基于simulink的线性二自由度汽车模型稳态响应

汽车模型的背景、现状与前景

汽车模型的背景、现状与前景 1927年美国通用汽车公司将油泥应用到汽车设计开发模型上，1955年日本首次使用工业油泥进行汽车模型的设计开发，我国则在70年代初开始应用这一技术。汽车模型工是在80年代初期形成的，目前从业人员大约有1000多人，分布在全国20多个省100多家汽车生产企业。汽车模型工是设计师与工程师之间的桥梁，没有这个桥梁汽车设计将无法进行。由于汽车车身设计程序要经过汽车效果图、小比例模型制作、1：1模型制作、模型数据采集、修线修面、结构设计等设计过程，因此汽车模型工水平的高低将直接影响到汽车产品开发的进度和质量。一个1：1的汽车油泥模型需要四人同时制作，制作周期为3-4个月，1：1内饰模型需要两人同时制作，制作周期为2-3个月，小比例模型制作周期为2个月。一般规模的汽车生产企业一年能开发2个或更多个新产品。在欧美国家，汽车模型工可在专门的职业培训机构进行系统培训，在日本也有一些职业培训学校开设了汽车模型工的专业课程。国内目前没有专门的汽车模型工职业培训学校，汽车模型工都是各汽车厂内部自己培养的技术工人。一些有条件的汽车厂，如：解放汽车公司、东风汽车公司只能将该厂的汽车模型工送到国外进行培训，或通过国外代理商组织的专业培训班来提高技术水平。如，日本在中国的汽车模型工代理商每年在上海举办一次汽车模型工培训班，为国内汽车厂家培训了大批的汽车模型工。一方面，企业不可能大批量的培养人才，导致了汽车模型工人才的紧缺，使得国内很多的汽车生产企业无自主产品开发能力；另一方面，国内的汽车模型工与国外的汽车模型工的技术水平相比较还有很大的差距，从而限制了我国汽车工业的发展。

详细步骤MATLAB车辆两自由度操纵稳定性模型分析

基于MATLAB的车辆两自由度操纵稳定性模型及分析汽车操纵稳定性是汽车高速安全行驶的生命线，是汽车主动安全性的重要因素之一；汽车操纵稳定性一直汽车整车性能研究领域的重要课题。本文采用MATLAB仿真建立了汽车二自由度动力学模型，通过仿真分析了不同车速、不同质量和不同侧偏刚度对汽车操纵稳定性的影响。研究表明，降低汽车行驶速度，增加前后轮侧偏刚度和减小汽车质量可以减小质心侧偏角，使固有圆频率增加降低行驶车速还可以使阻尼比增加，超调量及稳定时间减少。车辆操纵稳定性评价主要有客观评价和主观评价俩种方法。客观评价是通过标准实验得到汽车状态量，再计算汽车操纵稳定性的评价指标，这可通过实车实验和模拟仿真完成，在车辆开发初期可通过车辆动力仿真进行车辆操纵稳定性研究。 1二自由度汽车模为了便于掌握操纵稳定性的基本特性，对汽车简化为线性二自由度的汽车模型，忽略转向系统的影响，直接一前轮转角作为输入；忽略悬架的作用，认为汽车车厢只作用于地面的平面运动。

2 运动学分析确定汽车质心的（绝对）加速度在车辆坐标系的分量和。Ox 与Oy 为车辆坐标系的纵轴与横轴。质心速度与t 时刻在Ox 轴上的分量为u ，在oy 轴上的分量为v 。 2.1 沿Ox 轴速度分量的变化为： ()()cos sin cos cos sin sin u u u v v u u u v v θθ θθθθ+??--+??=?+??---?? 考虑到很小并忽略二阶微量，上式变成：除以并取极限，便是汽车质心绝对加速度在车辆坐标系。

