某SUV气动减阻优化及其流场机制

为了提高整车燃油经济性,本文以某款SUV车型为研究对象,将仿真与试验相结合改善汽车行驶过程中的气动阻力系数。首先通过风洞试验确定对整车气动阻力有重要影响的区域或部件,其次对气动阻力系数贡献值较大的部件或区域进行减阻优化。结果表明,前轮阻风板、尾灯和尾翼对整车气动阻力系数贡献值较大。对前轮阻风板的改型,有效降低正压区面积以及减弱车轮干扰阻力;对尾灯和尾翼的优化设计,改善了尾部负压区,缩短了分离流在后窗上部的再附着的距离。基于本征正交分解方法进行局部流场信息的提取和分析可知,1阶与2阶模态主要构成了该SUV尾流场的关键流态。经试验与仿真验证,相比于初始方案,气动优化组合设计减阻率可达7.5%。本文为新一代SUV改型与升级换代提供了理论基础与技术支持。

小尺寸切开式尾缘锯齿对翼型气动噪声的影响

研究小尺寸切开式尾缘锯齿对翼型气动噪声的影响,并分析齿高与尾缘边界层厚度之间的关系对降噪效果的影响.以NACA0012翼型为研究对象,采用混合计算气动声学方法进行仿真.在20 m/s风速下对NACA0012翼型进行噪声实验,验证仿真方法的准确性.通过控制齿高和齿宽研究不同形状尾缘锯齿分别在0°和10°攻角下对翼型气动噪声的影响.研究结果表明,尾缘锯齿的降噪效果与齿高和齿宽均成正比.0°攻角下最大降噪量为3.3 dB,10°攻角下最大降噪量为2.6 dB.切开式尾缘锯齿结构会增加流向噪声的高频分量,尤其在0°攻角下显著.相比嵌入式尾缘锯齿,切开式尾缘锯齿具有更小的极限降噪齿高.

用于轮胎振动分析的壳模型优化研究

虽然现有壳模型在0~500 Hz频带内精度高,适合用于轮胎结构振动分析,但由于模型中耦合了胎侧二维壳模型,导致胎冠振动模态难以分离,且模型自由度和所需输入参数增加。本文对该壳模型进行改进:在保持胎冠壳模型不变的基础上,应用轮胎环模型和板模型中对胎侧的近似方法,采用弹性基底代替胎侧二维壳模型,简化了原模型的边界条件并缩减了输入参数个数;针对改进后的壳模型建立了求解方法,实现了胎冠模态频率和振型的求解。并通过与实验数据的对比,验证了改进后的壳模型及其求解方法的正确性。

大客车尾翼的数值模拟与风洞试验

为了研究尾翼对大客车气动特性的影响,采用数值模拟和风洞试验相结合的方法,从造型方案、位置布置、倾角变化等方面对大客车量产实车的3种尾翼进行研究。结果表明:布置在车身后围,与后围曲面过渡平顺,距后围距离恰当,倾角合适的尾翼能达到较好的减阻效果,可减小11.8%的气动阻力,产生一定节能效果,并具有后窗除尘的作用。

电动汽车并联动力电池放电电压混沌行为研究

为了解电动汽车并联动力电池组放电电压混沌机理,掌握电池组放电非线性规律,为电池组放电机理研究提供理论依据,改善电池组均衡与电池组差异故障预警的经验性与盲目性。构建并联电池组模型,并进行电池组实验验证;基于混沌理论,对并联电池组放电电压混沌规律研究,发现动力电池会发生混沌现象,但不会发生超混沌现象;混沌是由电池短时效应引起;混沌行为对动力电池系统产生负面性影响,理论上需抑制;并联电池组放电混沌行为发生时间受电池组不一致引发的原因影响,引发不一致的原因不同,并联电池组均衡和电池差异故障预警处理的优先级也不同。

分布式驱动电动汽车横向稳定性抗饱和滑模控制

【目的】探讨轮毂电机输出转矩的幅值和响应速度饱和的问题。【方法】以分布式电动驱动汽车为研究对象,结合二阶嵌套饱和函数对滑模控制进行抗饱和设计,并基于轮毂电机的峰值转矩及其在台架试验中的实际响应设计抗饱和滑模控制器的上下限参数。【结果】抗饱和滑模控制器能严格限制直接横摆力矩的幅值和变化速率,能极大地提高极限工况下车辆的横向稳定性。【结论】本文提出的方法有效解决了极限工况下轮毂电机易陷入饱和的问题,避免了因车轮滑移导致车辆失稳。

