汽车系统动力学Matlab
使用Matlab进行动力系统建模的方法
使用Matlab进行动力系统建模的方法引言动力系统建模是研究物体在时间和空间上的运动规律的一种方法。
在许多科学领域，如物理学、生物学和工程学中，动力系统建模都是非常重要的。
Matlab作为一种数学和工程软件，提供了强大的工具和函数库，可以帮助人们更轻松地进行动力系统模拟和建模。
本文将介绍使用Matlab进行动力系统建模的方法，并探讨一些实用的案例分析。
一、确定系统的微分方程动力系统建模的第一步是确定系统的微分方程。
微分方程描述了物体在时间上的变化规律。
在Matlab中，我们可以使用符号计算工具箱来表示和求解微分方程。
通过定义符号变量和建立微分方程模型，可以更好地理解系统的动力学特性。
以简谐振子为例，其运动方程可以表示为：m * x''(t) + k * x(t) = 0其中m表示质量，k表示弹性常数，x(t)表示位置。
我们可以使用Matlab的符号计算工具箱定义这个微分方程，并通过求解该方程来获得系统的运动规律。
代码示例如下：syms m k x(t)eqn = m * diff(x,t,2) + k * x == 0;sol = dsolve(eqn);二、数值求解微分方程除了使用符号计算工具箱求解微分方程外，Matlab还提供了许多数值方法来求解微分方程。
这些数值方法通过将微分方程离散化为差分方程，然后使用数值积分方法来近似求解。
经典的数值求解方法包括欧拉法、Runge-Kutta法等。
这些方法可以在Matlab 中通过调用相应的函数来实现。
以下是使用欧拉法求解简谐振子运动方程的示例代码：m = 1;k = 1;x0 = 0;v0 = 1;dt = 0.01;t = 0:dt:10;N = length(t);x = zeros(1,N);v = zeros(1,N);x(1) = x0;v(1) = v0;for i = 1:N-1x(i+1) = x(i) + v(i) * dt;v(i+1) = v(i) - (k/m) * x(i) * dt;endplot(t,x);三、绘制相图和轨迹相图是用于描述动力系统状态演化的一种图形表示方法。
利用MATLAB的汽车主动悬架动力学仿真
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’ @2=A-> FNS6VK?QAQRK=Q6<=；Q6\AOFS6<=；/01,02 悬架作为现代汽车上重要的总成之一， 对汽车的平顺性、 操纵稳定性等有重要的影响 $ 传统的被动 悬架虽然结构简单， 但其结构参数无法随外界条件变化， 因而极大的限制了悬架性能的提高 $ 主动悬架 通过采用激励器取代被动悬架的弹性和阻尼元件， 组成一个闭环控制系统， 根据汽车的运动状态和当前 激励大小主动做出反应， 使其始终处于最佳工作状态 $ /01,02 是目前世界上最为流行的以数值计算为主的软件，不但具有卓越的数值计算功能和强大 的图形处理能力， 而且还具有在专业水平上开发符号计算、 文字处理、 可视化建模仿真和实时控制能力， 使 /01,02 成为适合多学科、 多部门要求的新一代科技应用软件 $ 在 /01,02 中有一个对动态系统进 行建模、 仿真和分析的软件包—— — M4/8,4C^， 支持连续、 离散及两者混合的线性和非线性系统， 与传统 的仿真软件包相比， 具有更直观、 方便、 灵活的优点 _ ! ‘ $
汽车动力性matlab仿真源程序
汽车动力性matlab仿真源程序clcn=[1500:500:5500];%转速范围T=[78.59 83.04 85.01 86.63 87.09 85.87 84.67 82.50 80.54];%对应各转矩dt=polyfit(n,T,3);%对发动机输出转矩特性进行多项式拟合，阶数取4n1=1000:100:5500;%t=polyval(dt,n1);figure(1)title('发动机外特性')plot(n1,t,n,T,'o'),grid on%图示发动机输出转矩特性%汽车驱动力计算G=input('整车重力/N，G=');%输入970*9.8ig=[3.416 1.894 1.28 0.914 0.757];%变速器速比k=1:5;%5个前进档r=0.272;i0=4.388;eta=0.9;ngk=[800 800 800 800 800];ngm=[5500 5500 5500 5500 5500];ugk=0.377.