沿Ox 轴速度分量的变化为: u x r d d v u v dt dt a θω=-=- 同理，汽车质心绝对加速度沿横轴oy 上的分量为：y r v u a ω=+ 2.2 二自由度动力学方程二自由度汽车受到的外力沿y 轴方向的合力与绕质心的力矩和为: 12 12cos a cos Y Y Y Z Y Y b F F F M F F δδ=+=-∑∑ 式中，,为地面对前后轮的侧向反作用力；为前轮转角。考虑到很小，上式可以写上： 11221122 a Y Z b k k F k k M αα αα=+=-∑∑ 根据坐标系的规定，前后侧偏角为： ()12r r r a u v b b u u δξβδβωαωωα=--=+ --==- 由此，可以列出外力，外力矩与汽车参数的关系式为： 1212r r Y r r Z a b u u a b a b u u k k F k k M βδββδβωωωω????=+-+- ? ?????????=+--- ? ????? ∑∑ 所以，二自由度汽车的运动微分方程为： ()1212r r r r r z r a b m v u u u a b a b u u k k k k I βδββδβωωωωωω????+-+-=+ ? ?????????+---= ? ???? ? 上式可以变形为：

动态矩阵和模型预测控制的半自动驾驶汽车(自动控制论文)

Dhaval Shroff1, Harsh Nangalia1, Akash Metawala1, Mayur Parulekar1, Viraj Padte1 Research and Innovation Center Dwarkadas J. Sanghvi College of Engineering Mumbai, India. dhaval92shroff@https://www.360docs.net/doc/503324574.html,; mvparulekar@https://www.360docs.net/doc/503324574.html, Abstract—Dynamic matrix and model predictive control in a car aims at vehicle localization in order to avoid collisions by providing computational control for driver assistance whichprevents car crashes by taking control of the car away from the driver on incidences of driver’s negligence or distraction. This paper provides ways in which the vehicle’s position with reference to the surrounding objects and the vehicle’s dynamic movement parameters are synchronized and stored in dynamic matrices with samples at regular instants and hence predict the behavior of the car’s surrounding to provide the drivers and the passengers with a driving experience that eliminates any reflex braking or steering reactions and tedious driving in traffic conditions or at junctions.It aims at taking corrective action based on the feedback available from the closed loop system which is recursively accessed by the central controller of the car and it controls the propulsion and steeringand provides a greater restoring force to move the vehicle to a safer region.Our work is towards the development of an application for the DSRC framework (Dedicated Short Range Communication for Inter-Vehicular Communication) by US Department of Traffic (DoT) and DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) and European Commission- funded Project SAVE-U (Sensors and System Architecture for Vulnerable road Users Protection) and is a step towards Intelligent Transportation Systems such as Autonomous Unmanned Ground and Aerial Vehicular systems. Keywords-Driver assist, Model predictive control, Multi-vehicle co-operation, Dynamic matrix control, Self-mapping I.INTRODUCTION Driver assist technologies aim at reducing the driver stress and fatigue, enhance his/her vigilance, and perception of the environment around the vehicle. It compensates for the driver’s ability to react [6].In this paper, we present experimental results obtained in the process of developing a consumer car based on the initiative of US DoT for the need for safe vehicular movement to reduce fatalities due to accidents [5]. We aim at developing computational assist for the car using the surrounding map data obtained by the LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors which is evaluated and specific commands are issued to the vehicle’s propellers to avoid static and dynamic obstacles. This is also an initiative by the Volvo car company [1] where they plan to drive some of these control systems in their cars and trucks by 2020 and by General Motors, which aims to implement semi-autonomous control in cars for consumers by the end of this decade [18].Developments in wireless and mobile communication technologies are advancing methods for ex- changing driving information between vehicles and roadside infrastructures to improve driving safety and efficiency [3]. We attempt to implement multi-vehicle co-operative communication using the principle of swarm robotics, which will not only prevent collisions but also define specific patterns, which the nearby cars can form and pass through any patch of road without causing traffic jams. The position of the car and the position of the obstacles in its path, static or moving, will be updated in real time for every sampling point and stored in constantly updated matrices using the algorithm of dynamic matrix control. Comparing the sequence of previous outputs available with change in time and the inputs given to the car, we can predict its non-linear behavior with the help of model predictive control. One of the advantages of predictive control is that if the future evolution of the reference is known priori, the system can react before the change has effectively been made, thus avoiding the effects of delay in the process response [16]. We propose an approach in which human driving behavior is modeled as a hybrid automation, in which the mode is unknown and represents primitive driving dynamics such as braking and acceleration. On the basis of this hybrid model, the vehicles equipped with the cooperative active safety system estimate in real-time the current driving mode of non-communicating human-driven vehicles and exploit this information to establish least restrictive safe control actions [13].For each current mode uncertainty, a mode dependent dynamic matrix is constructed, which determines the set of all continuous states that lead to an unsafe configuration for the given mode uncertainty. Then a feedback is obtained for different uncertainties and corrective action is applied accordingly [7].This ITS (Intelligent Transport System) -equipped car engages in a sort of game-theoretic decision, in which it uses information from its onboard sensors as well as roadside and traffic-light sensors to try to predict what the other car will do, reacting accordingly to prevent a crash.When both cars are ITS-equipped, the “game” becomes a cooperative one, with both cars communicating their positions and working together to avoid a collision [19]. The focus is to improve the reaction time and the speed of communication along with more accurate vehicle localization. In this paper, we concentrate on improving vehicle localization using model predictive control and dynamic matrix control algorithm by sampling inputs of the car such as velocity, steering frame angle, self-created maps Dynamic Matrix and Model Predictive Control for a Semi-Auto Pilot Car

