轴荷转移特性、间隙大小、间隙副接触刚度、轮胎质量、前轴距、定位参数等因素对制动摆振动力学响应行为的影响,从而明确了影响系统瞬态行为的关键参数,并总结分析了抑制摆振提高操纵稳定性的措施。通过解析法研究了转向轮摆振的动力学机理,证明了摆振角与回正力矩之间存在的相位差,发现摆振是由于延时反馈引发的自激振动现象。利用数值算例对相关结论进行了验证,并进一步从能量的角度对摆振响应机理进行了深入阐释,明确了摆振能量的传递路径,掌握了间隙接触力的影响机制,通过系统能量输入的变化趋势解释了制动时摆振瞬态响应加剧的现象。最后根据试验样车设计了摆振试验,对试验方法与试验数据进行了分析方向控制模型-张家港电动液压弯管机价格低全自动数控滚圆机滚弧机多少钱,验证了理论模型的准确性,并通过对转向减振器最佳阻尼匹配特性的研究提出了防止摆振的有效措施。随着全球机动化程度的快速增长,由驾驶员操纵失误或注意力分散等人为因素所导致的交通安全问题日益凸显。以驾驶员辅助系统为代表的汽车主动安全技术是缓解或解决交通事故频发问题的有效措施,其可以协助驾驶员提高行车安全性和驾驶舒适性。本文针对驾驶员横向辅助系统中车道偏离决策、

www.suoguanjixie.name驾驶员转向模型、车道保持控制以及车道偏离辅助共享控制等方面技术进行了深入的理论和试验研究。论文首先回顾了汽车辅助驾驶系统的研究背景和发展历程,对车道偏离辅助系统的种类、功能和工作原理进行了介绍,同时总结了车道线识别、车道偏离预警和汽车横向运动控制三个方面的研究现状。为了提升基于视觉的车道偏离预警系统的性能,考虑人-车-路闭环系统中汽车状态、车路方位和道路条件三方面的参数,提出一种基于Monte-Carlo仿真和深度Fourier网络的车道偏离预警方法。通过仿真大量随机闭环系统生成用于训练深度Fourier网络的数据,利用该网络预测汽车未来最大侧向偏差,再结合驾驶员活跃度指标进行车道偏离预警。考虑到驾驶员具有汽车轨迹预测能力,提出一类基于轨迹预测的驾驶员方向控制模型。假定汽车横摆角速度或横摆角加速度在未来一段时间内保持恒定,据此计算汽车的行驶轨迹,采用期望式、增量式以及期望式与增量式集成的转角决策方法建立5种不同的驾驶员模型。接着,为更加真实的模拟人类驾驶员的转向操控行为,提出一种基于深度神经网络的视觉输入驾驶员转向控制模型。模型由负责视觉处理和转向控制的两个子网络组成,分别基于深度全连接神经网络和深度卷积神经网络构建两种驾驶员模型,并利用非线性转向控制器作为“教练员”方向控制模型-张家港电动液压弯管机价格低全自动数控滚圆机滚弧机多少钱 www.suoguanjixie.name