差动转向无人车轨迹跟踪和车身姿态控制研究

针对分布式驱动无人车转向时车身在离心力作用下外倾,引起内侧车轮载荷减小,严重时会导致差动转向失效乃至车辆侧翻等问题,提出了一种差动转向无人车的轨迹跟踪和车身姿态控制方法;该控制方法可通过差动转向实现无人车轨迹跟踪,同时通过主动悬架实现转向时车身主动内倾来保证差动转向有效性,提高了无人车的操纵稳定性。建立考虑侧倾因素的车辆模型及参考模型,通过分数阶单点预瞄驾驶员模型得到了参考模型跟踪期望路径所需的参考前轮转角;基于此,设计了H_(∞)鲁棒控制器,通过控制差动转向无人车的横摆角速度和车身内倾角,分别跟踪参考模型提供的参考值,得到了所需的差动力矩及左右侧主动悬架控制力。研究结果表明:所设计的分数阶单点预瞄驾驶员模型和H_(∞)鲁棒控制器能有效保证差动转向无人车实现轨迹跟踪,同时实现了车身姿态控制。

四轮独立电驱动越野车驱动力优化控制

为了充分利用四轮独立电驱动越野车各轮转矩独立可控的优势,提高越野车的牵引力和越野能力,提出了一种驱动转矩协调控制策略.根据越野车前后轴载荷预分配驱动电动机转矩,利用基于车轮滑转率-路面附着系数的极值寻求算法实现路面最优滑转率估计.采用比例-积分-微分(proportional-integral-differential, PID)控制-滑模控制(sliding mode control, SMC)和基于状态的驱动力再分配方法实现各轮驱动转矩的协调分配,抑制越野车在恶劣路面条件下的车轮打滑.通过CarSim/MATLAB联合仿真以及硬件在环(hardware-in-the-loop, HIL)测试,进行了爬陡坡、单一附着路面、对开路面及连续起伏路面工况的试验验证.结果表明:提出的控制策略能根据实际工况分配驱动轮的转矩,降低驱动轮滑转率,实现整车驱动力的优化.

自适应双层无迹卡尔曼滤波的车辆状态估计

针对在车辆行驶状态估计中存在估计不准确、鲁棒性较差以及系统噪声不确定等问题,提出一种将双层无迹卡尔曼滤波(DLUKF)与改进的Sage-Husa算法相结合的自适应双层无迹卡尔曼滤波算法(ADLUKF)作为车辆行驶状态的估计器,再结合三自由度汽车模型对车辆行驶的横摆角速度和质心侧偏角进行估计。通过改进的Sage-Husa滤波器对系统过程噪声和测量噪声进行动态调整,进而减少车辆行驶状态估计的误差。应用Carsim与Matlab/Simulink进行联合仿真以及实车试验数据来验证该估计器的有效性,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行对比。结果表明:与UKF算法相比,该算法有效提高了车辆行驶的横摆角速度和质心侧偏角的估计精度和稳定性。

奇异值分解五阶容积卡尔曼滤波汽车状态估计

针对三阶滤波对高维汽车非线性模型估计精度有限的问题,以电动汽车为研究对象,提出了一种基于奇异值分解的五阶容积卡尔曼滤波(SVD-FCKF)车辆状态估计器。首先基于Dugoff轮胎模型,构建高维非线性7自由度车辆动力学模型。然后根据三阶球面-径向容积规则将CKF拓展到五阶,使其具有五阶泰勒级数展开精度,同时利用奇异值分解代替传统Cholesky分解,提高估计器的鲁棒性。最后利用Carsim和Matlab/Simulink联合仿真平台对SVD-FCKF进行验证,结果表明:改进的SVD-FCKF估计器能够有效提高电动汽车纵向速度、侧向速度、质心侧偏角和四轮转速的估计精度和稳定性,多工况适应能力强,整体估计效果优于CKF估计器。研究结果为电动汽车主动安全研究提供了理论支撑,具有实际应用价值。

改变车身造型的气动阻力与分轴升力多目标优化

针对汽车分轴升力与阻力无法综合改善的问题,提出一种造型优化方案。以某SUV为研究对象,建立SUV流场仿真模型并分析外流场气动特性,确定车身需要优化的部位,通过风洞试验验证流场仿真结果的准确性。采用均匀拉丁超立方对造型取样并进行外流场数值仿真计算,通过克里金法建立造型参数与气动系数的对应关系,使用遗传算法生成Pareto前沿解。最终提出3种优化方案综合改善阻力系数和前后轴升力系数,分别使前轴升力系数达到最负值,阻力系数降低2.7%。