汽车ABS系统的建模与仿真设计

基于Matlab/Simulink的汽车建模与仿真摘要本文所研究的是基于Matlab/Simulink的汽车防抱死刹车系统（ABS）的仿真方法，本方法是利用了Simulink所提供的模块建立了整车的动力学模型，轮胎模型，制动系统的模型和滑移率的计算模型，采用的控制方法是PID控制器，对建立的ABS的数学模型进行了仿真研究，得到了仿真的曲线，将仿真曲线与与没有安装ABS系统的制动效果进行对比。根据建立的数学模型分析，得到ABS系统可靠，能达到预期的效果。关键词 ABS 仿真建模防抱死系统PID

Modeling and Simulation of ABS System of Automobiles Based on Matlab/Simulink Abstract A method for building a Simulator of ABS base on Matlab/Simulink is presented in this paper.The single wheel vehicle model was adopted as a research object in the paper. Mathematical models for an entire car, a bilinear tire model, a hydraulic brake model and a slip ratio calculation model were established in the Matlab/Simulink environment. The PID controller was designed. The established ABS mathematical model was simulated and researched and the simulation curves were obtained. The simulation results were compared with the results without ABS. The results show that established models were reliable and could achieve desirable brake control effects. Key words ABS; control; modeling; simulation；Anti-lock Braking System; PID

模型预测控制

云南大学信息学院学生实验报告课程名称：现代控制理论实验题目：预测控制小组成员：李博（12018000748）金蒋彪（12018000747）专业：2018级检测技术与自动化专业

1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)

1、实验目的（1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。（2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。（3）、了解matlab编程。 2、实验原理模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状

性格与色彩的关系

色眼识人当你学习性格色彩时，有三种致命的观念将影响你的学习成果--- 其一：我是“独一无二”的，我讨厌被任何分析的框架给束缚；其二：人性如此复杂，怎可能用四种颜色就把人分析出来，未免太简单了吧；其三：根本不可能分析出性格，就算分析出来对我又有什么实际意义？一、领取你的性格色彩知人者智自知者明胜人有力自胜者强二、FPA性格分析系统发展气质学说：多血质---热情、活泼胆汁质---目标、行动粘液质---冷静、善谋抑郁质---宽容、柔和红色优势—让我们与红色一起快乐阳光心态、积极快乐、激情澎湃梦想万岁、热情开朗喜欢交友善于表达、调动气氛、乐在变化创新意识新主意、新思想、新事物，还因为他们在变化和创造过程中得到无限的乐趣，由于这个世界是无穷的，所以他们能够一再地经历这种狂喜红色比其他性格更容易去改变，因为他们喜欢。红色是天生的激励者。红色的天赋潜能作为个体 l高度乐观的积极心态。 l喜欢自己，也容易接纳别人。 l 把生命当作值得享受的经验。 l喜欢新鲜、变化和刺激。 l经常开心，追求快乐。 l表现力强，情感丰富而外露。 l天真有童心，富有趣味。 l自由自在，不受拘束。 l喜欢开玩笑和调侃。 l好奇心强，别出心裁，与众不同。 l容易受到人们的喜欢和欢迎。沟通特点-听觉型才思敏捷，善于表达。喜欢通过肢体上的接触传达亲密情感。

