基于NLPQL算法的电动轮汽车差速助力转向参数优化

建立力与位移耦合控制的电动轮汽车差速助力转向系统模型,给出转向路感、转向灵敏度、转向稳定性以及转向经济性的量化公式;根据多目标多约束优化问题的特点,以转向路感和转向经济性为优化目标,以转向稳定性和转向灵敏度为约束条件,设计非线性二次规划算法(NLPQL),对系统参数进行优化设计。仿真结果表明:基于NLPQL算法的电动轮汽车差速助力转向多目标优化,可在保证系统具有较好的转向稳定性和较高的转向灵敏度基础上,有效提高系统的转向路感,并降低系统的转向能耗,为电动轮系统的设计和优化提供理论基础。

电动轮汽车差速助力转向系统路感优化

根据电动轮汽车差速助力转向系统工作原理,提出转向路感、转向灵敏度、转向稳定性的概念及量化公式;在传统模拟退火(SA)算法基础上,以转向路感为优化目标,转向稳定性和转向灵敏度为约束条件,设计自适应模拟退火(ASA)算法,对系统参数进行优化设计。仿真结果表明:基于ASA算法的电动轮汽车差速助力转向路感优化,可在保证系统具有较好的转向稳定性和转向灵敏度基础上,有效提高系统的转向路感。研究结果可为电动轮汽车差速助力转向的设计和优化提供理论基础。

电动轮汽车差速助力转向路感分析

电动轮汽车为汽车转向技术提供了一种新的方法,它运用了差速助力转向系统,在可以实现转向灵敏和转向路感的完美结合的同时,有效降低了汽车转向系统的能耗,解决了转向系统机械结构复杂的问题,提高了汽车行驶的安全性,是一种比较理想的汽车动力转向技术。文中采用拉格朗日方法建立考虑车身侧倾的3自由度汽车转向系统模型,并对差动助力转向系统进行转向路感分析,通过在Matlab中建立模型进行仿真,研究各个参数对路感的影响,得出了影响路感的参数。

新型汽车动力转向技术发展综述

转向系统是人—车交流的界面。随着汽车技术的发展,汽车转向系统的功能也由原来单纯减轻驾驶员的驾驶疲劳转变为主动干预驾驶员转向行为,实现辅助驾驶或智能驾驶,以准确实现驾驶员的转向意图或使汽车按照理想轨迹转向。通过分析电动助力转向系统、主动转向系统、差速助力转向系统和智能转向系统的转向原理及实现方式,获取其研究方法及技术路线,为今后各种转向系统的开发研究及性能优化奠定基础。