*r.*ngk(k)./(ig(k).*i0);%计算每一档发动机800rpm 时的最低行驶速度ugm=0.377.*r.*ngm(k)./(ig(k).*i0);%计算每一档发动机5400rpm最高行驶速度for k=1:5%依次计算5个档的驱动力u=ugk(k):ugm(k);n=ig(k)*i0.*u./r/0.377;t=54.8179+2.2441.*(n./100)-4.8003.*(n./1000).^2+2.815e-10.*n.^3Ft=t.*ig(k).*i0*eta/r;figure(2)plot(u,Ft)hold on,grid on %保证K的每次循环的图形都保留显示end%行驶阻力计算f0=0.009;f1=0.002;f4=0.0003;%三者都是轿车滚动阻力系数% disp'空气阻力系数Cd=0.3--0.41,迎风面积A=1.7--2.1'Cd=input('空气阻力系数Cd=');%输入0.3A=input('迎风面积/m2,A=');%输入2.3u=0:10:180;f=f0+f1.*(u./100)+f4.*(u./100).^4;Ff=G*f;%计算滚动阻力Fw=Cd*A.*u.^2./21.15;%计算空气阻力F=Ff+Fw;%滚动阻力、空气阻力之和title('驱动力-阻力图（五档速比为3.416 1.894 1.28 0.914 0.757）')plot(u,F,'mo-');grid on%图解法求最高车速for u=50:180;k=5;n=ig(k)*i0.*u./r/0.377;t=54.8179+2.2441.*(n./100)-4.8003.*(n./1000).^2+2.815e-10.*n.^3;Ft=t.*ig(k).*i0*eta/r;f=f0+f1.*(u./100)+f4.*(u./100).^4;Ff=G*f;Fw=Cd*A.*u.^2./21.15;F=Ff+Fw;if abs(Ft-F)<1;umax=u;breakendenddisp('== == =汽车动力性能仿真计算结果== == =')disp('驱动力-行驶阻力平衡图及最高车速')fprintf('汽车理论最高车速（驱动力与行驶阻力曲线交点）Vmax=%3.3f km/h\n',umax)（注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。
基于Matlab的车桥耦合时变系统动力响应分析的开题报告
基于Matlab的车桥耦合时变系统动力响应分析的开题报告一、研究背景和意义车辆在行驶过程中，车轮与地面之间存在接触，因此车辆动力学研究中车辆的轮胎对地面的接触力是非常重要的。
而车辆的轮胎与地面之间的接触力是通过车桥传递的，因此车桥动力学研究对于理解车辆的动力学特性也是至关重要的。
因此，研究车桥耦合动力学特性具有重要的理论价值和实际应用价值。
目前研究车桥动力学特性的方法主要有两种：一种是利用有限元方法进行建模和仿真，另一种是利用试验方法进行研究。
但是，有限元方法对于车桥耦合动力学问题的解决存在较大的局限性，因为它只能考虑当前研究条件下系统的特定状态，无法考虑系统的实时变化情况。
而试验方法虽然可以考虑系统实时变化情况，但其成本较高，且难以进行精确的参数分析。
因此，利用Matlab进行车桥耦合时变系统动力响应分析具有重要的意义。
Matlab具有强大的处理数据和进行数值计算的能力，可以有效地解决车桥耦合动力学特性的研究问题。
同时Matlab也可以进行参数优化和仿真等工作，可以为系统的设计和优化提供有效的方法。
二、研究目的和内容本课题旨在研究利用Matlab对车桥耦合时变系统进行动力响应分析的方法和技术，具体研究内容包括以下几个方面：（1）建立车桥耦合动力学模型：利用数学方法建立车桥耦合时变系统的动力学模型，分析车桥耦合特性以及其对系统动力响应的影响。
（2）分析系统动力响应：利用Matlab对车桥耦合时变系统进行动力响应分析，研究车桥耦合对系统动力响应的影响，提出相应的优化方案。
（3）进行参数优化和仿真：通过调整系统参数和进行仿真分析，优化系统的动力响应，并提高车辆运行的性能和安全性。