容易与人攀谈。发生冲突时，能直接表白。人越多越亢奋。演讲和舞台表演的高手。乐于表达自己的看法。作为朋友真诚主动，热情洋溢。喜欢交友，善于与陌生人互动。擅长搞笑，是带来乐趣的伙伴。容易原谅自己和别人，不记仇。富有个人魅力。乐于助人。有错就认，很快道歉。喜欢接受别人的肯定和不吝赞美。对待工作和事业工作主动，寻找新任务。富有感染力，能够吸引他人参与。激发团队的热情合作心和进取心，重视团队合作。令人愉悦的工作伙伴。打破沉闷工作环境的开心果。常在紧张气氛下展现幽默与化解冲突的能力。完成短期目标时，极富爆发力。信任他人。善于赞美和鼓励，是天生的激励者。不喜欢太多的规定束缚，富有创意。工作以活泼化、丰富化的方式进行。善于以做秀增添企业形象。积极，充满干劲。反应快，闪电般开始。蓝色优势—让我们一起去统筹思想深邃独立思考，成熟稳重情感细腻一诺千金执着坚持，计划周祥注重规则讲究精确迷恋细节，考虑全面善于分析蓝色有非常强烈关心他人和希望别人明白他们在做什么的倾向，他们更加倾向于用暗示而不是直白的手法，来表明他们要传达的信息。 “做任何事情首先制定好计划，然后严格地按照计划去执行”，也许这是蓝色做事的原则中仅次于“要么不做，要做就做到最好”最高座右铭之后的第二准则。蓝色的天赋潜能

线性二自由度汽车模型的运动微分方程

线性二自由度汽车模型的运动微分方程为了便于建立运动方程，做以下简化：（1）忽略转向系统的影响，直接以前轮转角作为输入；（2）忽略悬架的作用；车身只作平行于地面的平面运动，沿z 轴的位移、绕 y 轴的俯仰角和绕 x 轴的侧倾角均为零，且 l r Z Z F F ；（3）汽车前进速度u 视为不变；（4）侧向加速度限定在0.4g 一下，确保轮胎侧偏特性处于线性范围；（5）驱动力不大，不考虑地面切向力对轮胎侧偏特性的影响，没有空气动力的作用。在上述假设下，汽车被简化为只有侧向和横摆两个自由度的两轮摩托车模型。分析时，令车辆坐标系原点与汽车质心重合。首先确定汽车质心的（绝对）加速度在车辆坐标系中的分量。与为车辆坐标系的纵轴和横轴。质心速度于时刻在轴上的分量为，在轴上的分量为。由于汽车转向行驶时伴有平移和转动，在时刻，车辆坐标系中质心速度的大小与方向均发生变化，而车辆坐标系中的纵轴和横轴亦发生变化，所以沿轴速度分量变化为：

考虑到很小并忽略二阶微量，上式变成：除以并取极限，便是汽车质心绝对加速度在车辆坐标系上的分量同理得：下面计算二自由度汽车的动力学方程二自由度汽车受到的外力沿轴方向的合力与绕质心的力矩和为式中，，为地面对前后轮的侧向反作用力，即侧偏力；为前轮转角。考虑到很小，上式可以写成：

下面计算二自由度汽车的动力学方程二自由度汽车受到的外力沿轴方向的合力与绕质心的力矩和为式中，，为地面对前后轮的侧向反作用力，即侧偏力；为前轮转角。考虑到很小，上式可以写成：汽车前后轮侧偏角与其运动参数有关。如上图所示，汽车前后轴中点的速度为，；前后轮侧偏角为，；质心侧偏角为，；为与轴的夹角，其值为：

