基于的汽车动力学模型研究

基于CarSim的整车动力性建模张绅山东省潍坊市潍坊学院 山东省潍坊市 261061摘 要： C arSim软件是一款越来越受到汽车研发人员喜爱的一款汽车仿真软件，利用软件对汽车进行整车建模以及仿真测试，可以通过三维动画或者数据图表分析仿真结果，从而便于汽车研发人员提升汽车的各项性能。

本文是针对汽车动力性进行建模仿真，文章首先对CarSim软件进行了简单介绍以及简单的使用教学，介绍了汽车动力性研究意义、影响因素及评价指标等相关内容，最后介绍了CarSim中车辆的各个部分参数设置问题。

关键词：CarSim；动力性；整车建模；仿真1　CarSim软件介绍1.1　CarSim软件的简介CarSim是一款专门针对中小型汽车的仿真软件，软件在本质上就是先建立一个车辆模型，再根据自己的仿真内容进行参数设置，处理器运算以后通过3D动画或表格数据展示仿真结果。

利用CarSim在计算机上进行模拟仿真速度比实际测试实验速度快许多倍，软件可以用来仿真车辆对驾驶员、地面情况等输入的响应，主要用来帮助提升汽车整车的操纵稳定性、制动性、平顺性、动力性和经济性。

现如今CarSim凭借自身的优势已经逐渐被更多研发人员所应用。

CarSim软件系统可以与许多软件共同进行模拟仿真，例如CarSim和Simulink的协同仿真，从Simulink的各种变量中选择需要的导入到CarSim中进行模拟仿真，变量包括车辆控制输入、轮胎力和力矩、弹簧和阻尼力、转向系统驱动角度、传动系扭矩、制动扭矩和制动压力、空气动力学相关变量等超过160个变量。

CarSim建模和仿真后的数据也可以导出到其他模拟软件作为数据源进行模拟仿真和数据分析。

1.2　CarSim软件的组成CarSim的主界面非常简单，整体可分为三个部分：预处理、处理和后处理。

左侧是设置模型参数和测试条件的预处理，包括车辆参数设置（车身，空气动力学，传动系统，制动系统，转向系统，前后悬架系统和车轮等），仿真环境，测试条件除此之外下拉菜单还有其他更具体的参数可以设置。