三、研究方法本课题主要采用数学建模和Matlab仿真分析的方法。
具体步骤包括以下几个方面：（1）建立车桥耦合动力学模型：通过对车桥耦合时变系统进行分析，建立车桥耦合动力学模型，确定模型的基本参数。
（2）分析系统动力响应：利用Matlab进行系统动力响应分析，研究车桥耦合对系统动力响应的影响，提出相应的优化方案。
基于Matlab的二自由度车辆的动力学仿真
ｇｔ （ ）＋ａ ｑ ｔ ＝钾（） ｖ （） ｔ （） １
二 自由度车辆模 型在悬架设 计 中经常 被采用 。
白噪声 函数 Ｗ ￡ 的协方差满 足如下关 系 ： （） Ｅ Ｗ ｔ Ｗ（ ］：Ｑ （ 一 ［ （ ） ） ６ ｔ ） （） ２
１ ＝ ●Ｊ ＝ ● 一 一 ＋ ， ＋ ４ ，
ｇ
，
＝
三 ＝ ，． ，
Ｃ
＝三 ，＝
ｋ ，
ｍ ２ Ｃ ｍ ２
图 １ 路 面模 程 的建立 ．
所以 Ａ＝
ｍ ２
ｌ
Ｃ
ｍ ｌ
０
０
Ｃ ｍ ｌ
在研究汽 车 的振 动 时 ， 面激 励 是汽 车 振 动 的 路 重要 激励来源 。而路 面激励 按路面不 平度 的分 类又 可以分为两类 。一 类是 离 散事 件 激励 ， 一 类是 随 另
机事件激励 。对于 第一 类 激励 ， 通 过空 间 坐标 系 可 下路 面几何构 型 的物理 模 型 ， 接 获得 其 关 于 时间 直
过程 ， 由不 同 的方 法 根据 路 面不 同的等 级 参数 确 可 定不同等级 的路 面 。常 用 的有 ： Ｒ模 型 法 、 角级 Ａ 三
数 法和 白噪声 等方法 。
面系数 ， ｍ。其 中路 面 不 平度 系数 、 Ｐ是 由不 同路 面 的路 面功率谱 密度 决 定 ， １给 出 了五个 等 级 路 表 面 的不平 度参数估计 值 。
ｋ ２
ｍ ｌ
（） ８
０
０
１ Ｏ ０
Ｂ ＝ ｋ ｌ
ｍ １
（） ９
０
图 ２ 二 自由度 汽 车 系统 振 动 模 型
基于MATLAB的车辆动力性和制动性仿真分析
基于MATLAB的车辆动力性和制动性仿真分析发布时间：2022-06-22T02:20:51.317Z 来源：《科学与技术》2022年2月4期（下）作者：邹彦冉张竹林* 蒋德飞阮帅房冠霖曹士杰[导读] 动力性和制动性是评价车辆性能的关键指标，在对关键部件进行定参数、零部件选型、匹配优化时需要进行大量计算邹彦冉张竹林* 蒋德飞阮帅房冠霖曹士杰山东交通学院汽车工程学院，山东济南 250357摘要：动力性和制动性是评价车辆性能的关键指标，在对关键部件进行定参数、零部件选型、匹配优化时需要进行大量计算，现在企业多采用EXCEL进行计算，导致效率低下、直观性不强。
本文基于MATLAB软件的App Designer模块，开发了车辆动力性和制动性仿真分析软件，具有良好的人机界面和曲线输出功能，并以某型号汽车的实际参数进行了动力性和制动性仿真验证，证明了软件仿真分析的可行性，能够为汽车设计提供良好的支撑，提高设计效率。
关键词：汽车；MATLAB；仿真分析；App Designer 中图分类号：U462.3 文献标志码：A 0 引言近年来国内外汽车行业发展迅猛，截至2021年7月，全国家用车保有量达3.84亿辆。
我国正由汽车制造大国往汽车制造强国过渡，汽车的正向研发技术越来越受到各汽车设计单位的重视。
车辆的动力性和制动性是评价车辆性能的关键指标之一[1]，其性能的好坏影响到车辆的品质和市场。
如今国内外对App Designer在各领域的应用进行了研究[2]，韦超毅[3]等采用App Designer对汽车的爬坡能力进行建模与仿真，开发设计了一款软件，测试了试验车的爬坡性能；张晓荣[4]等针对调节阀工作流量特性的畸变问题，设计了工作流量校正算法，并采用App Designer 开发了操作简单、功能完整的操作界面；李晶[5]等基于MATLAB对实际汽车进行动力性仿真，假设节气门开度处于最大情况下，通过仿真分析绘制出该工况下车辆动力性曲线并分析结合实际实验测量数据，验证了该仿真系统的准确性；陈利娜[6]使用MATLAB对汽车制动性能分析，获得了车辆制动力分配曲线，为汽车制动性仿真分析提供了准确的操作方法与可视化数据。
matlab使用拉格朗日法计算动力学方程参数
matlab使用拉格朗日法计算动力学方程参数标题：用MATLAB使用拉格朗日法计算动力学方程参数导言：在工程和科学领域中，我们经常需要对系统进行动力学建模和分析。
