Driving Force Model for Non-pneumatic Elastic Wheel

In order to obtain good driving performance,a driving force model is presented for non-pneumatic elastic wheel.Brush model of pneumatic tyres is introduced and the deformations of elastic supports and tread are also taken into account.The longitudinal slip rate is redefined.The grounding pressure distribution of elastic wheels is analyzed and corrected according to speed,temperature and stiffness.Then rolling resistance equation is developed.Finally,simulation is conducted by software CarSim,and the results show that the estimated values are consistent with simulation values,especially at low longitudinal slip rate.The research can help to optimize design of non-pneumatic elastic wheel.

Active suspension control of a one-wheel car model using single input rule modules fuzzy reasoning and a disturbance observer

This paper presents the construction of an active suspension control of a one-wheel car model using fuzzy reasoning and a disturbance observer. The one-wheel car model to be treated here can be approximately described as a nonlinear two degrees of freedom system subject to excitation from a road profile. The active control is designed as the fuzzy control inferred by using single input rule modules fuzzy reasoning, and the active control force is released by actuating a pneumatic actuator. The excitation from the road profile is estimated by using a disturbance observer, and the estimate is denoted as one of the variables in the pre- condition part of the fuzzy control rules. A compensator is inserted to counter the performance degradation due to the delay of the pneumatic actuator. The experimental result indicates that the proposed active suspension system improves much the vibration suppression of the car model.

Pneumatic active suspension system for a one-wheel car model using fuzzy reasoning and a disturbance observer

This paper presents the construction of a pneumatic active suspension system for a one-wheel car model using fuzzy reasoning and a disturbance observer. The one-wheel car model can be approximately described as a nonlinear two degrees of freedom system subject to excitation from a road profile. The active control is composed of fuzzy and disturbance controls, and the active control force is constructed by actuating a pneumatic actuator. A phase lead-lag compensator is inserted to counter the performance degradation due to the delay of the pneumatic actuator. The experimental result indicates that the proposed active suspension improves much the vibration suppression of the car model.

Disturbance Observer Based Control for Four Wheel Steering Vehicles With Model Reference

This paper presents a disturbance observer based control strategy for four wheel steering systems in order to improve vehicle handling stability. By combination of feedforward control and feedback control, the front and rear wheel steering angles are controlled simultaneously to follow both the desired sideslip angle and the yaw rate of the reference vehicle model.A nonlinear three degree-of-freedom four wheel steering vehicle model containing lateral, yaw and roll motions is built up, which also takes the dynamic effects of crosswind into consideration.The disturbance observer based control method is provided to cope with ignored nonlinear dynamics and to handle exogenous disturbances. Finally, a simulation experiment is carried out,which shows that the proposed four wheel steering vehicle can guarantee handling stability and present strong robustness against external disturbances.

Modeling and Adaptive Control of an Omni-Mecanum-Wheeled Robot

The complete dynamics model of a four-Mecanum-wheeled robot considering mass eccentricity and friction uncertainty is derived using the Lagrange’s equation. Then based on the dynamics model, a nonlinear stable adaptive control law is derived using the backstepping method via Lyapunov stability theory. In order to compensate for the model uncertainty, a nonlinear damping term is included in the control law, and the parameter update law with σ-modification is considered for the uncertainty estimation. Computer simulations are conducted to illustrate the suggested control approach.

Kinematic modeling and analysis of novel eight-wheel lunar rover

A new kind of eight-wheel lunar rover is developed, which is a complex closed-chain system and has good capabilities of climbing slope, surmounting obstacles and adapting to uneven terrain. In this paper, the mechanical structure of the novel eight-wheel lunar rover is introduced, forward and inverse kinematic models of the rover are established according to the closed-chain coordinate transformation and instantaneous coincidence coordinate. Based on structural characteristics, its kinetic characteristics are analyzed. Wheel slippages are separated and calculated, and a method for closed-loop control modification using wheel slip estimation during the model establishment is proposed. The results can be applied to the motion control of lunar rover.