集成式电子液压线控制动系统建模与仿真

为了解决线控制动系统模型复杂、仿真困难等问题,文章针对一款常见的集成式电子液压线控制动(integrated electronic hydraulic brake,I-EHB)系统,推导其数学模型并进行仿真分析;在MATLAB/Simulink中搭建线控制动系统的仿真模型,设计比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)制动控制器,实现对集成式电子液压线控制动系统的压力控制。仿真结果表明:该线控制动系统在PID控制器作用下实际输出压力值能够较好地跟随理想压力值,可以提供较好的制动效果。该文的研究对于线控底盘的开发具有积极推动作用。

基于LSTM-POD的汽车湍流尾迹的高时间分辨速度场重构

本文针对方背Ahmed汽车标模的湍流尾迹,建立基于长短时记忆法(long short-term memory,LSTM)和本征正交分解(proper orthogonal decomposition, POD)相结合的深度学习模型LSTM-POD。通过建立非时间分辨平面速度场POD模态系数和若干离散点的时间分辨速度信号的映射关系,实现了方背Ahmed汽车标模湍流尾迹流场的高时间分辨率重构,并对比了不同时间步长配置,即单时间步长(LSTM-Sin)和多时间步长(LSTM-Mul)对重构效果的影响。研究表明:LSTM-POD模型在时间序列重构中具有较强的学习和泛化能力。另外,LSTM-Mul考虑到了时间上的连续性和相关性,相较于LSTM-Sin,其重构出的低阶模态系数和速度场与POD的重构结果更吻合。本研究提出的深度学习模型可以缓解通过实验及高精度数值模拟获取高时间分辨率流场数据资源消耗大、计算效率低等问题。

基于状态估计的轮毂电机驱动控制策略研究

为克服轮毂电机响应慢,控制精度和抗干扰性差的难题,本文在滑模控制(Sliding mode control,SMC)的基础上,开发基于转速和角度在线状态估计的超螺旋滑模(Super-twisting sliding mode control,STSMC)轮毂电机转速转矩联合控制策略。采用单移线工况,轮毂电机汽车匀速换变道时分别对各轮毂电机进行转速控制,满足阿克曼转向要求,变道后采用正弦过渡方法对各轮毂电机进行转矩控制,电机快速平滑输出期望转矩,车辆直线加速。为防止转速和角度传感器误差或者损坏,轮毂电机控制中采用最大相关熵平方根广义高阶容积卡尔曼算法(Maximum correlation entropy square root generalized high-order cubature Kalman filter,MCSRGHCKF)对转速和转子角度进行无传感器估计,实验测试得到转子角度估计误差为-0.05 rad,转速误差为0.3 r/min,满足电机控制要求。从电机启动到匀速运行阶段采用STSMC算法控制,转速超调量为6.33%,最大输出转矩为0.35 N·m,响应时间为0.22 s,稳态转速脉动为±0.5 r/min,转矩脉动为±0.01 N·m,相比PID和SMC算法,控制效果更佳。在转速切换转矩控制,转矩可按照正弦函数平滑过渡,最大超调仅为2.86%,电机运行平稳。

纯电动商用车能量回收策略优化

为了提高电动商用货车的行驶里程,在保证行驶安全性的情况下,尽可能回收电动货车滑行和制动所消耗的动能。基于ECE法规和前后轮理想制动分配曲线,在不改变原车机械制动结构的前提下,针对后轮驱动的电动商用货车,提出了一种基于制动踏板开度的能量回收策略,对原方案进行优化。该策略在电机实验数据的基础上,利用最小二乘法拟合出发电效率最优的电机转矩曲线进行制动力分配;再利用制动踏板开度和变化率,制定当前转矩向目标转矩的过渡规则,保证制动的平顺性;最后通过Simulink软件搭建模型,并集成在整车控制器之中。结果表明:在确保安全性的前提下,在规定路段SOC从100%消耗至70%,此方案的行驶里程比原车方案提高了6.6%,验证了优化策略可以有效提高车辆的行驶里程。