汽车二自由度动力学模型
汽车二自由度动力学模型是一种用于描述汽车运动的简化模型。

它考虑了两个自由度，通常是车辆的纵向（前进方向）和侧向（横向）运动。

在这个模型中，车辆被视为一个质量集中的刚体，通过两个自由度来描述其运动状态。

这两个自由度通常是车辆的速度（纵向）和横摆角速度（侧向）。

汽车二自由度动力学模型的建立基于一些基本的物理原理，如牛顿第二定律、动量守恒定律和刚体动力学。

通过对这些原理的应用，可以得到描述车辆运动的微分方程。

这些方程通常包括车辆的加速度、驱动力或制动力、转向力矩以及车辆的惯性参数等。

通过求解这些微分方程，可以预测车辆在不同工况下的运动响应，例如加速、制动、转弯等。

汽车二自由度动力学模型在车辆动力学研究、驾驶模拟器、自动驾驶系统等领域有广泛应用。

它可以帮助工程师和研究人员了解车辆的基本运动特性，评估车辆的操控稳定性、行驶安全性等方面的性能。

然而，需要注意的是，二自由度模型是一种简化的模型，它忽略了许多实际情况中的复杂因素，如悬挂系统、轮胎特性、空气动力学等。

在实际应用中，可能需要使用更复杂的多自由度模型或考虑更多的因素来更准确地描述汽车的运动。

总的来说，汽车二自由度动力学模型提供了一个简单而有用的工具，用于初步研究和理解汽车的运动行为，但在具体应用中，需要根据实际需求进行适当的修正和扩展。

如果你对汽车动力学模型有更深入的问题或需要进一步的讨论，我将很愿意提供帮助。

基于微观动力学模型的车辆行驶模拟研究近年来，城市交通越来越拥堵，给人们的出行带来了很大的不便。

为了更好地理解和研究城市交通拥堵的原因，许多学者和科研人员对车辆行驶行为进行了深入的研究。

随着计算机技术的不断发展，基于微观动力学模型的车辆行驶模拟技术越来越成熟，并在城市交通研究中得到广泛应用。

一、微观动力学模型的基本概念微观动力学模型是一种用于分析车辆交通流行为的数学模型，它是基于车辆内部驾驶人员的行为，研究车辆之间的相互作用、跟随行驶、频繁变道、车流调度等问题的一种模型。

与宏观模型不同的是，微观动力学模型是以车辆为研究对象，考虑车辆内部的驾驶员行为及周围车辆的影响，模拟车辆在实际道路上的行驶情况。

在微观动力学模型中，每个车辆是一个具有一定质量、长度、宽度等属性的“微观粒子”，它受到的力包括惯性力、摩擦力、引力、阻力等。

同时，车辆也会受到周围车辆的影响，如追随距离、车速等。

基于这些力和影响，微观动力学模型模拟了车辆的加速度、速度和位置等状态变化。

二、微观动力学模型在车辆行驶模拟中的应用基于微观动力学模型的车辆行驶模拟可应用于城市交通流量预测、道路规划、交通控制等领域。

首先，它可以用于城市交通流量预测。

通过对微观动力学模型的仿真模拟，可以得到车流的运行情况，如车速、流量等数据。

利用这些数据，可以预测城市交通拥堵情况，同时也可以为交通规划提供数据依据。

其次，微观动力学模型还可以应用于道路规划。

道路的设计必须考虑到车辆的流动性和性能。

通过微观动力学模型模拟车辆的行驶情况，可以更好地了解车辆行驶行为，从而为道路设计提供数据基础，制定更加合理的道路规划方案。

最后，微观动力学模型在交通控制方面也有广泛的应用。

根据微观动力学模型可以计算出车辆的运行状态和交通状况，可以针对性地采取交通控制措施，如借助信号灯和智能限速设备等实现公路交通流调度和控制。

三、微观动力学模型在城市交通研究中的挑战及发展在微观动力学模型的研究中，存在诸如数据缺乏、模型调节等问题。

毕业设计（论文）题目：基于ADAMS/Car的汽车悬架系统动力学建模与仿真分析毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日指导教师评价：一、撰写（设计）过程1、学生在论文（设计）过程中的治学态度、工作精神□优□良□中□及格□不及格2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度□优□良□中□及格□不及格3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力□优□良□中□及格□不及格4、研究方法的科学性；技术线路的可行性；设计方案的合理性□优□良□中□及格□不及格5、完成毕业论文（设计）期间的出勤情况□优□良□中□及格□不及格二、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？□优□良□中□及格□不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？□优□良□中□及格□不及格三、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义□优□良□中□及格□不及格2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？□优□良□中□及格□不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平□优□良□中□及格□不及格建议成绩：□优□良□中□及格□不及格（在所选等级前的□内画“√”）指导教师：（签名）单位：（盖章）年月日评阅教师评价：一、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？□优□良□中□及格□不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？□优□良□中□及格□不及格二、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义□优□良□中□及格□不及格2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？□优□良□中□及格□不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平□优□良□中□及格□不及格建议成绩：□优□良□中□及格□不及格（在所选等级前的□内画“√”）评阅教师：（签名）单位：（盖章）年月日教研室（或答辩小组）及教学系意见教研室（或答辩小组）评价：一、答辩过程1、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况□优□良□中□及格□不及格2、对答辩问题的反应、理解、表达情况□优□良□中□及格□不及格3、学生答辩过程中的精神状态□优□良□中□及格□不及格二、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？□优□良□中□及格□不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？□优□良□中□及格□不及格三、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义□优□良□中□及格□不及格2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？□优□良□中□及格□不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平□优□良□中□及格□不及格评定成绩：□优□良□中□及格□不及格（在所选等级前的□内画“√”）教研室主任（或答辩小组组长）：（签名）年月日教学系意见：系主任：（签名）年月日********大学毕业设计（论文）任务书姓名：院（系）：专业：班号：任务起至日期：毕业设计（论文）题目：基于ADAMS/Car汽车悬架系统动力学建模与仿真分析立题的目的和意义：汽车悬架是车架（或车身）与车轴（或车轮）之间的弹性联结装置的统称。