基于V形记忆曲线的汽车轮毂造型衍生设计方法

为提高汽车轮毂造型设计的效率,增强品牌造型识别度,提出一种高效的轮毂造型衍生创新设计方法。通过分析轮毂V形记忆曲线的变化规律和特点,总结出两类V形记忆曲线,并根据控制点数量分别进行了定量化表达;以轮毂造型的5个设计要素为基础,提取轮毂骨骼的特征并建立运算法则,构建基于V形记忆曲线的轮毂造型衍生设计方法;通过参数化实现造型构建方案衍生,验证了该方法的可行性。研究结果表明:基于V形记忆曲线的轮毂造型衍生设计方法提高了轮毂设计效率,实现了轮毂造型创新及提升品牌特征延续的设计目标,为同类型产品的创新设计提供参考。

高分子除湿转轮建模与除湿性能预测

为有效预测高分子除湿转轮的除湿性能,采用效率法模型、BP神经网络模型2种方式对基于高分子除湿转轮实验台的47组实验数据进行建模。通过构建的除湿转轮模型,对20组不同实验工况条件下的转轮除湿性能进行预测,并与实验数据进行对比。根据预测结果得出,2种模型均能对用于建模的47组实验数据进行有效回归,且能对非建模实验数据以外的20组实验工况进行较好的预测。效率法模型对于处理空气出口温度的预测精度优于BP神经网络模型,但对于处理空气出口含湿量的预测,BP神经网络模型的预测精度优于效率法模型。选择广州、上海、武汉、北京4个典型气候条件城市,使用所建模型研究其在不同气候分区下供冷季的除湿性能,结果表明高分子除湿转轮在这4个城市中的除湿性能由高到低依次为广州、上海、武汉、北京。

18CrNiMo7-6钢发射率值标定及外圆磨削温度研究

为研究齿轮钢外圆横向磨削过程中工件温度受加工参数变化的影响,以18CrNiMo7-6齿轮钢作为工件材料,CBN砂轮作为磨具进行试验,使用红外热像仪对磨削过程温度进行检测。提出一种增设气幕装置的热辐射发射率值标定方案,通过气幕生成的高速气流减缓外界空气进入加热炉,防止标定过程中试样被氧化,保证高温条件下标定得到的发射率值的准确度;依据检测结果,分析工件转速v_(w)、工件每转的磨削深度f_(a)、砂轮磨粒粒度d_(g)、砂轮直径d_(s)和磨削宽度b对温度的影响。结果表明:f_(a)对温度变化影响最显著。通过拟合得到磨削温度与试验参数间的经验公式,其误差为9.27%。将磨削温度的试验测量结果与运用移动热源理论、瑞利分布模型和干式磨削热分配比模型进行理论推导的结果作对比,偏差为8.51%。

光学玻璃磨削亚表面损伤预测模型及DOE实验设计

为了掌握光学玻璃材料杯型砂轮研磨与表面粗糙度(SR)和亚表面损伤(SSD)机理,本文建立BK7光学玻璃杯型砂轮研磨表面粗糙度的预测模型,通过改变磨削参数来研究对表面粗糙度的影响。设计DOE试验,研究影响SR与SSD的显著性特征因子,并分析了各因子的交互作用。实验结果表明预测模型的可靠性,得到表面粗糙度的预测模型数据与实验数据的平均误差为5.47%。采用角抛光法,通过电子显微镜观测表面裂纹,并测量裂纹的深度。最后,基于Li的模型,建立基于磨削工艺参数的亚表面损伤的新预测模型。实验结果表明:实验和预测模型结果具有很好的一致性,模型数据与实验数据的平均误差为6.19%,并且新预测模型结果要优于Li的模型。

考虑摇头角的非赫兹滚动接触算法对比研究

为研究轮对摇头角对轮轨接触行为的影响以及评估简化非赫兹轮轨接触算法的精度,选取EKP、MKP与MSHM共3种考虑摇头角的轮轨非赫兹简化算法分析轮轨法向与切向接触行为。以S1002CN车轮踏面和CHN60钢轨为研究对象,以精确理论CONTACT算法的结果为参考,对比各简化接触算法得到的接触斑形状、接触应力、切应力等微观接触结果的准确性。利用UM软件建立车辆-轨道耦合动力学模型进行仿真分析得到轮轨运动参数,然后输入到接触算法计算轮轨接触解,基于统计学累积误差方法评估不同接触算法在实际车辆运行工况下的计算精度与稳定性。计算结果表明:摇头角使轮轨接触斑与接触应力呈三维非对称分布;对于法向接触,在大部分工况下,MKP算法相比EKP、MSHM算法精度较高,但接触斑内轮轨曲率变化较大时,如横移量为6 mm,MKP算法所得到的最大接触应力误差为47.2%,此时更适合采用MSHM算法,其误差为27%;对于切向问题,采用EKP+FaStrip、MKP+FaStrip算法比MSHM+FASTSIM算法得到的结果更准确;对于动力学结果,MKP+FaStrip算法比EKP+FaStrip、MSHM+FASTSIM算法得到的接触结果更加精确和稳定。