线性二自由度汽车模型的运动微分方程

线性二自由度汽车模型的运动微分方程为了便于建立运动方程，做以下简化：（1）忽略转向系统的影响，直接以前轮转角作为输入；（2）忽略悬架的作用；车身只作平行于地面的平面运动，沿z轴的位移、绕y轴的俯仰角和绕x轴的侧倾角均为零，且F Zr Fzi ；（3）汽车前进速度u视为不变；（4）侧向加速度限定在0.4g —下，确保轮胎侧偏特性处于线性围；（5）驱动力不大，不考虑地面切向力对轮胎侧偏特性的影响，没有空气动力的作用在上述假设下，汽车被简化为只有侧向和横摆两个自由度的两轮摩托车模型。閒代后护曲轮汽车枠即及车辆咐标丟分析时，令车辆坐标系原点与汽车质心重合。首先确定汽车质心的（绝对）加速度在车辆坐标系中的分量。 "T与W为车辆坐标系的纵轴和横轴。质心速度V l于f时刻在轴上的分量为|/＜，在°匸轴上的分量为卜。由于汽车转向行驶时伴有平移和转动，在'时刻，车辆坐标系中质心速度的大小与方向均发生变化，而车辆坐标系中的纵轴和横轴亦发生变化，所以沿'■轴速度分量变化为: (? + Av)sin A" =u cos A6? + cos A 0 it -vsin 0 Avsin \0 考虑到△ 6很小并忽略二阶微量，上式变成：\u -K A0

除以Ar并取极限，便是汽车质心绝对加速度在车辆坐标系\ox上的分量 du dO * a -- ----- v——= n-va) x dt dt r 同理得：叭"刊叫下面计算二自由度汽车的动力学方程 < ------------------------------ --------------------------------------- ih 二自由度汽车受到的外力沿匸"|轴方向的合力与绕质心的力矩和为》禺=洛心方"二11 式中，如，比为地面对前后轮的侧向反作用力，即侧偏力；/为前轮转角考虑到’很小，上式可以写成：

从颜色看性格

从喜欢的颜色看性格凭你的直觉从红色、黑色、黄色、粉红色、绿色、蓝色、紫色、棕色这八种颜色中选出…你最喜欢的颜色?和…你最讨厌的颜色?吧！你最喜欢的颜色就代表…你隐藏的性格?，你最讨厌的颜色就代表…你的恋爱癖?，想知道真实的自己是如何的恶形恶状？赶快CHECK一下啰！ ● 喜欢红色喜欢红色的人是属于精力旺盛的行动派。不管花多少力气或代价也要满足自己的好奇心以及欲望。你充满精神的态度，会感染你周围的朋友。但由于缺乏耐性，常常稍微不顺自己的意，就会生气。不过天生乐观的你并不会因为挫折而闷闷不乐，而总是想办法当场解决。对于阻挡自己幸福的人，则怀有很深的敌意。一旦有事情发生，你总是先怪罪别人，这点对你相当不利。如果对别人能够以更宽大的心对待，相信你的人气会更旺。 ● 喜欢绿色喜欢绿色的人基本上是一个追求和平的人。不过却害怕独处，喜欢群体的生活。也因此你擅长与周围的人保持良好的和谐关系，总是给人亲切温和的印象。而周围的人也对你十分信赖跟崇拜。不过，因为对每个人的态度都差不多，所以有时候也容易让人误认为是个八面玲珑的人。喜欢绿色的人十分上进，但因为不喜欢在团体中太过突出，所以也会要求周围的人一起奋发向上。 ● 喜欢粉红色喜欢粉红色的人常常想让自己呈现出年轻、有朝气的感觉。甚至希望在旁人的眼中是个高贵的形象。喜欢粉红色的人大多不是俊男就是美女，散发着一股让人看到就很舒服的魅力。不过，却有强烈逃避现实的倾向。因不擅长向人吐露心事，常常躲在自己的小天地之中。又因不容易接受别人的意见，也不喜欢和人争论，也常被当做是优柔寡断的人。另外，无法忍受现实的难堪及曾被信任的人背叛的人也会喜欢粉红色。 ● 喜欢棕色喜欢棕色的人个性拘谨，自我价值观很强烈。很怕因外来因素的介入，而必须改变自己。但外表及处理事情的态度上，却给人有一种很大的信赖感。对人与人之间的厉害关系划分的很清楚，所以容易给别人一种冷漠的倾向。不过因为你耿直的个性，让人很信服你，不知不觉中支持你的伙伴会越来越多。 ● 喜欢蓝色喜欢蓝色的人是个很有理性的人。面对问题常常临危不乱，在起冲突时总是默默将事情化解，等到该与以反击时，一定会以很漂亮的手段让人折服。乍看之下应该人缘不错，不过却不擅与人交际，所以只和志同道合的朋友自组一个小团体。常因坚持崇高的信念而受人尊敬。绝对的坚持己见，对旁人的意见欠缺采纳的雅量，所以与人意见相左时，虽然表面上不会显露出任何不悦，但其实心里很介意。