1 绪论随着社会的发展和文明的进步，汽车作为一种交通工具，已成为人们出行的主要选择，汽车乘坐的安全性、舒适性已成为世人关注的焦点。

汽车作为高速客运载体，其运行品质的好坏直接影响到人的生命安全，因此，与乘坐安全性、舒适性密切相关的轿车动力学性能的研究就显得非常重要。

悬架系统汽车的一个重要组成部分，它连接车身与车轮，主要由弹簧、减震器和导向机构三部分组成。

它能缓冲和吸收来自车轮的振动，传递车轮与地面的驱动力与制动力，还能在汽车转向时承受来自车身的侧倾力，在汽车启动和制动时抑制车身的俯仰和点头。

悬架系统是提高车辆平顺性和操作稳定性、减少动载荷引起零部件损坏的关键。

一个好的悬架系统不仅要能改善汽车的舒适性，同时也要保证汽车行驶的安全性，而提高汽车的舒适性必须限制汽车车身的加速度，这就需要悬架有足够的变形吸收来自路面的作用力。

然而为了保证汽车的安全性，悬架的变形必须限定在一个很小的范围内，为了改善悬架性能必须协调舒适性和操作稳定性之间的矛盾，而这个矛盾只有采用这折衷的控制策略才能合理的解决。

因此，研究汽车振动、设计新型汽车悬架系统、将振动控制在最低水平是提高现代汽车性能的重要措施[1][2]。

1.1 车辆悬架系统的分类及发展按工作原理不同，悬架可分为被动悬架(Passive Suspension)、半主动悬架(Semi-Active Suspension)和主动悬架(Active Suspension)三种，如图1.1所示[3]。

（a）被动悬架 (b)全主动悬架 (c)半主动悬架图 1.1 悬架的分类图1.1中Mu为非簧载质，Ms为簧载质量，Ks为悬架刚度，Kt为轮胎刚度；C1为被动悬架阻尼，C2为半主动悬架可变阻尼，F为主动悬架作动力。

目前我国车辆主要还是采用被动悬架(Passive Suspension)。

其两自由度系统模型如图1.1(a)所示。

传统的被动悬架一般由参数固定的弹簧和减振器组成，其弹簧的弹性特性和减振器的阻尼特性不能随着车辆运行工况的变化而进行调节，而且各元件在工作时不消耗外界能源，故称为被动悬架。

基于车辆动力学模型的AMT在环仿真实验系统研究作者：丁文涛,刘大维,郑旭光,王辛立,王玉海来源：《现代电子技术》2010年第19期摘要:为提高AMT系统的开发效率和开发质量,研制了一种AMT在环仿真实验系统,将真实的车辆AMT相关部件用仿真模型来代替,建立了车辆传动系统及其部件的动力学模型,并进行相应的程序设计,模拟真实车辆的发动机转速、车速等信息,对AMT电控单元在实车实验之前进行验证,为AMT电控系统的开发提供了一个方便、可靠的实验平台。