基于轴箱垂向振动加速度的地铁车轮失圆状态诊断方法

首先,建立卷积神经网络、深度置信网络、支持向量机和以一维卷积神经网络全连接层特征为输入的支持向量机模型(1DCNN-SVM),对比上述模型在地铁车轮失圆状态分类识别上的效果;其次,利用代理模型构建轴箱垂向加速度均方根与车速和多边形磨耗幅值之间的映射关系;最后,通过智能优化算法逆向求解幅值,对比不同代理模型和智能优化算法在多边形磨耗幅值识别上的适用性。研究结果表明:1DCNN-SVM模型在正常、低阶多边形、高阶多边形、随机非圆车轮4类典型的车轮不圆度状态分类识别中取得99.82%的准确性,相比另外3种分类方法,其泛化性能和强化学习能力都具有明显的优势。在车轮多边形磨耗幅值识别方面,基于克里金模型(KSM)和粒子群算法(PSO)的波深识别模型具有更好的预测稳定性和时效性。

不同制动工况下地铁车轮踏面磨耗研究

为研究不同制动方式对地铁车轮踏面磨耗的影响规律,联合ANSYS和SIMPACK软件,建立了车轮-闸瓦热机耦合有限元模型和含有柔性轮对的车辆动力学模型,同时考虑不同制动初速度和制动减速度对车轮踏面温度、踏面硬度、踏面与闸瓦间接触应力及制动距离的影响,分析了不同制动方式下车轮-闸瓦磨耗、车轮-钢轨磨耗和踏面总磨耗的变化规律。结果表明:踏面磨耗随着制动初速度的增大而增大;随着制动减速度的增大,车轮-闸瓦磨耗和总磨耗增大,车轮-钢轨磨耗减小;制动时踏面总磨耗主要受车轮-闸瓦磨耗影响。

基于Modelica语言的反作用飞轮多领域建模与仿真

反作用飞轮是三轴稳定小卫星高精度姿态控制系统的首选执行机构。针对反作用飞轮多领域耦合特性及其高置信度数值仿真问题,探索了基于Modelica语言实现反作用飞轮多领域建模与仿真的可行性。在反作用飞轮控制领域、电气领域、力学领域等不同领域数学模型的基础上,采用Modelica搭建了相应的反作用飞轮多领域仿真模型,并在设定工况下对其动态特性进行了数值仿真分析,得到了飞轮系统的多领域耦合特性。该仿真模型实现了飞轮系统不同领域模型之间的无缝集成和数据交换,能够有效分析各领域间的耦合特性。

轮轨激扰下轨道车辆轴箱轴承振动与润滑特性分析

基于赫兹接触和弹流润滑理论建立了考虑轴箱轴承的轨道车辆模型,研究了轮轨激扰对轴箱轴承的振动特性和油膜刚度特性的影响规律。分别采用MATLAB/Simulink和UM软件建立了轴承动力学模型和轨道车辆模型,通过相互作用力实现二者的耦合关系。模拟了轴承和轮对的典型故障形式,并详细分析了这些故障对轴承的振动特性和润滑特性的影响。研究结果表明:润滑可以有效减小轴承的振动;轴承的局部故障将导致油膜刚度的增大,轴承故障和车轮扁疤都对润滑的影响较为显著;此外,轮轨激扰会降低轴承外圈的振动比率,但是会增大车辆其他部件的振动,对车体的振动几乎无影响。

轨道车辆垂向轮轨力时域识别对比及其机器学习修正

为了尽可能减小轨道车辆垂向轮轨力时域识别中存在的误差,以时域法为基础,开展了基于机器学习修正的轨道车辆垂向轮轨力识别研究.首先建立了车辆动力学仿真模型,获取了车辆在随机轨道激励下以250km/h速度行驶时的轴箱加速度响应和垂向轮轨力.其次,建立了Green函数法、状态空间法这2种时域法对应的动载荷识别模型,对状态空间法的初值误差进行了分析,并引入多项式拟合法修正其趋势项误差,进而对比分析了2种方法的计算精度和计算效率.然后,针对时域法存在的识别误差,提出采用NARX(nonlinear autoregressive models with exogenous inputs)模型对识别误差进行训练和预测,用于消减模型中存在的如响应观测不全与观测噪声等因素造成的影响,进而对时域法识别结果进行修正,提高识别精度.最后,通过一个10自由度轨道车辆垂向动力学模型,对方法的正确性进行了验证.研究结果表明:2种方法对轨道车辆垂向轮轨力均具有较高的识别精度,对于各轮对的识别精度各有优劣;在计算效率方面,状态空间法比Green函数法更优;经NARX模型修正的2种时域法对轨道车辆垂向轮轨力均具有很好的识别效果,识别值与正演值的Pearson相关系数大于0.99,为极强相关.基于NARX模型的机器学习误差修正方法可有效提高时域识别精度,可以为后续轨道车辆轮轨力预测提供参考,具有较强的工程运用价值.

