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汽车操纵逆动力学的仿真研究
中文名称: 汽车操纵逆动力学的仿真研究
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论文编号: 3411948收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Simulation Research on Vehicle handling Inverse Dynamics
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 车辆工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 汽车操纵动力学 逆问题 径向基函数神经网络 均匀设计 非线性 仿真
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 本文在简要分析汽车操纵逆动力学研究现状的基础上,利用径向基函数神经网络以二自由度前轮转向汽车为对象,对汽车操纵逆动力学进行了仿真研究.本论文完成的主要研究工作如下: (略)性二自(略)轮转向汽车开环模型基础上,利用径向基函数网络建立了汽车横摆角速度(略)角输入之间的映射关系.通过方向盘角阶跃输入和正弦输入的识别结果表明,这种识别方向盘角输入的方法是可行的,并且具有识别精度高、运算速度快等优点. 2.考虑轮胎侧向力的非线性,根据Fiala轮胎模型[53]理论,建立了非线性二自由度角输入前轮转向汽车开环模型,利用径向基函数网络建立了非线性二自由度汽车在不同摩擦系数路面上高速行驶时,横摆角速度响应与方向盘转角之间的非线性映射关系. 3.针对汽车(略)在线性二自由度角输入前轮转向汽车闭环系统模型的基础上,采用均匀设计的方法安排试验,利用径向基函数网络建立了汽车横摆角速度及侧向加速度响应与方向盘角输入之间的映射关系.该方法由汽车横摆角速度和侧向加速度响应能够以比较理想的精度、速度和抗干扰能力识别出方向盘的角(略) 综上所述,本文利用径向基函数网络建立了汽车横摆角速度响...
A brief review of the developing history of vehicle handling inverse dynamics(omitted)uced in this paper. Using ra(omitted) function neural networks, The simulation research on vehicle handling inverse dynamics with open-loop system and driver-vehicle wit(omitted)oop system are analyzed. The main pur(omitted)his paper are: 1. Using radial basis function neural networks, the mapping relation between lateral angular velocity and steering angle input is found. The identification r(omitted)step and sin...
目录:
第1章 绪论第11-23页
  ·汽车操纵动力学的发展简介第11-13页
  ·汽车操纵动力学的评价方法第13-14页
  ·汽车操纵逆动力学的研究方法第14-21页
    ·线性汽车操纵逆动力学的研究方法第14-20页
    ·非线性汽车操纵逆动力学的研究方法第20-21页
  ·汽车操纵逆动力国内外的研究现状第21-22页
  ·本文的研究意义和主要工作第22-23页
第2章 人工神经网络的基本理论及模型第23-33页
  ·人工神经网络的发展史第23-24页
  ·人工神经网络模型第24-29页
    ·人脑神经系统第24-25页
    ·人工神经元的数学模型第25-26页
    ·人工神经网络的构成第26-27页
    ·人工神经网络的分类第27-28页
    ·人工神经网络的学习第28-29页
  ·径向基函数(RBF)网络第29-33页
    ·径向基函数网络模型第29-31页
    ·径向基函数网络学习算法第31-33页
第3章 线性汽车模型方向盘转角的识别第33-40页
  ·前轮转向汽车开环系统模型第33-36页
  ·实车参数的选择第36页
  ·方向盘角输入模型第36-38页
  ·方向盘正弦输入模型第38-39页
  ·本章小结第39-40页
第4章 考虑轮胎非线性的汽车方向盘转角的识别第40-53页
  ·非线性轮胎模型的选择第40-47页
    ·轮胎的侧偏特性第40-41页
    ·Fiala 轮胎模型理论第41-47页
  ·前轮转向汽车运动模型第47-49页
  ·基于角输入的方向盘转角的识别第49-52页
  ·本章小结第52-53页
第5章 基于单移线道路的方向盘转角的识别第53-68页
  ·二自由度驾驶员-汽车闭环系统模型第53-57页
    ·参数C_o 和T_c 的计算第56-57页
  ·神经网络模型的建立第57-62页
    ·均匀设计方法简介第58页
    ·仿真试验数据的选择第58-60页
    ·道路输入的数学模型第60-62页
  ·角输入识别的数字仿真第62-67页
  ·本章小结第67-68页
第6章 总结与展望第68-70页
  ·全文总结第68页
  ·工作展望第68-70页
致谢第70-71页
在学期间的研究成果和发表的论文第71-72页
参考文献第72-74页
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