关键词:AMT; 在环仿真; 车辆动力学; 仿真模型中图分类号:TN919-34文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)19-0195-03Loop Simulation Experimental System for AMT Based on Vehicle Dynamics ModelDING Wen-tao1,LIU Da-wei1,ZHENG Xu-guang2,WANG Xin-li2,WANG Yu-hai2(1.Qingdao University,Qingdao 266071,China; 2.FAW Jiefang Qingdao Auto Factory,Qingdao 266043, China)Abstract: To improve the efficiency and quality of the AMT system development, the-loop simulation experimental system for AMT was developed. Using simulation model instead of the real vehicle related components of AMT, establishing the vehicle transmission system and dynamic model, designing the corresponding program to simulate the engine speed and vehicle speed. The AMT control unit is verified before experiment, and a convenient and reliable experimental platform is provided for the development of AMT control system.Keywords: AMT; the-loop simulation; vehicle dynamics; simulation model0 引言重型车辆具有总质量大、使用工况复杂、挡位多等特点,为减轻驾驶员的操纵难度和劳动强度,实现重型车辆的自动变速具有重大现实意义[1]。

汽车车辆动力学建模与仿真研究汽车车辆动力学是汽车工程的重要学科之一，其研究内容包括车辆运动、悬挂、转向、制动、驱动等方面。

为了更好地理解汽车动力学，进行科学的研究与优化，需要对汽车车辆动力学进行建模与仿真。

一、汽车车辆动力学建模汽车车辆动力学建模是指将汽车运动过程中的各个因素用数学模型表示出来，以便在计算机上进行仿真和分析。

1. 车辆模型车辆模型是汽车车辆动力学建模的基础，主要分为自由度模型和多体模型两种。

自由度模型通常包括垂直运动、横向运动和纵向运动三个自由度，其建模基于牛顿第二定律，包括了车辆的悬挂系统、车轮力、刹车等因素。

多体模型是指以整个车辆为一个多体系统进行建模，除了考虑车辆受力、受扭等因素外，还需要考虑车辆的刚度、弹性等因素。

2. 动力系统模型动力系统模型指的是发动机、变速器、传动系等部分的建模，主要用于模拟车辆行驶过程中的速度、加速度和所需的扭矩等参数。

这些参数可以帮助分析车辆的加速和制动性能，以及制定优化策略。

3. 环境模型环境模型包括路面状态、气象条件等因素，通过对这些因素的建模，可以更好地帮助预测车辆的行驶状态和性能。

例如，模拟不同路面条件下车辆的制动距离、转向响应和行驶稳定性等。

二、汽车车辆动力学仿真汽车车辆动力学仿真是通过计算机程序对汽车运动过程进行模拟，以评估汽车的性能、预测其行为并进行优化设计。

1. 动力学仿真动力学仿真主要用于分析车辆加速、制动和转向等性能。

通过仿真可以模拟不同车速下车辆的加速和制动距离、不同路面条件下车辆的制动力和转向响应等因素，从而得出优化设计的方案。

2. 悬挂系统仿真悬挂系统的仿真主要用于分析车辆在不同路面条件下的行驶稳定性和舒适性。

通过对悬挂系统进行仿真，可以预测不同路面下车辆的摇摆情况、平顺性能以及行驶性能等参数，为改进车辆悬挂系统提供设计方案。