基于实测数据的车辆轮对磨耗模型研究

[目的]基于上海轨道交通17号线列车轮对实测数据,研究轮对磨耗规律,建立轮对轮缘厚度和轮径磨耗模型,以提高城市轨道交通车辆的安全性和维护效率。[方法]对轮对实测数据进行预处理,消除数据误差;采用曲线拟合和误差分析方法建立轮缘厚度和轮径的磨耗模型,并以磨耗速率拟合标准差,以及真实值与误差拟合曲线之间误差值的拟合标准差作为该模型的评价指标,评估轮缘厚度及轮径磨耗模型的准确性;分别针对1701次和1721次列车进行轮对磨耗模型验证。[结果及结论]1701次和1721次列车轮对轮缘厚度磨耗速率4次拟合曲线的拟合标准差,以及真实值与误差拟合曲线之间误差值的6次拟合曲线的拟合标准差均接近于零,验证了该车辆轮对磨耗模型的准确性,能够精确预测上海轨道交通17号线同一车型不同列车及同一列车不同位置的轮对磨耗情况。

嵌入式轨道三维滚动接触模型冲击特性研究

嵌入式轨道在城市轨道交通领域得到广泛运用,在高速铁路方面,国内外也有少量的相关报道和理论研究。嵌入式轨道对减缓轮轨冲击有显著效果,其中焊接接头是引起轮轨冲击的重要原因之一,对于时速400公里以及更高运行速度的列车,焊接接头冲击激励引起的轮轨力变化十分显著,目前对于高速工况下嵌入式轨道的研究尚不充分。基于显式动力学有限元方法,采用三维高速轮轨瞬态滚动接触模型对轮轨冲击过程进行数值模拟,并探究时速400公里速度下的嵌入式轨道的冲击特性。得出以下结论:嵌入式轨道与扣件式轨道在受到不同波长冲击时均能够减小垂向轮轨力变化幅值,焊接接头波长越长,垂向轮轨冲击力越能快速趋于平缓;车轮在受到焊接接头长波冲击时,嵌入式轨道能明显降低纵向轮轨力。研究结果可为嵌入式轨道在高速铁路的运用提供参考。

基于EDEM的采捕机械轮胎与滩涂土壤耦合性研究

本研究使用EDEM模拟软件和Solidworks搭建滩涂土壤模型和采捕车辆轮胎模型进行仿真分析,研究了轮壤耦合特性。结果显示EPDM60材质轮胎扭矩达到峰值速度最快,并对土壤颗粒势能有影响。调整轮胎材质可以提高工作效率和性能。天然橡胶材质的轮胎土壤压实性较强,势能高。该研究可为采捕设备设计提供参考依据。

激光修整青铜金刚石砂轮预测模型与优化研究

为了根据实验规律获得更多激光修整青铜金刚石砂轮的工艺参数,采用反向传播(BP)神经网络和粒子群遗传混合优化算法(PSO&GA),建立了激光修整青铜金刚石砂轮的预测模型。首先通过分析激光修整的原理得出砂轮型面角度、激光偏转角度、入射角度和光斑重叠率为主要影响参数,并以砂轮型面角度误差和峰谷(PV)值为评价指标修整了192组工艺实验数据;建立了4×9×2的3层BP神经网络预测模型,通过PSO&GA混合优化算法对预测模型进行训练优化;最后选取16组实验数据测试BP神经网络预测模型,预测结果比较准确;并对比了梯度下降法(GD)、粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)的BP神经网络的训练效果。结果表明,经PSO&GA-BP预测模型角度误差预测偏差在0.2°以内,PV值预测偏差在1.6μm以内,相较于其它优化算法,收敛速度更快、精度更高。该研究为激光修整青铜金刚石砂轮提供了良好的预测模型。