车辆悬架模型的仿真与分析

车辆悬架模型的仿真与分析目前，关于汽车模型的研究很多。詹长书等人研究了二自由度懸架模型的频域响应特性。李俊等人模拟了不同车速和路况下二自由度车辆模型的动力学。郑兆明研究了二自由度车轮动载荷的均方值。基于Matlab建立了更加复杂的悬架模型，分析了其在模拟路面作用下的响应，分析了系统阻尼参数和刚度参数变化对车身动态响应的影响。标签：汽车悬架；模型；模拟据公安部交通管理局统计，截至2019年3月底，全国机动车保有量达3.3亿辆，其中汽车达2.46亿辆，驾驶人达4.1亿，机动车、驾驶人总量及增量均居世界第一。随着汽车数量的迅速增加，人们开始越来越重视汽车的乘坐舒适性，平顺性是舒适性的重要组成部分。振动是影响平顺性的主要因素，因此车身系统参数的合理设计对提高汽车的舒适性和安全性具有重要意义。 1车辆悬架模型传统的悬架系统一般由弹性元件和参数固定的阻尼元件组成。本文选择汽车后轮的任意悬架系统建立四分之一模型。该模型的简图如下图1所示。其中，1是螺旋弹簧，2是纵向推力杆，3是减震器，4是横向稳定器，5是定向推力杆。 2悬架刚度分析 2.1悬架垂直刚度分析悬架系统的垂直刚度可以通过分析悬架两个车轮在同一方向上的运行情况来获得。因为装有发动机的车辆的前轴载荷变化很大，所以前悬架通过调节螺旋弹簧的刚度和自由长度来确保车身姿态。后悬架的轴重变化不大，只有螺旋弹簧的自由长度略有调整，后悬架螺旋弹簧的刚度没有调整。这导致带有发动机的B 车型前悬架刚度略有增加。除了悬架结构和参数的匹配外，前后悬架固有频率的正确匹配是降低车辆振动耦合度、有效提高车辆乘坐舒适性的重要方法之一。由于B型前悬架的轴重变化很大，通过调整前悬架螺旋弹簧的刚度，前悬架和后悬架的偏置频率比几乎不变。 2.2悬架倾角的刚度分析一般来说，乘用车的前后侧倾刚度比要求在1.4和2.6之间，以满足略微不足的转向特性的要求。B车型前悬架的侧倾刚度略高于C车型，这是由前悬架刚度的增加引起的。前悬架侧倾刚度的增加有助于减小侧倾角度，但变化很小。

汽车模型的设计及数控加工

2012届本科毕业论文（设计）论文题目：汽车模型的设计及数控加工学生姓名：所在院系：机电学院所学专业：机械设计制造及其自动化导师姓名：完成时间：2012年5月18日

摘要数控机床是典型的机电相融合的机电一体化产品，CAD/CAM是计算机科学同机械工程交叉的结果。本课题主要是对汽车模型进行设计并用数控机床加工，在设计和加工过程中，用Solid Works进行造型设计， CAXA制造工程师来生成加工轨迹路线和加工代码，然后采用数控机床进行各个零件的加工，最终完成模型组装。关键词：数控机床，造型设计，Solid Works ,CAXA制造工程师，数控加工 Abstract CNC machine tool is typical of combining electromechanical integration of the mechanical and electronic products,CAD/CAM is computer science with mechanical engineering cross results. This topic is mainly to the car model design and CNC machine tool processing, in the design and processing process, with Solid Works on model design, CAXA manufacturing engineers to generate processing track route and processing code, then the CNC machine tools for various pats processing ,finally complete assembly model. Keywords：CNC Machine Tool , Model Design ,Solid Works ,CAXA Manufacturing Engineers ,CNC Machining