3. 转向仿真转向仿真主要用于分析车辆在快速转向和超车等情况下的转向响应和稳定性。

通过对车辆转向系统的建模和仿真，可以分析车辆的稳定性、刹车距离和抓地力等因素，为设计更有效的转向系统提供方案。

基于多体动力学模型的汽车底盘动态载荷分析汽车底盘动态载荷分析是指对汽车运行过程中底盘所受到的外界力的分析和计算。

底盘动态载荷分析对于汽车设计和性能评估非常重要，能够帮助工程师优化底盘结构和悬挂系统，提高汽车的稳定性和驾驶舒适性。

多体动力学模型是进行底盘动态载荷分析的重要工具。

这种模型将汽车底盘分解为若干个刚体，考虑刚体之间的运动学和动力学关系，通过求解刚体受力平衡和运动方程，可以得到各个刚体的位移、速度和加速度等动力学参数。

基于多体动力学模型，可以进一步分析和计算底盘所受到的各种力和力矩，从而得到底盘动态载荷。

底盘动态载荷主要包括垂直载荷、纵向载荷和横向载荷。

垂直载荷是指由汽车自重和支撑力引起的底盘向地面的载荷，与底盘悬挂系统的刚度和阻尼特性有关。

纵向载荷是指由加速度、制动力和坡道等因素引起的底盘车轮在纵向方向上的载荷，与刹车系统和传动系统的特性有关。

横向载荷是指由于车辆转弯时产生的底盘侧向加速度引起的车轮在横向方向上的载荷，与悬挂系统和转向系统的特性有关。

在进行底盘动态载荷分析时，首先需要建立汽车的多体动力学模型。

这包括定义刚体的质量、惯性矩阵和几何特征，以及建立刚体之间的连接关系和刚性约束。

然后，在给定外界力和车辆运行状态的情况下，通过求解刚体的运动学和动力学方程，可以得到各个刚体的位移、速度和加速度等动力学参数。

最后，根据底盘各部分的刚度和挠度特性，可以进一步计算得到各个部分所受到的载荷大小和分布情况。

汽车底盘动态载荷分析具有以下几个应用方面：1.汽车设计和优化：通过分析底盘动态载荷，可以评估和改进底盘结构和悬挂系统，提高汽车的稳定性和驾驶舒适性。

例如，可以根据底盘动态载荷分析结果优化悬挂系统的刚度和阻尼特性，以提高底盘对不同路况下的适应能力。

2.压力传感器布置优化：通过底盘动态载荷分析，可以确定在底盘不同部位安装压力传感器的最佳位置。

这有助于有效监测和控制底盘载荷的分布和变化，提高车辆安全性。

汽车轮胎动力学模型的研究摘要：在我们研究汽车轮胎的动力学方面的问题时，对轮胎的动力学进行建模成为了至关重要的一部。

本论文主要是对汽车动力学仿真中的轮胎数学模型现状进行了分析，简要说明了轮胎动力学建模的新方法并进行了展望。

Abstract：When we studied the kinetic aspects of the automobile tire, the tire dyn amics modeli ng has become a crucial part. I n this thesis, tire mathematical model of vehicle dynamics simulation of the status quo analysis, a brief description of the tire dynamics modeling and prospects.关键词：车辆轮胎动力学动力学模型轮胎是汽车上最重要的组成部件之一，它支持车辆的全部重量，传送牵引和制动的扭力，保证车轮与路面的附着力，减轻和吸收汽车在行驶时的震动和冲击力，保证行驶的安全性、操纵稳定性、舒适性和节能经济性。

因此，轮胎动力学特性的研究，对研究车辆性能来说是非常必要的。

车辆运动依赖于轮胎所受的力，如纵向制动力和驱动力、侧向力和侧倾力、回正力矩和侧翻力矩等。

所有这些力都是滑转率、侧偏角、外倾角、垂直载荷、道路摩擦系数和车辆运动速度的函数，如何有效地表达这种函数关系，即建立精确的轮胎动力学数学模型，一直是轮胎动力学研究人员所关心的问题。

轮胎的动力学特性对车辆的动力学特性起着至关重要的作用，特别是对车辆的操纵稳定性、制动安全性、行驶平顺性具有重要的影响1轮胎侧偏特性研究由于轮胎的结构十分复杂，在侧偏和纵滑时其受力和变形难于确定，另外，轮胎和路面之间的摩擦耦合特性也具有不稳定的多变性。