动力学方程是描述系统运动的数学表达式，它们可以帮助我们理解和预测系统的行为。
而计算动力学方程的参数对于系统的设计、优化和控制具有重要意义。
本文将介绍如何使用MATLAB编程语言和拉格朗日法来计算动力学方程参数，通过数值求解和优化方法，为工程师和科学家提供一个有力的工具。
1. 动力学方程与参数计算在动力学中，系统可以通过一组微分方程来描述。
这些方程表示系统的行为和演变，通常包括质量、速度、加速度和其他相关因素。
对于复杂系统，计算动力学参数可能是一项繁琐且复杂的任务。
幸运的是，拉格朗日法可以简化这一过程，通过定义能量或运动方程来推导系统动力学方程。
2. 拉格朗日法介绍拉格朗日法是一种基于能量和运动方程的变分法。
通过将系统的动能和势能组合成拉格朗日函数，并使用欧拉-拉格朗日方程，可以得到系统的运动方程。
拉格朗日法不仅适用于具有广义坐标的连续系统，还适用于离散系统和有束缚条件的系统。
3. MATLAB编程实现在MATLAB中，我们可以使用符号计算工具包来处理复杂的数学表达式和符号计算。
我们需要定义系统的广义坐标、广义速度和拉格朗日函数。
通过欧拉-拉格朗日方程生成系统的运动方程。
我们可以使用数值求解和优化方法来计算动力学参数。
4. 示例：双摆系统为了更好地理解如何使用MATLAB实现拉格朗日法，我们将以一个双摆系统为例。
双摆系统由两个连杆组成，每个连杆上挂有一个质点。
我们需要计算系统的动力学参数，包括质点的位置、速度和加速度。
通过拉格朗日法，我们可以推导出系统的运动方程，并使用MATLAB 进行求解和优化。
5. 讨论与总结本文介绍了使用MATLAB编程语言和拉格朗日法计算动力学方程参数的方法。
通过拉格朗日法，我们可以简化动力学参数的计算，并为系统的设计和优化提供可行性的解决方案。
matlab 汽车运动学模型代码
matlab 汽车运动学模型代码1.引言1.1 概述概述部分的内容可以为：在汽车工程领域，汽车运动学模型是一个重要的研究方向。
它涉及到分析和描述汽车在运动过程中的运动规律和行为。
汽车运动学模型的研究可以帮助我们更好地理解汽车的运动特性，为汽车工程师设计和优化汽车的操控性能提供指导与支持。
汽车运动学模型主要包括了对汽车的运动状态进行建模和分析。
其中，汽车的运动状态涵盖了位置、速度、加速度等方面的信息。
通过建立合理的数学模型，可以对汽车运动状态进行预测和模拟，从而帮助我们更好地了解汽车的运动规律。
在以往的研究中，许多学者和工程师都致力于开发不同类型的汽车运动学模型。
这些模型可以根据不同的需求和目的，选择不同的理论和方法进行建立和求解。
例如，有基于物理力学原理的模型，也有基于统计学和数据拟合的模型。
这些模型经过严密的理论推导和实验验证，为我们对汽车运动学的研究提供了宝贵的参考和指导。
在本文中，我们将详细介绍一种基于MATLAB的汽车运动学模型实现方法。
通过使用MATLAB编程语言和相关工具包，我们可以方便地建立和求解汽车运动学模型，并获取到汽车的运动状态信息。
这将有助于我们更好地理解和分析汽车的运动特性，为汽车的设计和操控性能优化提供参考和支持。
总之，汽车运动学模型是一个重要而有挑战的研究领域。
通过建立合理的模型和使用有效的求解方法，我们可以更好地理解和分析汽车的运动行为，为汽车工程提供重要的参考依据。
在接下来的内容中，我们将详细介绍如何使用MATLAB实现汽车运动学模型，并展望其未来的发展前景。
1.2文章结构本文主要介绍了利用MATLAB实现汽车运动学模型的代码。
本文将分为引言、正文和结论三个部分进行阐述。
引言部分包括概述、文章结构和目的三个小节。
在概述部分，我们将介绍汽车运动学模型的背景和意义，指出该模型对于汽车控制和驾驶过程的理解具有重要作用。
在文章结构部分，我们将详细描述本文的布局和内容安排，以便读者可以更好地理解文章的整体结构。
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百度文库 - 让每个人平等地提升自我 1 汽车系统动力学Matlab 作业报告
小组成员： 百度文库 - 让每个人平等地提升自我
2 一、组内任务分配 百度文库 - 让每个人平等地提升自我
