驾驶员加速特性分类与辨识方法研究

智能化是汽车未来的发展趋势,基于驾驶员行为特性的汽车控制对于实现汽车智能化具有重要意义。加速特性是驾驶员重要的行为特性,针对驾驶员加速特性分类与辨识方法进行了研究。应用驾驶模拟器设置了城市道路工况,选取驾驶员进行驾驶模拟实验,采集驾驶员操纵和车辆行驶状态数据,对数据进行滤波并提取特征值,应用k-means聚类算法进行聚类分析,将驾驶员加速特性数据分为谨慎型、一般型和激进型。基于高斯隐马尔可夫理论,根据实验数据建立加速特性辨识模型,通过实验对辨识精度进行了验证。研究结果表明,该研究方法能够对驾驶员加速特性进行合理分类,实现驾驶员加速特性的准确辨识。     

低速城市路况下驾驶员制动特性辨识研究

针对现代车辆的智能化、人性化发展的要求,研究"人-车-路"闭环系统中驾驶员在车辆控制中的主导地位.本文通过驾驶模拟器dSPACE实时仿真平台设计实验,通过模拟驾驶员在城市路况的跟车行为,采集驾驶员制动时的相关参数,运用高斯混合模型聚类算法将特征数据分类,并运用BP神经网络工具箱建立了该城市路况下驾驶员制动特性辨识模型,实现了驾驶员制动特性的在线辨识.实验结果表明:该辨识方法在实验设计的城市路况,具有良好的驾驶员制动特性辨识能力.     

低速城市路况下驾驶员制动特性辨识研究

针对现代车辆的智能化、人性化发展的要求,研究"人-车-路"闭环系统中驾驶员在车辆控制中的主导地位.本文通过驾驶模拟器dSPACE实时仿真平台设计实验,通过模拟驾驶员在城市路况的跟车行为,采集驾驶员制动时的相关参数,运用高斯混合模型聚类算法将特征数据分类,并运用BP神经网络工具箱建立了该城市路况下驾驶员制动特性辨识模型,实现了驾驶员制动特性的在线辨识.实验结果表明:该辨识方法在实验设计的城市路况,具有良好的驾驶员制动特性辨识能力.     

一种改进的驾驶员模型参数辨识算法

在现有的最优预瞄曲率驾驶员模型的基础上,用惯性环节近似替代其中的延时环节,得到一个新的驾驶员模型。基于该驾驶员模型,得到辨识所需要的系统输入和输出的仿真数据。进而应用递归最小二乘算法和非线性最优化方法,对该驾驶员模型中的参数进行辨识,在辨识过程中引入权重向量提高了相应的辨识精度。结果表明,该方法可以有效地辨识相应的驾驶员模型参数,对模型参数的离线辨识具有参考意义。     

基于驾驶员意图识别的液力机械式自动变速器换挡规律优化

构建了基于隐马尔可夫模型的驾驶员意图模型,用于辨识不同的驾驶意图。以油门踏板开度以及制动踏板开度等作为输入数据,结合Baum-Welch算法训练驾驶员意图模型,以计算所得新数据的极大似然值作为辨识结果,验证了驾驶员意图模型的准确性。根据识别出的驾驶员意图模型参数,基于基本换挡规律,对不同意图下的换挡规律进行优化。仿真结果表明,优化后的换挡规律更符合驾驶员期望的挡位操作,且有助于消除意外换挡的现象,验证了意图模型优化的有效性。     

双离合变速器车辆坡道挡位实时优化研究

针对车辆在上坡行驶时出现的频繁换挡问题以及下坡行驶时发生的意外升挡现象,基于EKF算法和坡道动力学模型对坡道进行了辨识。在坡道辨识模型和传统换挡规律的基础上,提出了基于模糊控制方法的双离合自动变速器挡位实时在线优化。通过MATLAB/Simulink搭建车辆模糊换挡控制模型,并对比分析优化前后的车辆换挡规律仿真结果。结果表明,优化后的换挡规律避免了车辆的频繁换挡和意外升挡,改善了驾驶员驾驶舒适性和行车安全性。     