在目前阶段，很难根据轮胎的物理特性和真实的边界条件来精确地计算轮胎的偏滑特性。

基于整车动力学模型的虚拟迭代技术分析李鹏宇;尹辉俊;官勇健;柳泽田【摘要】以Adams/Car建立的整车多体动力学模型为载体,并以在试验场测试得到的轮心加速度、悬架弹簧位移和轮心力作为整车虚拟迭代的实测信号.在b软件中建立实测信号和轮心位移响应信号间的传递函数.通过传递函数反求出轮心位移,并作为输入载荷,仿真分解得到车身与底盘连接点动态载荷,作为后期虚拟疲劳试验的必要条件.【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2019(000)008【总页数】4页(P70-73)【关键词】多体动力学;虚拟迭代;传递函数;载荷谱【作者】李鹏宇;尹辉俊;官勇健;柳泽田【作者单位】广西科技大学机械与交通工程学院,广西柳州545006;广西科技大学机械与交通工程学院,广西柳州545006;广西科技大学机械与交通工程学院,广西柳州545006;广西科技大学机械与交通工程学院,广西柳州545006【正文语种】中文【中图分类】U467疲劳耐久性分析是汽车安全的重要组成部分，越来越受到车企的重视。

传统的汽车疲劳耐久性分析是实车在试验场上进行的，这种方法虽然准确直接，但用时冗长，耗费过多人力物力，影响研发周期。

随着CAE技术的发展和成熟，通过虚拟仿真技术来研究疲劳耐久性问题得到广泛应用[1]。

而车身疲劳耐久性分析的关键在于车身与底盘连接点的真实载荷谱，但这些在道路测试中很难直接测得。

一种方法是建立整车多体动力学模型，在虚拟路面中仿真直接提取出车身连接点的载荷谱[2]，该方法用时短，效率高，但准确的虚拟路面的建立难度大不易获得。

另一种方法通过六分力传感器测量系统测量车辆行驶过程中轮心轴头处X、Y、Z 三个方向的力和力矩，约束车身，然后加载到多体模型上，从而提取出车身连接点处的受力载荷[3]。

该方法忽略了车身惯性的影响，对整车模型的要求高，各种参数不够准确都会对车身连接点处的载荷有很大的影响。

本研究是通过传感器和六分力传感器测量系统获得实车轮心加速度、悬架弹簧位移和轮心力，在Adams/Car建立整车模型，通过软件b采用虚拟迭代法仿真得到轮心垂向位移，并以此作为整车驱动载荷，获得车身连接点处载荷。

内燃机与配件0引言近年来，半挂汽车列车在我国公路交通运输中的作用越来越重要，其研究受到研究人员越来越多的关注[1]。

由于试验条件限制和安全性问题，目前关于半挂汽车列车转向控制的研究，多数是基于数学建模仿真研究开展的。

为确保仿真结果的可靠性，所建立模型的精度非常关键。

本文主要提出了一种基于Trucksim 模型输出结果验证MATLAB/SIMULINK 车辆模型可靠性的方法。

1半挂汽车列车简化运动学模型以TruckSim 软件中的3A Cab Over w/3A Euro Trailer 半挂汽车列车为研究对象，图1和图2分别为其横摆运动和侧倾运动示意图。

图中，o i （i=1，2）为牵引车或挂车质心，v x i 、v y i （i =1，2）为牵引车或挂车的纵向和横向车速，茁i （i =1，2）为牵引车或挂车质心侧偏角，鬃觶i （i=1，2）为牵引车或挂车的横摆角速度，h i s （i =1，2）为牵引车或挂车簧上质量质心高度，h i r （i=1，2）为牵引车或挂车簧上质量的侧倾中心高度；F i f/m/r（i=1，2）分别为牵引车或挂车前、中、后轴所受到的侧向力；啄1f 为牵引车前轮转角输入，啄2f/m/r 分别表示挂车前、中、后轴的车轮转角输入；o i r （i =1，2）为牵引车或挂车侧倾中心，以字母右下角1代表牵引车，2代表挂车。

