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Matlab基于神经网络和动载的路面识别(4)

时间:2020-06-20 12:04来源:毕业论文
第四章介绍了程序设计的流程以及每个模块及程序语句的相应功能。 第五章介绍了程序参数优化的结果以及神经网络内部和神经网络之间的对比结果。 第

第四章介绍了程序设计的流程以及每个模块及程序语句的相应功能。

第五章介绍了程序参数优化的结果以及神经网络内部和神经网络之间的对比结果。

第六章对全文做了总结以及前景展望。

 第二章 汽车力学振动模型的建立及数据采集

依据汽车动载模型来进行对路面不平度识别的研究开始于近几年,目前还没有成熟的理论和指导,要考察路面对汽车的动载作用力,一般情况下我们通过建立汽车动力学模型来进行研究。本章首先对汽车垂直动载的构成进行了分析,然后在此基础上建立了1/4二自由度汽车振动模型,为之后的提取小波特征值提供了理论依据,也为基于动载的路面不平度分析提供了理论基础。

2.1 分析汽车振动

垂直动载的来源是汽车的振动。因为整个汽车系统较为复杂,所以它的自由度比较高。源`自*优尔~文·论^文`网[www.youerw.com因此,当汽车在不平路面行驶时,振动情况比较复杂,分别有垂直振动(沿zA、xA和yA三个方向)、前后振动和侧偏振动,除此之外还有横摆振动(绕zA轴转动)、侧倾振动(绕xA轴转动)和俯仰振动(yA轴转动),见图2-1。

四轮汽车模型

有很多种类的激振源会产生垂直动载,基本可分为下列两种情况:(1)由路面激励而产生的动载。这是车辆由于路面的起伏而受到的受迫振动,是路面不平度研究采集路面信息的主要方式。(2)由发动机振动而产生的动载。车辆在行驶时,发动机的高速转动、传动机构的回转以及进排气等都会引起振动。

2.2 简化汽车的振动系统

汽车的振动系统较为复杂,以车辆七自由度模型为例,汽车的悬挂质量为m2 ,它由车身、车架及其上的总成所构成。车轮、车轴构成的非悬挂(车轮)质量为m1 。车轮再经过具有一定弹性和阻尼的轮胎支承在不平路面上。这一立体模型车身质量有垂直、俯仰、侧倾三个自由度,4 个车轮质量有4 个垂直自由度,共7 个自由度。七自由度的动力学模型已经对真实的汽车简化非常多,它甚至还忽略了悬置的发动机和驾驶员及座椅。若要将七自由度模型应用于对汽车基本行驶特性的研究,相对来说还是比较复杂。因此,需要做进一步的简化,将其简化成四自由度和二自由度模型。简化过程论证如下:

(1)当汽车对称于其纵轴线,其左右车辙的不平度函数x(I ) = y(I ) ,可认为车辆左右两侧以完全相同的方式运动,此时汽车车身只有垂直振动z 和俯仰振动φ,这两个自由度的振动对平顺性影响最大。汽车可以简化为4个自由度的平面模型。在这个模型中,又因轮胎阻尼较小而予以忽略,同时把质量为m2,转动惯量为Iy的车身按动力学等效的条件分解为前轴上、后轴上及质心c上的三个集中质量 、 、 。

Matlab基于神经网络和动载的路面识别(4):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_54864.html
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