基于ADAMS和Simulink的神经网络控制4WS汽车联合仿真研究

基于ADAMS和Simulink的神经网络控制4WS汽车联合仿真研究

论文摘要

汽车的四轮转向(Four-Wheel-Steering,4WS)技术作为一项先进的汽车主动底盘控制技术,是车辆主动底盘技术的重要分支,能有效的改善汽车高速行驶时的操控稳定性能,减小汽车质心侧偏角,减小车辆横摆率和横向加速度之间的相差,低速行驶时减小了车辆转弯半径,提高了车辆操纵灵活性。本文介绍了四轮转向技术研究的目的和意义,描述了四轮转向技术的基本原理及优点,分析了四轮转向控制方法的研究现状和发展趋势。从仿真技术发展的角度,分析了4WS研究存在的问题以及运用虚拟仿真技术的现实意义。为建立四轮转向汽车虚拟样机模型,研究了多体系动力学软件MSC.ADAMS的动力学理论和计算方法,并详细的介绍了多体动力学仿真软件中的一些重要模块。在轿车模块ADAMS/Car的模板系统中,通过修改一个转向系统的转向齿条,建立了后转向系统;修改车身系统使之与后转向系统连接,并与其他子系统一起建立了四轮转向整车模型。详细介绍了神经网络以及BP神经网络的有关知识,在Simulink中建立了四轮转向神经网络控制模型,取得需要的数据,确定了BP神经网络的算法以及相关参数,并训练网络模型,实现了四轮转向汽车的神经网络控制以及ADAMS与MATLAB的联合仿真,探索汽车在高速转向情况下横摆角速度和质心侧偏角等表征汽车行驶稳定性的曲线参数,肯定了四轮转向汽车神经网络控制的稳定性及可行性,提高了汽车行驶的安全性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 汽车四轮转向技术研究的目的、意义及发展现状与趋势
  • 1.1.1 4WS技术国内外发展情况
  • 1.1.2 未来的4WS系统的发展和研究
  • 1.2 四轮转向系统控制方法的发展
  • 1.2.1 4WS控制形式
  • 1.2.2 4WS汽车后轮转向系统主要控制方法
  • 1.3 本课题的研究意义
  • 1.4 本课题主要研究内容
  • 第2章 虚拟样机及系统仿真技术发展
  • 2.1 虚拟样机技术的基本概念与发展的背景
  • 2.2 虚拟样机设计方法的特点优势
  • 2.3 虚拟样机技术发展的现状与趋势
  • 2.4 虚拟样机技术在车辆方面的应用情况
  • 2.5 多刚体系统动力学简介
  • 2.5.1 多体系统
  • 2.5.2 多刚体系统
  • 2.5.3 多刚体动力学系统研究方法
  • 第3章 虚拟样机技术软件平台概要
  • 3.1 MSC.ADAMS软件介绍
  • 3.2 MSC.ADAMS软件组成模块
  • 3.3 ADAMS汽车专业模块
  • 3.3.1 轿车模块(ADAMS/Car)
  • 3.3.2 骑乘模块ADAMS/Car Ride
  • 3.3.3 底盘模块ADAMS/Chassis
  • 3.3.4 驾驶员模块ADAMS/Driver
  • 3.3.5 轮胎模块ADAMS/Tire
  • 3.3.6 动力传动系统模块ADAMS/Driveline
  • 3.3.7 发动机模块ADAMS/Engine
  • 3.4 ADAMS的分析与计算方法
  • 3.4.1 ADAMS分析原理
  • 3.4.2 ADAMS的工程流图
  • 3.4.3 广义坐标选择
  • 3.4.4 多体动力学方程的建立
  • 3.4.5 多体动力学分析
  • 3.4.6 多体运动学分析
  • 第4章 四轮转向整车建模
  • 4.1 车辆虚拟样机建模的基本理论
  • 4.2 ADAMS/Car建模
  • 4.2.1 ADAMS/Car模型三级组成
  • 4.2.2 在模板中建立子系统
  • 4.3 车辆虚拟样机模型基本组成
  • 4.3.1 组件(part)模型
  • 4.3.2 约束关系(Joint)的定义
  • 4.3.3 力元的定义
  • 4.4 通讯器
  • 4.4.1 通讯器类型
  • 4.4.2 通讯器的次要特征
  • 4.4.3 建模需要的条件
  • 4.5 4WS整车模型的建立
  • 4.5.1 悬架模型
  • 4.5.2 后转向系统模型
  • 4.5.3 轮胎模型
  • 4.5.4 路面模型
  • 4.5.5 车身模型
  • 4.6 整车组装
  • 第5章 汽车四轮转向控制系统设计
  • 5.1 四轮转向系统的控制方法
  • 5.2 横摆率跟踪多状态控制方式
  • 5.2.1 横摆角速度与前轮转角关系
  • 5.2.2 汽车质心侧偏角与横摆角速度的关系
  • 5.3 4WS的神经网络控制
  • 5.3.1 BP神经网络神经元模型与网络结构
  • 5.3.2 BP神经网络方法的原理
  • 5.4 四轮转向车辆神经网络控制器数据采集与处理
  • 5.4.1 Simulink数据采集模型
  • 5.4.2 训练数据预处理
  • 5.5 BP神经网络算法选择及参数确定
  • 5.6 四轮转向车辆神经网络控制仿真
  • 第6章 4WS汽车ADAMS与Matlab联合仿真
  • 6.1 联合仿真环境
  • 6.2 ADAMS/Car与Matlab联合仿真
  • 6.2.1 设置4WS输入输出变量
  • 6.2.2 ADAMS/Car与Matlab联合仿真步骤
  • 6.2.3 联合仿真结果与分析
  • 6.3 四轮转向车辆综合控制分析
  • 第7章 总结与展望
  • 7.1 本文总结
  • 7.2 工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

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