基于生理特征映射的驾驶员情绪在线识别模型构建方法

高精度驾驶员情绪识别模型是智能车辆安全辅助驾驶系统构建的关键问题之一。针对该问题,提出一种基于生理特征映射的驾驶员情绪在线识别模型构建方法。对不同情绪下驾驶员心电、脉搏生理信号进行时域特征提取,建立生理信号-情绪关联样本库,给出改进式自编码(Improved stacked autoencoder, I-SAE)神经网络架构,构建基于I-SAE神经网络的人员情绪生理表征和离线辨识模型;同步采集行驶过程中不同情绪下驾驶员生理信号和车辆状态数据,利用主成分分析法选取车辆状态特征参数向量,通过I-SAE模型识别处理生理信号数据,将驾驶员情绪的生理表征映射为车辆状态表征,构建车辆状态-驾驶员情绪关联样本库;在此基础上,建立基于学习矢量量化(Learning vector quantization, LVQ)的驾驶员情绪在线识别模型。试验数据表明,该方法构建的驾驶员情绪在线识别模型正确识别率达84%以上,可满足安全距离预警等车辆智能系统需要。     

基于变增益的操纵杆线控转向变传动比设计方法

采用操纵杆代替传统线控转向(Steer-by-wire,SBW)系统中的转向盘,研究这种新型SBW系统的转向变传动比设计方法。建立整车2自由度动力学参考模型,针对采用操纵杆控制汽车转向运动的结构和性能特点,通过分析基于定横摆角速度增益所设计的转向变传动比应用在操纵杆SBW系统中存在的不足,分别设计车速因子和转角因子,提出保证汽车转向增益呈线性变化的转向变传动比变增益设计方法,并通过Matlab/Simulink对整车动力学模型和转向变传动比进行仿真计算。通过固定型驾驶模拟器对提出的操纵杆SBW系统变传动比方法进行试验和验证。驾驶模拟器硬件在环试验结果表明,在提出的操纵杆SBW系统转向变传动比作用下,驾驶员可以准确地实现转向意图,保证整车具有良好的运动轨迹跟踪能力,同时也保证汽车较好的操纵稳定性和舒适性。     

驾驶员疲劳检测实时控制系统设计

为了实现对驾驶员疲劳状态的在线监测,建立了驾驶员疲劳检测实时控制系统。对该系统所采用的人脸识别、人脸跟踪技术、人眼定位以及疲劳状态判断等进行研究。首先,介绍了系统的构成,以模块化思想构建系统软件。接着,以MB-LBP算法对人脸进行特征分类,结合Adaboost级联算法提取人脸信息,并与经典的人脸识别算法进行了对比。然后,利用人脸跟踪技术提高人脸识别的效率,并成功地实现了人眼定位于检测。最后,使用椭圆拟合算法对检测出来的眼睛区域进行拟合,通过计算驾驶员单次眨眼时间,进行驾驶员疲劳状态判别。试验结果表明:所设计的基于驾驶员面部特征的驾驶员疲劳驾驶检测系统,能够有效地检测驾驶员的疲劳状态,平均正确检测率高于90%。基本满足驾驶员疲劳驾驶非接触检测实时性好、准确性高的要求。     

基于深度卷积网络和在线学习跟踪的驾驶员打哈欠检测

提出了一种基于多信息融合的驾驶员打哈欠检测方法。首先,建立驾驶员面部图像数据库并训练深度卷积神经网络来依次检测驾驶员的面部和鼻子;然后,采用局部二比特特征和随机森林分类器训练生成在线鼻子检测器,以此来校正光流跟踪器在鼻子跟踪过程中产生的漂移误差等参数;最后,分析鼻子下方嘴部区域的边界梯度变化情况,并结合鼻子跟踪器置信度、面部横向运动等信息来判断驾驶员是否打哈欠。实验结果表明,深度卷积网络相对于其他面部分类方法,可以获得更好的分类检测效果;基于在线学习的跟踪方法可以很好地减小光流跟踪引起的漂移误差;整个算法可以在多种驾驶环境下以较高准确率检测驾驶员打哈欠事件的发生。     

