师常常会感到在激发学生数学学习兴趣和提高课堂教学效率方面力不从心,达不到预期效果。本文主要对农村初中课堂现状以及教学低效的原因进行了分析,旨在构建高效的数学课堂,提升学生的综合素养。
数据维度的复杂性给农业生产数据分析带来了挑战。无线传感器网络的应用场景正在稳步扩大,已经覆盖了多个应用领域。传感器制造技术的进步有效降低了部件的生产成本和缩小了设备体积,这为传感器的大规模应用提供了可靠支撑。然而,无线传感器网络的部署和运行仍然面临着不少挑战,主要表现在传感器节点续航能力、存储和数据处理能力有限,以及有时采集到的数据质量有待提高。本文研究了无线传感器网络中的数据异常检测问题,探索一
随着电子商务的兴起,各式各样的电商网购平台也不断涌现,使得越来越多的消费者的购物方式由线下转为线上。线上购物方式因其购物流程的便捷性、电商平台与商品的丰富性而受到消费者的青睐,但面对各色各样的电商平台和平台中的海量商品,消费者很难做出抉择。为解决上述问题,本文首先对电商评论文本进行层次情感分析,在此基础上,结合对电商平台的不同维度的指标的分析结果,实现了多维度综合的电商推荐系统,为消费者提供了电商
生猪集约化养殖存在着通风差、空间小和管理水平有限等问题,导致生猪经常发病且各种习性难以观查,且管理费时、耗力,如何监测并快速判断生猪习性和可能出现的疾病成了目前亟需解决的问题。生猪的叫声包含丰富的生物学信息,对生猪叫声进行分析研究能进一步了解生猪的生理和行为机制,有助于提高对生猪疾病的诊治效率,了解生猪种群的行为和个体特征。因此,生猪的声音实时监测和识别显得尤为重要。本文利用外接麦克风搭建开发板设
田间草害一直是影响作物生长发育的重要因素,现有除草方式通常采用人工或者喷施化学除草剂,不仅耗时费力,而且效率低下,大量喷洒化学农药还会产生残留,危害农产品安全。随着人工智能和现代农业的发展,采用机器人进行田间除草作业成为一种有效手段,愈来愈受到国内外科研人员的关注。如何准确、高效的识别区分田间作物与杂草是机器人除草的前提,而多目标测距与除草路径规划成为了技术的关键。本文在充分调研国内外相关技术发展
文本情感分析作为自然语言处理领域的一个重要研究方向,能够有效的分析出文本包含的各种情感信息。面对互联网文本资源爆炸式增长的趋势,如何有效的利用文本数据,挖掘背后商业价值和研究价值,具有非常重要的意义。在大数据时代,网络词替换更新速度较快,基于情感词典的方法需要大量人力和财力不断的更新情感词典;基于传统机器学习的方法依赖于对文本的人工标注,很难学习到更深层次的语义信息。在这种形势下,基于深度学习的方
意大利蜜蜂是重要的经济昆虫,它们独特的级型分化现象和劳动分工机制一直是研究的热点。蜜蜂这些独特的行为,使得它们成为研究昆虫大脑对行为调控的重要模型。近年来,单细胞转录组测序技术成为研究复杂组织（如脑组织）的热门研究方法,果蝇等模式生物已经完成了大脑单细胞转录组图谱的构建,但蜜蜂大脑单细胞转录组图谱的研究还是寥寥无几。本文主要运用10x scRNA-seq技术构建了意大利蜜蜂工蜂和蜂王的大脑转录组图
油菜是我国重要的经济作物,分布广泛,但其整个生长周期易受到多种病害的侵袭,尤以菌核病最为严重。油菜菌核病是由核盘菌引起的一种真菌性病害,俗称“白秆病”;可造成油菜品质下降,出油率低,影响农业种植者的经济收入。油菜菌核病在油菜的萌发至成熟均可发病,其叶、茎、花、角果等部位都可能受到感染,其中茎部对产量影响最大。因此能快速对油菜感染菌核病的严重程度分级并及时喷洒农药进行防治对抑制病害的进一步扩展从而提
后基因组与大数据时代的发展,也伴随着生物学数据库中序列数量的快速增长。从序列出发,分析蕴含在蛋白质与基因中的规律,逐渐成为生物信息学的研究热点。兼职蛋白质是指能够执行两种或两种以上功能的蛋白质,传统发现兼职蛋白大多是通过生物实验的方法,具有偶然性、耗时、耗力等缺点,机器学习的方法能够提高预测兼职蛋白的效率。现有的兼职蛋白质数据库及预测工具主要致力于动物和微生物物种,但是动物和植物的细胞存在较大差异