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文檔簡介
1、為了避免由于超速造成的交通事故,連續(xù)型減速帶被廣泛設置于關鍵路段。連續(xù)型減速帶高度較低,對車輛平順性的影響較小,直接對車輛產生危害的可能性較低,但是由于現代車輛懸架中廣泛存在的非線性特性,在路面減速帶和發(fā)動機振動的聯合激勵下車輛有可能產生混沌?;煦缇哂蓄愲S機性和初態(tài)敏感性,有可能對車輛造成諸多不良影響。
針對此問題,論文建立考慮發(fā)動機激勵的五自由度車輛模型,利用圖像和數值對車輛的混沌狀態(tài)進行識別、對系統(tǒng)參數對車輛混沌狀態(tài)的影響
2、進行分析。利用遺傳算法對車輛懸架參數進行優(yōu)化,基于粒子群算法對車輛進行非線性反饋控制,以抑制車輛的混沌。主要研究內容如下:
(1)建立與車速耦合的減速帶動態(tài)激勵模型和發(fā)動機激勵模型,根據一定簡化規(guī)則和相關研究建立考慮發(fā)動機激勵的非線性五自由度車輛模型。
(2)通過分岔圖、時間歷程圖、相軌跡圖、poincaré截面圖和車輛系統(tǒng)最大Lyapuno指數,分析車輛在不同系統(tǒng)參數下車輛的混沌狀態(tài)。
(3)分析了系統(tǒng)參
3、數對車輛混沌狀態(tài)的影響,利用車輛系統(tǒng)最大Lyapunov指數衡量車輛混沌程度,確定使車輛混沌程度較小的參數區(qū)間,為車輛和減速帶的參數選取提供依據。
(4)利用遺傳算法優(yōu)化車輛懸架參數,調整車輛懸架參數kf2、kr2、f2、cr2使車輛系統(tǒng)的最大Lyapunov指數最小,即使車輛的混沌程度最小。
(5)運用分段二次函數對車輛系統(tǒng)進行反饋控制,利用粒子群算法搜尋反饋控制的最佳反饋系數。
上述研究,揭示了車輛在連
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