功能梯度材料微细电火花电极损耗机理研究

论述了功能梯度材料Ni-TiN/Cu微细电火花电极的制备方法,并用实验的方法研究功能梯度材料层在电火花微细加工对电极损耗的影响。Ni-TiN/Cu微细电火花电极通过在圆柱铜电极外侧电沉积功能梯度材料层来制备,纳米颗粒TiN做为增强相。通过使用SEM分析功能梯度材料层的显微组织,使用光学显微镜测量电极加工孔质量与电极损耗情况,对比功能梯度材料电极与均质电极的电火花加工性能。在微细电火花加工中,功能梯度材料层可以有效的抑制高频脉冲条件下电极的损耗效应,改善电流密度分布,从根本上解决因尖端放电引起的电极形状变化问题,实现端面等损耗,保证了微细电火花加工电极的形状精度。实验结果验证了功能梯度材料作为工具电极在微细电火花加工应用的前景。     

罗茨真空泵转子系统动力学建模

由于内部激励和外部扰动的存在,罗茨真空泵在工作过程中会产生很大的振动问题。为了更好地对罗茨真空泵转子系统进行动力学分析,采用集中质量法,考虑电机、齿轮、罗茨转子等结构的基础上对系统进行动力学建模。采用牛顿欧拉法分别建立了转子系统的纯扭转模型以及偏心弯扭耦合模型的振动微分方程并考虑了重力的影响。研究发现由于齿轮啮合时变刚度的存在,转子系统存在稳定性问题。同时由于偏心的存在,转子的弯曲振动和扭转振动存在相互耦合。研究内容为之后对系统的稳定性分析以及弯扭耦合振动分析奠定了基础。     

废旧机床再设计关键质量特性的识别方法

再设计关键质量特性是影响再制造机床顾客满意度和市场竞争力的关键因素。为了识别再设计关键质量特性,提出基于模糊线性回归的再设计关键质量特性识别方法。该方法充分考虑顾客需求与再设计质量特性之间的不确定性,构建再设计质量特性质量屋,并通过基于非对称三角模糊数的模糊线性回归,得到顾客需求与再设计质量特性之间的初始模糊关系,进而对拟合度进行优化,得到顾客需求与再设计质量特性之间优化的模糊关系。其次构建再设计质量特性重要度识别方程,并充分考虑废旧机床的可再制造性,最终识别出再设计关键质量特性。以某厂的废旧数控铣床的再设计为例,验证了该方法的有效性及可行性。     

高精度数车铸铁床身的试制及实验研究

以某公司生产的数控车床床身为研究对象,采用合理的炉料配比、熔炼温度、三次孕育方式加强孕育处理等优化的铸造新工艺措施对该数控车床床身进行试制,然后进行相应的热时效处理,并在此基础上进行硬度均匀性、床身石墨形态的金相组织以及床身的几何精度等各项指标的检测,依据实验分析结果可知,新工艺下的床身铸件,性能组织和刚性较好,床身的残余应力降低,床身导轨变形也减少,最终能保证该种数控机床高精度加工的稳定性,它为该类型产品提供参考依据和指导意义。     

面向需求不确定的混装线物流车辆配送区域划分方法

静态的物流车辆调度方案难以适应需求不确定引起的混流装配线物料需求动态变化,导致配送效率低下,甚至生产流程紊乱等问题。针对此问题,提出了一种面向需求不确定的混流装配线物流车辆配送区域划分方法。首先,分析需求不确定对物流车辆配送量的影响,提出了基于信息熵的配送任务复杂性测度方法。其次,在复杂性测度的基础上,建立以物流配送车辆满载率最大、配送任务复杂度最小为目标的调度优化模型。最后,在实例中应用遗传算法对调度优化模型进行求解,得出物流车辆配送区域最优划分方案。结果表明,所提方法能够输出适应需求不确定的物流车辆配送区域划分方案,满足需求变化的同时,保证车辆满载率维持在最高水平,并降低配送任务复杂度,减少配送错误发生率。     