最大相关熵准则下改进扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计

针对传统卡尔曼滤波在非高斯环境下对车辆状态估计鲁棒性和精度差的问题,提出最大相关熵准则(MCC)下改进自适应迭代扩展卡尔曼(AIEKF)滤波算法(MC-AIEKF),建立横-纵耦合的三自由度车辆模型,利用易测得的车载传感器信息设计了包含横摆角速度、质心侧偏角、纵向车速的状态观测器。在双移线和正弦扫频输入工况下通过Simulink/CarSim仿真试验平台对提出的算法进行了验证。结果表明,在非高斯环境下,相比于扩展卡尔曼滤波(EKF)和AIEKF,MC-AIEKF算法估计精度高,鲁棒性好,在实际的车辆状态估计中MC-AIEKF具有更强的适用性。

基于非线性能量阱的汽车传动系统扭振抑制研究

对非线性能量阱(nonlinear energy sink, NES)在汽车传动系统扭振抑制中的应用进行了研究。根据传动系统的结构和振动特点,建立了简化的3自由度传动系统-NES耦合动力学模型;基于增量谐波平衡法联合增量弧长法,推导并求解了耦合系统的频率响应,利用Floquet理论对周期解的稳定性进行判断;在频域和时域上对系统的非线性动力学响应及其影响因素进行了分析,并基于能量谱研究了NES的减振性能;最后,基于扩展的5自由度非线性模型对NES进行了参数优化和验证。结果表明,NES的减振性能受其自身刚度、阻尼及发动机激励幅值影响,合理设计NES参数可以高效抑制汽车传动系统的扭转共振,而不恰当的NES参数会促使系统发生高分支周期响应,导致异常振动峰值出现,经优化后的NES可以仅5%的惯量比使传动系统转速波动均方根值降低41.3%,减振效果显著。该研究可为NES在传动系统扭振抑制中的应用及其参数设计提供参考。

考虑参数不确定性的无人车预设性能路径跟踪控制

为保证无人车在参数不确定性影响下的路径跟踪具有预设控制精度,提出一种具有预设跟踪误差性能的路径跟踪输出反馈控制方法。根据横向预瞄偏差建立了路径跟踪二阶误差积分系统,在考虑轮胎侧偏刚度参数摄动及车辆横向速度未知的情况下,利用扩张状态方法建立了含有复合未知项的控制模型,再通过设计线性扩张状态观测器对系统未知状态和模型不确定项进行估计,并进一步证明了观测误差的一致有界收敛性。针对无人车路径跟踪瞬态和稳态性能无法满足预设精度的问题,结合观测器估计值提出了一种具有预设性能的路径跟踪输出反馈控制器,并根据Lyapunov理论对闭环系统稳定性进行了严格证明。Matlab/Simulink仿真结果表明,所设计的控制策略能保证车辆以预设控制性能跟踪上期望路径,进一步在硬件在环仿真试验台上进行验证,结果表明所设计方案能严格保证横向跟踪偏差位于安全边界之内并具有较强的鲁棒性。

AFS/DYC协调控制下汽车侧风稳定性研究

针对高速汽车在侧风环境下的气动稳定性问题,基于车辆空气动力学与车辆动力学构建了动态双向耦合模型,通过采用相平面法确定主动前轮转向(AFS)和直接横摆力矩控制(DYC)的工作时机,实现汽车AFS和DYC的协调控制,以改善汽车的操纵稳定性。研究结果表明:在侧风的作用下,有、无协调控制的车辆最大侧向位移分别为0.23 m和1.24 m,最大偏航角分别为1.92°和2.89°;最大侧向位移减小了81.5%,最大偏航角减小了33.5%,汽车的侧风稳定性得到明显改善。

基于路面附着系数估计的模糊自适应轨迹跟踪控制

为提高智能汽车轨迹跟踪在复杂工况环境下的控制精度和稳定性,提出了一种适应路面附着系数突变与车速动态变化的模糊自适应轨迹跟踪控制策略。建立七自由度车辆动力学模型,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)算法设计了车辆轨迹跟踪控制器,研究了MPC控制器参数、路面附着系数、车速与车辆轨迹跟踪性能间的影响关系;为了实时获取当前道路的路面附着系数,根据dugoff轮胎模型和整车动力学模型设计了无迹卡尔曼滤波估计器;据此设计了以路面附着系数和车速为输入量的MPC控制器参数自适应模糊控制器,实时修正MPC控制器的参数,以提高复杂工况环境下车辆的稳定性及跟踪能力;通过仿真实验对所设计的控制方法进行了验证。结果表明:所提出控制方法在低速条件下保证了车辆稳定性,提高了车辆的跟踪精度;中速条件下有效克服了车辆在路面附着系数突变道路上动态行驶时轨迹跟踪精度较低,稳定性较差的不足。