线性二自由度汽车模型的运动方程

汽车模拟驾驶模型与仿真的研究

第36卷第3期2002年5月浙　江　大　学　学　报(工学版) Jo ur nal o f Zhejiang U niv ersity(Eng ineer ing Science) Vol.36No.3May 2002 收稿日期:2001-05-13. 作者简介:蔡忠法(1969-),男,浙江温岭人,讲师,主要从事电子技术和系统仿真的研究.E-m ail:z fcai@m https://www.360docs.net/doc/503324574.html, 汽车模拟驾驶模型与仿真的研究蔡忠法,章安元 (浙江大学电气工程学院,浙江杭州310027) 摘　要:在主动型驾驶模拟训练系统中,模拟驾驶舱各个操纵机构存在着多输入、多耦合、非线性的控制作用,而驾驶模拟训练要求驾驶动力学模型适于快速实时仿真.本文使用拟合多项式描述汽车发动机负荷特性,提出结构简化的汽车速度和方向控制模型.对模拟驾驶的仿真结构和学员操作的逻辑判断进行了讨论,通过对操纵机构输入的线性化处理,得到汽车行驶的仿真模型并选择快速仿真算法实现了所建模型.实验结果表明,本文提出的理论模型和仿真算法是正确可行的.关键词:汽车驾驶;模拟器;模型;仿真中图分类号:T P312 文献标识码:A 文章编号:1008-973X(2002)03-0327-04 Study of automobile emulated driving model and simulation CAI Zhong -fa ,ZHANG A n -yuan (College of Electr ical Eng ineer ing ,Zhej iang U niv er sity ,H angz hou 310027,China ) Abstract :In active automo bile driving training simulato r,the steering framewo rk in the simulated cabin has multi-input,m ulti-co upling and non-linear contro l effect.A driving training sim ulator r equires dynam ic model suitable for fast real -tim e simulation .T his paper uses poly nom ials to express the load characteristics of the automo bile engine ,and presents simplified -str ucture velocity and direction co ntro l models .T he sim ulation structure o f simulated driving and log ic alestimation o f driver oper ation are discussed,and illegal operation of driver and car backing state are judged cor rectly.T hr oug h the linearization process of the steering fr am ew or k input function ,sim ulation models for m ultiple driving cases w ere derived and effectiv e algo rithm w as selected to realize the models.Ex periment results show ed that the presented m odel and simulation alg orithm are corr ect and feasible. Key words :automo bile driving ;simulator ;model ;simulation 汽车驾驶模拟训练系统是通过模拟驾驶舱和计算机实时生成汽车行驶过程中虚拟的视境、音响等驾驶环境,训练正确的驾驶操作.它可取代实车训练中的部分科目和内容,有利于驾驶培训正规化、科学化和规范化,并具有节能、安全、经济、高效等优点,因此,开发适合我国交通国情和道路状况的汽车驾驶模拟训练系统具有重大的社会效益和经济效益.而建立并实现汽车模拟驾驶的动力学模型是研制汽车驾驶模拟训练系统的前提.以往的汽车动力学模型主要是通过汽车部件建模,因而结构复杂,计算时间长[1] .在基于微机平台的主动型汽车驾驶模拟训练系统中,需建立适合快速实时仿真、结构简化的汽车行驶速度和方向控制模型,以确定汽车行驶的世界坐标位置,控制图形生成系统动态生成虚拟视景.在主动型汽车驾驶模拟训练系统中,图形实时生成系统占据了大部分CPU 时间,因此需要在模型的逼真度与复杂性之间作一折中.为了满足模拟训练的要求,简化模型结构和选择合适的快速仿真算法是实现驾驶实时仿真所必须首先考虑的问题.