3 二、Matlab程序与图形 1、不同转向特性车辆在不同车速下的系统特征根 m=1000;I=1500;a1=;b1=;Caf=53000;Car=53000; i=1;R=[]; for uc=10:5:100; D=(I*(Caf+Car)+m*(a1^2*Caf+b1^2*Car))/(m*I*uc); S=(a1+b1)^2*Caf*Car/(m*I*uc^2)+(b1*Car-a1*Caf)/I; P=[1 D S]; r=roots(P); R(i,1)=r(1,1);R(i,2)=r(2,1);i=i+1; end plot(real(R(:,1)),imag(R(:,1)),'bo'); hold a2=; b2=; t=1; S=[]; for uc=10:5:100 P=[m 0;0 I]; Q=[(Caf+Car)/uc,m*uc+(a2*Caf-b2*Car)/uc;(a2*Caf-b2*Car)/uc,(a2^2*Caf+b2^2*Car)/uc]; R=[Caf;a2*Caf]; A=-P^(-1)*Q; d=eig(A); i=imag(d); r=real(d); S(t,1)=r(1); S(t,2)=i(1); t=t+1; end plot(S(:,1),S(:,2),'*') a3=; b3=; for uc=10:5:100 P=[m 0;0 I]; 百度文库 - 让每个人平等地提升自我 4 Q=[(Caf+Car)/uc,m*uc+(a3*Caf-b3*Car)/uc; (a3*Caf-b3*Car)/uc,(a3^2*Caf+b3^2*Car)/uc]; R=[Caf;a3*Caf]; A=-P^(-1)*Q; d=eig(A); i=imag(d); r=real(d); S(t,1)=r(1); S(t,2)=i(1); t=t+1; end grid on plot(S(:,1),S(:,2),'d'); axis([-14 2 0 3]); xlabel('实轴(Re)'); ylabel('虚轴(Im)'); text(-8,,'不足转向'); text(0,,'过多转向'); text(-3,,'中性转向') set(gca,'FontName','Helvetica','FontSize',10) title(['不同转向特性车辆在不同车速下的系统特征根'],'FontSize',12); 百度文库 - 让每个人平等地提升自我
5 、具有不同转向特性车辆的横摆角速度幅频和相频响应 m=1000;I=1500; a1=;a2=;a3=; b1=;b2=;b3=; Caf=53000;Car=53000; D=[];C=[];M=[]; uc=20; i=1; for f=::10 w=2*pi*f; E=[1 0;0 1]; P=[m 0;0 I]; R1=[Caf;a1*Caf]; R2=[Caf;a2*Caf]; R3=[Caf;a3*Caf]; Q1=[(Caf+Car)/uc m*uc+(a1*Caf-b1*Car)/uc;(a1*Caf-b1*Car)/uc (a1^2*Caf+b1^2*Car)/uc]; Q2=[(Caf+Car)/uc m*uc+(a2*Caf-b2*Car)/uc;(a2*Caf-b2*Car)/uc (a2^2*Caf+b2^2*Car)/uc]; Q3=[(Caf+Car)/uc m*uc+(a3*Caf-b3*Car)/uc;(a3*Caf-b3*Car)/uc (a3^2*Caf+b3^2*Car)/uc]; A1=-inv(P)*Q1; A2=-inv(P)*Q2; A3=-inv(P)*Q3; B1=inv(P)*R1; B2=inv(P)*R2; B3=inv(P)*R3; Hw1=-inv(A1-1i*w*E)*B1; Hw2=-inv(A2-1i*w*E)*B2; Hw3=-inv(A3-1i*w*E)*B3; D(i,1)=angle(Hw1(2))*180/pi;D(i,2)=abs(Hw1(2)); C(i,1)=angle(Hw2(2))*180/pi;C(i,2)=abs(Hw2(2)); M(i,1)=angle(Hw3(2))*180/pi;M(i,2)=abs(Hw3(2)); i=i+1; end subplot(2,1,1) f=::10; 百度文库 - 让每个人平等地提升自我 6 semilogx(f,D(:,2),'k',f,C(:,2),'r-.',f,M(:,2)) grid on set(gca,'Xtick',[,,,3,10]) set(gca,'FontName','Helvetica','FontSize',10) legend('不足转向','中性转向','过多转向') title(['具有不同转向特性车辆的横摆角速度幅频响应'],'FontSize',12); xlabel('频率/Hz') ylabel('横摆角速度增益/{(°/s)/(°)}') subplot(2,1,2) f=::10; semilogx(f,D(:,1),'k',f,C(:,1),'r-.',f,M(:,1))m=1000;I=1500; a1=;a2=;a3=; b1=;b2=;b3=; Caf=53000;Car=53000; D=[];C=[];M=[]; uc=20; i=1; for f=::10 w=2*pi*f; E=[1 0;0 1]; P=[m 0;0 I]; R1=[Caf;a1*Caf]; R2=[Caf;a2*Caf]; R3=[Caf;a3*Caf]; Q1=[(Caf+Car)/uc m*uc+(a1*Caf-b1*Car)/uc;(a1*Caf-b1*Car)/uc (a1^2*Caf+b1^2*Car)/uc]; Q2=[(Caf+Car)/uc m*uc+(a2*Caf-b2*Car)/uc;(a2*Caf-b2*Car)/uc (a2^2*Caf+b2^2*Car)/uc]; Q3=[(Caf+Car)/uc m*uc+(a3*Caf-b3*Car)/uc;(a3*Caf-b3*Car)/uc (a3^2*Caf+b3^2*Car)/uc]; A1=-inv(P)*Q1; A2=-inv(P)*Q2; A3=-inv(P)*Q3; B1=inv(P)*R1; B2=inv(P)*R2; B3=inv(P)*R3; Hw1=-inv(A1-1i*w*E)*B1; 百度文库 - 让每个人平等地提升自我 7 Hw2=-inv(A2-1i*w*E)*B2; Hw3=-inv(A3-1i*w*E)*B3; D(i,1)=angle(Hw1(2))*180/pi;D(i,2)=abs(Hw1(2)); C(i,1)=angle(Hw2(2))*180/pi;C(i,2)=abs(Hw2(2)); M(i,1)=angle(Hw3(2))*180/pi;M(i,2)=abs(Hw3(2)); i=i+1; end subplot(2,1,1) f=::10; semilogx(f,D(:,2),'k',f,C(:,2),'r-.',f,M(:,2)) grid on set(gca,'Xtick',[,,,3,10]) set(gca,'FontName','Helvetica','FontSize',10) legend('不足转向','中性转向','过多转向') title(['具有不同转向特性车辆的横摆角速度幅频响应'],'FontSize',12); xlabel('频率/Hz') ylabel('横摆角速度增益/{(°/s)/(°)}') subplot(2,1,2) f=::10; semilogx(f,D(:,1),'k',f,C(:,1),'r-.',f,M(:,1)) grid on set(gca,'Xtick',[,,,3,10]) set(gca,'FontName','Helvetica','FontSize',10) legend('不足转向','中性转向','过多转向') title(['具有不同转向特性车辆的横摆角速度相频响应'],'FontSize',12); xlabel('频率/Hz') ylabel('横摆角速度相位（°）')
grid on set(gca,'Xtick',[,,,3,10]) set(gca,'FontName','Helvetica','FontSize',10) legend('不足转向','中性转向','过多转向') title(['具有不同转向特性车辆的横摆角速度相频响应'],'FontSize',12); xlabel('频率/Hz') ylabel('横摆角速度相位（°）')