网格自适应加密在汽车CFD中的应用

以CAERI Aero Model为基础研究模型,提出基于网格自适应加密方法的自动化计算流程,验证了该方法在汽车空气动力学CFD仿真中计算结果的准确性及应用可行性。对比网格自适应加密与传统网格加密计算方法,结果表明:应用基于网格自适应加密方法的CFD计算结果与风洞试验误差小于1%,该方法仿真精度高;在保证流场三维结构一致的情况下,能减少整车约13%的体网格数量;提高计算时间效率约9.6%。研究结果可为网格自适应加密方法在汽车CFD中的应用提供重要参考。

基于自适应模糊控制的汽车焊接过程方法研究

针对当前汽车车身焊接费时费力、焊点不连续、表面质量差等问题,提出一种基于自适应模糊控制的焊接过程算法。通过构建工业机器人、C型短式伺服焊钳及旋转式双面夹具台的运动模型,利用模糊规则制定PID控制参数,有效提高了伺服控制系统的跟踪精度及动态响应能力。试验结果表明,该方法能较好地解决车身连续焊接过程生产的问题。

汽车电子传感器原位误差自适应校正方法研究

传统的汽车电子传感器误差自适应校正方法,只能依赖校准设备,导致误差校正位移值较大,因此设计一种汽车电子传感器原位误差自适应校正方法。采集汽车电子传感器的原位误差数据,并建立测量误差校正模型。基于该模型,设计一种测量误差自适应校正算法。该算法能实时识别和校正传感器的误差,从而提高测量结果的准确性和可靠性。实验结果表明,设计的汽车电子传感器原位误差自适应校正方法,误差校正位移值明显小于其它两种方法,最小值仅为0.07mm,证明该方法能更准确地测量误差并及时校正。

通用化柔性车型适配仿真测试技术研究

在当前国家大力推动制造业高品质发展的时代背景下,台架测试中车型配置不匹配的问题日益凸显。为此,文章提出开展通用化柔性车型适配仿真测试技术的研究方案,旨在提升电器工艺检测适配范围及测试效率,实现单一台架定制化兼容不同车型配置的目标。该技术的研发与实施,对于推动中国汽车制造业的智能化、高效化升级具有重要意义,展现理论与实践相结合的重要价值。

汽车海外适应性测试:现状分析与发展趋势研判

文章概述了汽车海外适应性测试的定义、重要性及发展历程,分析了当前海外适应性测试的主要类型、实施流程以及面临的挑战。同时,研判了技术创新、法规政策和市场需求对海外适应性测试发展趋势的影响。基于以上分析,提出了加强技术研发与创新、完善法规政策与标准体系以及加强国际合作与交流等策略建议,以提升汽车海外适应性测试能力。最后,总结了研究结论并对未来研究方向提出了展望。

基于混合算法的纯电动车整车质量及道路坡度估计

针对纯电动车行驶中整车质量与道路坡度的参数估计问题,根据整车质量具有稳变性及道路坡度具有时变性的特点,在车辆纵向动力学的基础上,提出了一种基于混合算法的整车质量及道路坡度估计方法,并将该方法应用于纯电动汽车起步阶段。使用对稳变量具有较好估计效能的遗忘因子递归最小二乘法进行了整车质量的估计,并将输出的质量结果作为坡度估计的输入参数之一。使用自适应卡尔曼滤波进行道路坡度估计,通过引入带有遗忘因子的噪声估计器,降低了外界噪声统计特性无法归纳的噪声影响,进而提高坡度估计精度。选取平地与微斜坡路段进行电动车起步试验,根据车辆起步过程速度低的特点,忽略空气阻力。使用全球导航卫星系统(GNSS)终端和车辆控制器局域网(CAN)总线采集所需数据,进行离线计算。结果表明:选择一段变坡度道路验证算法的有效性,该路段整车质量估计结果最终收敛至真实值10 kg以内,坡度估计结果具有较小误差;混合算法可以较为准确地估计整车质量和不断变化的道路坡度;二次起步试验质量估计结果具有相同的收敛趋势且质量误差小于2%,虽然坡度估计误差略有增大,但误差仍低于0.6%,表明混合算法在纯电动汽车起步过程中具有较高的估计精度。