全寿命周期下高速列车主机厂供应商决策

多属性群决策具有决策指标难以全面评判方案,决策权重难以准确定义,决策方式过于主观三方面难度,造成决策准确性不高。针对高速列车主机厂供应商决策中的以上决策难度,首先基于全寿命周期建立适合主机厂供应商决策的多属性指标体系,并根据各部门职责确定各指标项的决策人员;然后基于此多属性群决策指标体系对各方案进行赋值,并对不同数据类型的值进行二元语义一致性转化,接着在此基础上采用改进的离差最大化方法综合考虑指标在决策体系中的重要度(确定属性权重)及各指标项决策信息的差异(确定可变权重);然后通过计算各方案与理想方案的灰色关联度来进行决策。最后,以某主机厂空气弹簧供应商决策为例,证明了此方法可实现主机厂供应商的合理决策。     

小型甘蔗收获机刀盘振动分析

在砍蔗过程中甘蔗收获机刀盘的振动对砍蔗的质量有比较大的影响,而影响刀盘振动的主要因素之一就是发动机的激励,所以为了提高砍蔗的质量和降低砍蔗的破头率,有必要对该激励对刀盘振动的影响进行分析与探究。为了准确的找出样机刀盘振动过大的原因,利用OPAX(Operation-X Transfer Path Analysis)方法对刀盘的振动进行了试验研究,先根据试验数据计算出每条路径的贡献量,然后再结合相位对刀盘的振动进行贡献量分析。最后综合考虑相位和幅值找出了引起刀盘振动的主要路径,为甘蔗收获机的后期优化提供了方向与依据。     

面向轻量化目标的新能源老年代步车设计

新能源老年人代步车作为绿色出行的交通工具,其造型设计和车架选材成为工业设计领域重要的研究方向。为达到代步车轻量化的设计目标,协调了选材、成本与环保三者的关系,通过对相关文献的整理和分析,梳理了近年来轻量化设计在交通工具领域的研究进展,确定了代步车轻量化设计的两大方向,即车架造型设计和材料选择。使用有限元软件Abaqus对材料指数和结构的可行性进行了分析。最终设计出一款车架结构简约的镁合金材料老年代步车,不仅满足了其功能要求和经济性原则,也减轻了其质量,为新能源代步车的绿色设计研究提供了参考。     

面向大质量串型水果采摘的夹持试验与仿真

对于香蕉这类大质量水果采摘的末端执行机构,确定合理、可靠的夹持方式是机构精简的关键。文中对不同夹持因素组合产生的夹持效果进行了试验研究及夹持过程的有限元仿真分析,得到各夹持因素与夹持效果之间的影响关系及最佳的夹持方式。在自制的夹持试验平台上,针对摩擦夹持方式,进行了不同接触材料及不同夹持力的夹持效果试验;针对钉刺夹持方式,开展了钢钉数量、钢钉直径、钉刺深度的三因素三水平正交试验。试验数据表明,对于依靠摩擦力夹持蕉串的摩擦夹持方式,可靠性不足;钉刺夹持方式夹持效果优于摩擦夹持,影响夹持效果的因素主次顺序为:钢钉数量、钢钉直径、钉刺深度,最佳夹持效果因素组合为:钢钉数量6颗、钢钉直径5 mm、钉刺深度10 mm。文中研究为香蕉这类大质量串型水果采摘机械手夹持机构的设计提供了理论依据。     

海洋平台起重机臂架在波浪载荷作用下的瞬态动力学分析

海洋平台起重机在正常服役期间通常会受到除工作载荷之外的环境载荷的严重影响,而以往对海洋平台起重机的研究都着重于考虑工作载荷的作用,对此,文中对环境载荷中破坏力较大的随机波浪载荷进行模拟计算。首先基于JONSWAP谱采用WAWS法对波浪载荷进行模拟,在验证方法的正确性后计算了海洋平台在随机波浪载荷作用下的运动响应;然后将海洋平台加速度谱作为输入计算了起重机臂架的瞬态动力学响应,得到了随机波浪载荷作用时起重机臂架的薄弱部位,从而可以在设计或者生产制造时对相应的部位进行加强。