基于多维信息特征分析的驾驶人认知负荷研究

准确评估驾驶人认知负荷水平,对于深入研究驾驶人行为特性,改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法,大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息,由于特征选择上的单一性,导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验,通过采集受试者的生理信号和车辆信号,结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法,提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明：基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法,其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法,以多维信息特征为输入,随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点,表现出优异的分类效果,相比神经网络和支持向量机,具有最高的平均分类精度。     

椭圆截面扩张式消声器消声特性的有限元分析(续2)

3.2扩张室长度的影响 保持m和e不变,建立L分别为150,200,250 mm的有限元模型进行计算,结果如图5所示.和椭圆截面类似,L并不影响最大消声量,L越大,出现的通过频率次数越多,而高次波也更早地出现,这并不是实际使用所需要的. 3.3离心率的影响 保持扩张室截面积和L不变,计算e分别为0.7,0.8,0.9时的传递损失,结果如图6所示.在低频部分,不同的e并不影响消声性能.在高频部分,e越大,即视觉效果越扁,消声性能越差,平面波截止频率出现得更早.e越小,消声效果越接近圆形截面,影响越小.     

离心机转子非线性振动模糊主动控制的研究

针对离心机转子系统非线性振动的特点，用模糊变刚度的方法离心机转子的不稳定自激振动进行主动控制，仿真结果表明模糊为刚度控制方法对离心机转子的不稳定自激振动有良好的抑制作用。     

新型大力矩液压马达的伺服优化设计理论

本文对一种新型滚珠螺旋液压马达进行了动力分析，建立了负载轨迹方程，按照耗能最小为指标的伺服优化设计理论进行设计，并对其效率，频宽进行了理论分析。     

汽车半主动悬架的模型参考自适应控制

在1／4车辆动力学模型的基础上，基于李雅普诺夫稳定性理论，以天棚阻尼半主动悬架为参考模型，设计了半主动悬架模型参考自适应控制器。自适应控制器包括可调前置控制器和状态反馈控制器两个部分。推导了自适应控制律与相应的约束条件。仿真结果表明：该控制器对于模型参数的不确定性具有良好的鲁棒特性。自适应控制器不仅明显降低了车身加速度，提高了平顺性，同时也使汽车的行驶安全性获得了改善，悬架动变形稍有增大。     

融合毫米波雷达与深度视觉的多目标检测与跟踪

针对现有融合毫米波雷达与传统机器视觉的车辆检测算法准确率较低与实时性较差的问题,本文中对多目标检测与跟踪进行研究.首先,利用阈值筛选和前后帧数据关联方法对毫米波雷达数据进行预处理,进而提出一种用于毫米波雷达数据跟踪的自适应扩展卡尔曼滤波算法.然后,为提高目标检测精度与速度,基于采集到的实车数据集训练卷积神经网络,完成深...     

采用电磁直线电机的主动悬架控制系统的设计与能量分析

针对因特殊的动力布置形式导致的轮边驱动电动汽车操稳性和平顺性之间冲突,本文中提出了一种新式电磁直线电机式悬架系统的主动控制系统。考虑到其能量回收性能不佳的弊端,基于LQR控制设计了一种包含能量管理单元的能量回收控制器,并在Matlab/Simulink中对整个系统进行了仿真。结果表明,所设计的能量回收控制器不仅能够改善汽车的操稳性和平顺性,而且能有效回收汽车悬架的振动能量。     

汽车半主动悬架的滑模控制及鲁棒性

在多自由度车辆动力学模型的基础上，提出了基于多输入系统的滑模控制律，并应用于汽车半主动悬架控制系统的设计。研究了系统的时、频域响应，计算了响应的功率谱均方根值，考查了滑模控制器的稳定性和鲁棒性。仿真结果表明：多输入系统滑模控制器性能稳定，对模型参数的改变，具有良好的鲁棒性。