电动助力转向与主动悬架系统多变量自适应集成控制

在对汽车电动助力转向(EPS)与主动悬架系统(A SS)相互影响和协调关系进行分析的基础上,建立了将这两者集成的整车模型。为克服实际集成系统中存在的动态行为不确定性,同时考虑到系统的多输入多输出特性,采用了多变量自适应控制策略。在多种汽车行驶工况下,对单个子系统和集成系统进行了大量的仿真研究。研究结果表明,自适应控制能够有效解决模型的不确定性、随机扰动对系统的影响;对多个可控子系统进行集成控制,能够弥补对单个子系统控制的不足之处,避免各可控子系统在单独控制时所产生的相互干扰和影响,最终使整车的动力学性能得到较大改善。

汽车半主动悬架的模型参考自适应控制

在1/4车辆动力学模型的基础上,基于李雅普诺夫稳定性理论,以天棚阻尼半主动悬架为参考模型,设计了半主动悬架模型参考自适应控制器。自适应控制器包括可调前置控制器和状态反馈控制器两个部分。推导了自适应控制律与相应的约束条件。仿真结果表明:该控制器对于模型参数的不确定性具有良好的鲁棒特性。自适应控制器不仅明显降低了车身加速度,提高了平顺性,同时也使汽车的行驶安全性获得了改善,悬架动变形稍有增大。

天然气/汽油两用燃料汽车点火提前角适应性优化设计

为了使天然气/汽油两用燃料汽车燃用不同的燃料时,能自动改变点火提前角,从而保证发动机在不同的转速时都在最佳点火提前角下工作,研究了两用燃料汽车点火提前角的优化调整方法,通过试验得到了发动机燃用天然气和汽油时,最佳点火提前角相差的相关角度,研制了一种利用89C2051单片机定时器/计数器T0、外部中断INT0以及相关硬件电路组成的自适应燃料点火器。这种点火器能根据燃料转化开关的位置,通过单片机控制实现对两用燃料汽车不同点火提前角的精确控制。试验结果表明:安装这种自适应燃料点火器的发动机功率、扭矩增大,能耗下降,这种自适应燃料点火器能够一定程度地提高两用燃料汽车发动机的动力性和燃油经济性。

基于DSP的汽车防撞雷达及其信号处理

介绍了一种基于TMS320VC5402 DSP芯片的汽车防撞雷达及其信号处理系统的软硬件设计方法。该系统对车载毫米波雷达接收信号利用变步长LMS自适应算法进行噪声消除,有效地克服了固定步长因子所导致的收敛速度与稳态误差之间的矛盾,提高了处理速度。计算机仿真证实,该算法具有可行性,易于实时实现噪声对消系统。

自适应阶梯模糊控制在电涡流缓速器中的应用

分析了电涡流缓速器在制动过程中所要求的恒速模式及在制动中出现的热衰退现象,提出了采用自适应阶梯模糊控制方法.该方法采用分段调节的机制,通过在线改变规则中的调整因子α,使得电涡流缓速器控制器根据实时转速和转子盘温度的变化,调整模糊控制规则,最终使得电涡流缓速器输出的励磁电流根据转速和转子盘温度实时调节.通过在电涡流缓速器转鼓实验台上对该算法进行验证,对比常规的控制方法,该方法具有更好的控制性能.

气体燃料/汽油两用燃料汽车自适应燃料点火器

气体燃料 /汽油两用燃料汽车燃用不同燃料时 ,最佳点火提前角相差悬殊。采用自适应燃料点火器可根据发动机使用燃料的不同自动改变点火提前角。论述了单片机控制自适应燃料点火器的软、硬件结构和工作原理。试验结果表明 ,加装自适应燃料点火器后 ,发动机动力性增加 2 .6%～3.1 % ,燃料消耗率下降 2 .6%～ 3.4%。

基于磁流变减振器的汽车前悬架半主动控制研究

在磁流变减振器外特性分析基础上,设计了1/4车辆的自适应模糊控制器,提出了把1/4车辆模型的半主动控制算法应用于汽车左右前悬架独立控制的策略,并在Matlab平台上进行了仿真。选用国产某型号微型车作为试验车辆,将其被动的左右前悬架改装成磁流变半主动悬架,在多种条件下进行了实车道路试验。试验结果与仿真吻合,表明对左右前悬架进行独立半主动控制是可行的,明显提高了汽车行驶的平顺性。

