基于CarSim的线控转向汽车理想传动比的设计研究

为设计线控转向汽车的理想转向传动比,以提高汽车转向时的操纵稳定性,基于Car Sim实车模型进行车辆特性化仿真分析,推导了实际横摆角速度增益的计算公式,以此为基础对线控转向系统的变角传动比特性进行分段研究。中低速段采用定增益法,将遗传算法与汽车操纵稳定性评价指标相结合,优化从方向盘转角到汽车响应的固定横摆角速度增益,以作为中低速段理想传动比的设计依据;中高速段提出将横摆角速度增益与侧向加速度增益按可变权重共同控制的方法设计理想转向传动比。通过Car Sim/Simulink联合仿真,选取双移线实验工况、角阶跃实验工况及稳态加速回转实验工况对控制方法进行验证。实验结果表明,基于所提出的实际横摆角速度增益,采用横摆角速度增益与侧向加速度增益相结合的方法分段设计理想传动比,能够减轻驾驶员的转向驾驶负担,提高汽车转向时的操纵稳定性。

基于Sobol法的车身抬高量的全局敏感性分析

为分析前轮转向时车轮中心主销拖距和车轮定位参数对车身抬高量的影响,建立了车身抬高量模型,并采用图形变换的方法进行求解,再应用改进的Sobol法对车身抬高量进行全局敏感性分析,比较了主销内倾角、主销后倾角、前轮外倾角、前轮前束角、车轮中心主销拖距对车身抬高量的贡献度。结果显示,车轮中心主销拖距、主销后倾角、主销内倾角对车身抬高量影响较大,其总效应指数分别达到0. 7323、0. 0270、0. 0219,说明车轮中心主销拖距是一个对车身抬高量影响较为明显的参数。

阿克曼转向误差对前驱车转向回正性的影响

为了解决某前驱电动车低速大转角转向回正性差的问题,考虑了载荷转移、定位参数等影响因素,并结合稳态侧偏纵滑联合工况,对具有人为阿克曼转向误差的前驱汽车进行低速转向研究。计算结果表明,汽车在接近极限位置以5 km/h稳态作圆周运动时,内前轮侧向力为-0. 2 k N,外前轮侧向力为2. 045 k N,内后轮侧向力为0. 408 k N,外后轮侧向力0. 278 k N,汽车存在极限位置运动倾向,当阿克曼转向误差率减少至20%时,该影响大大减小。可见,在保证较高速转向外前轮侧向力需求的同时尽量减小阿克曼转向误差可以避免低速转向不回正的现象,使得汽车转向更具可控性。

基于Isight平台的房车空调送风参数优化

为了提高房车空调夏季降温效果,对房车空调的送风温度、速度、角度进行优化研究。利用CFD方法对房车内流场进行数值模拟。应用k-e RNG湍流模型,合理的设置热力学边界条件,并引入太阳辐射模型。以Isight软件为优化平台集成Fluent软件搭建房车夏季降温多目标优化设计流程。通过最优拉丁超立方试验设计方法设计样本点,采用径向基函数神经网络建立近似模型,并结合NCGA遗传算法对不同送风参数进行多目标优化。在Pareto最优解集中选取最优折衷解,并通过CFD仿真和房车静态温度实验对比验证。结果表明:建立的近似模型能很好取代内流场仿真进行多目标优化,优化后的结果使房车内部能够获得更好的气流组织形式,温度场、速度场更加合理。

基于去伪加权方差最小化算法的大型复杂零部件局部配准全局方法研究

以汽车飞轮壳、车身为典型代表的大型复杂零部件机器人加工质量高度依赖于测量技术.针对现有点云配准算法难以抑制由于结构偏差、余量分布不均和各种测量固有缺陷所引起的匹配偏差问题,本文围绕局部配准定位全局的思路,提出一种去伪加权方差最小化(DPWVM)算法用于点云精配准.建立自适应比例因子调节的权重函数,区分结构偏差点云和其他异常点云,从而对每个点对距离施加合理权重,以降低结构偏差点云对配准精度的影响.进一步,统一点到点距离和点到面距离,建立自适应协调距离,以提升算法收敛稳定性.本文所提算法在汽车飞轮壳局部配准定位全局的过程中可有效提高配准精度并抑制匹配倾斜,相比于ICP、VMM算法,绝对定位精度分别提升18.9%和66.7%,匹配倾斜抑制程度分别提升25.9%和85.3%,与WPMAVM算法相比,收敛稳定性进一步提高.此外,本文所提方法仅需单次数据采集即可有效配准定位,极大地提高了配准效率.