汽车磁流变悬架垂直振动控制与试验研究

在对整车振动系统进行分解和简化的基础上,提出一种分级智能控制系统,设计了用仿人智能思想来在线修改模糊控制器参数的1/4车磁流变悬架振动模糊自适应局部控制器,设计了整车悬架垂直振动的协调控制规则用于调整4个局部控制器的输出值。在MATLAB平台上对分级控制系统进行仿真,构建了磁流变悬架系统垂直振动的整车测控与评价系统,在不同条件下进行了道路试验。相对于被动悬架,分级控制的磁流变悬架使汽车底板振动加速度下降了约15%,使座椅振动加速度下降了约23%,表明用分级控制来减小磁流变悬架系统的垂直振动是可行的,可降低因模型的简化带来的影响,提高汽车的平顺性。

汽车行驶状态参数的估计

介绍Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法和滤波估计流程,建立二自由度汽车模型,在模型中加入系统噪声和测量噪声,建立系统状态方程和观测方程。利用自适应卡尔曼滤波算法,对汽车质心侧偏角和横摆角速度进行估计,并进行转向盘转角正弦输入仿真分析,仿真结果表明两者的真实值和估计值吻合良好。利用自适应卡尔曼滤波算法对汽车行驶状态参数进行估计可以降低汽车的成本,是一种行之有效且具有工程应用价值的方法。

自适应磁流变悬架半主动控制研究

针对目前应用于汽车悬架系统的磁流变减振器工作时需要外部电源和控制设备的问题,设计了一种新型磁流变减振器,该减振器在无需外部电源和控制设备的条件下实现了对振动的自适应控制。研究了该减振器的结构特征和电能收集理论模型,并进行了模拟仿真。利用该减振器构建了无需外部电源和控制设备的汽车自适应磁流变悬架半主动控制系统,在1/4悬架实验台上进行了实验研究,实验结果表明,该控制系统是可行的,明显提高了汽车行驶的平顺性。

基于改进BP神经网络的汽车尾气检测系统设计

为了准确、快速地检测出汽车尾气中各气体成分浓度,以传感器阵列为基础,结合反向传播(BP)神经网络模型,设计一种汽车尾气检测系统。根据GB18352.5—2013规定的5种需要检测的尾气气体,选择相应传感器和温湿度传感器组成传感器阵列;为克服BP神经网络预测精度低、收敛速率慢、易陷入局部极值的缺点,采用附加动量法和自适应学习速率法改进网络模型;利用改进的神经网络模型对采集的传感器信号进行回归分析。结果表明:改进的BP神经网络模型的预测平均相对误差小于4%,能高效地处理尾气检测数据。

一款实用汽车电源适配器设计方案

该实用汽车电子电源适配器由开关电路、变压电路和输出电路组成,其中开关电路以SG3525芯片为核心,实现了开关电路的集成化,有效地减少了电源适配器的体积.该电源适配器可以完成车载DC到汽车电子DC的转化,为车辆电子系统提供可靠、强劲的功率,具有体积小、成本低廉、制作简单等特点,已成功应用于一车辆电子系统功能扩展项目中.

基于自适应奇异值分解无迹卡尔曼滤波算法的车辆质心侧偏角估计

作为车辆操纵稳定性的关键评价指标及车辆稳定性控制目标,准确估计车辆的质心侧偏角直接影响车辆的行驶安全性,为此提出了一种基于自适应奇异值分解无迹卡尔曼滤波算法的车辆质心侧偏角估计方法,以改善无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)在系统强非线性或状态模型不精确的情况下状态估计精度降低甚至发散的问题。利用自适应奇异值分解方法(Singular Value Decomposition,SVD)构建sigma点,并在时间更新过程中利用自适应因子对奇异矩阵进行修正,改进了UKF中状态协方差矩阵的迭代稳定性及估计器的鲁棒性。利用分布式驱动电动汽车半实物仿真平台分别在双移线工况、单移线工况及方向盘转角阶跃工况下对基于无迹卡尔曼滤波和ASVD-UKF算法的质心侧偏角估计方法进行了对比验证。结果表明,ASVD-UKF估计器改善了无迹卡尔曼滤波估计器的精度,验证了算法的有效性。

基于模糊自适应的汽车ABS路面辨识技术

实时有效辨识路面对防抱死制动系统(ABS)的制动安全性具有重要意义。分析了车辆制动特性,提出了一种用轮速峰值连线求解参考车速的方法。为了有效辨别制动时的路面信息,在设计基于轮减速度和参考滑移率的模糊智能推理算法的基础上,给出了用仿人智能思想来在线修改模糊控制参数的自适应推理算法。车的实时ABS道路测试表明,模糊自适应路面辨识技术具有良好的制动平稳性和自适应性,提高了辨识路面突变的实时性,简单实用,是一种新的有效ABS路面辨识法。