由车辆受力图可得车辆坐标系下牵引车与挂车的动力学方程分别为：式中，a 1、b 1为牵引车质心o 1至前轴和中间轴的距离，c 1、d 1为牵引车上的铰接点o 至其中间轴和后轴的距离；m 1、m 2分别是挂车的总质量和簧上质量；a 2为挂车铰接点o 至其质心o 2的距离，b 2为挂车质心o 2至其前轴的距离，c 2、d 2为挂车中间轴至其前后轴的距离；I 1zz 、I 2zz 分别为牵引车与挂车的整车质量绕其横摆轴线的转动惯量；I 1sxx 、I 1sxz 和I 2sxx ，I 2sxz 分别为牵引车和挂车的簧上质量绕其侧倾轴线的转动惯量和关于其质心的横摆侧倾惯性积；K *1和K *2分别为牵引车与挂车的侧倾刚度；C *1与C *2分别为悬架阻尼；F 1ox ，F l oy 与F 2ox ，F 2oy 分别为作用在牵引车与挂车铰接点上的横向力和纵向力；K 12为牵引车与挂车的相对侧倾刚度。

车辆动力学的建模与仿真研究一、前言车辆动力学是研究汽车运动时各种力的作用及其相互关系的一门学科，对于汽车的安全性、舒适性和可靠性都有着至关重要的作用。

现代汽车已经发展到了需要通过复杂的数学模型来研究其运动的阶段，建立车辆动力学的模型并进行仿真研究已成为汽车技术领域中的重要研究方向，本文将对车辆动力学的建模技术和仿真方法进行详细分析。

二、分析车辆运动的各种力车辆在运动时，受到许多力的作用，如空气阻力、滚动阻力、引擎动力、刹车力等，这些力的大小和方向对车辆的运行状态和性能都有着直接的影响。

（一）引擎和电动机动力模型车辆引擎和电动机都是车辆动力的重要来源，对其进行建模将有助于我们更准确地预测车辆的性能和燃油消耗量。

引擎动力模型是通过考虑发动机输出转矩、旋转惯量以及转速等参数来进行建模，有多种方法可供选择，如最基础的等效燃料消耗率方法、卡曼滤波法和现代控制理论中的状态空间法。

电动机动力模型的建立则更加复杂，需要考虑到电动机的电气属性，如电容、电阻、电感等，同时还需要考虑传动系统的摩擦、转子和定子的转动惯量等因素。

（二）转弯力的建模在车辆转向时，受到的转向力矩和向心力的作用使得车辆产生侧倾和向心加速度，需要建立一种模型来准确地描述这些效应。

侧倾角和向心加速度的建模可以通过考虑车辆的悬挂系统、轮胎的特性以及转向率等参数来实现。

（三）车辆管道系统的模型在汽车制动和油门的控制过程中，流体管道系统的动态响应对车辆的反应速度和响应能力都有着重要的影响。

对于管道系统的建模，可以使用一些常见的模型，如一阶模型或二阶模型，并通过实验数据进行参数拟合。

三、车辆动力学仿真的方法（一）基于 MATLAB/Simulink 的仿真MATLAB和Simulink是建立和测试车辆动力学模型的常用工具，其中MATLAB可以用于处理数学等离散模型，Simulink则可以用于建立和运行连续模型。

这种方法优点在于易于实现、可视化程度高、建模速度快、可靠性高。

第6卷第4期2008年12月167226553/2008/06⑷/38124动力学与控制学报JOURNAL OF DY N AM I CS AND CONT ROLVol .6No .4Dec .200822收到第稿,223收到修改稿基于汽车操纵动力学的神经网络驾驶员模型徐瑾　赵又群　阮米庆(南京航空航天大学,南京　210016)摘要　作为人一车—路闭环系统的重要环节,驾驶员模型对汽车闭环系统仿真和汽车主动安全性评价都具有重要的意义.本文基于汽车操纵动力学,预瞄—跟随理论以及神经网络建立了一种驾驶员方向控制模型,即两层前馈神经网络驾驶员模型,并在此基础上建立了驾驶员—汽车闭环系统模型.对该闭环模型进行了单移线与双移线仿真试验,仿真结果与理想数据具有很好的一致性,表明该驾驶员模型是合理的,可以有效地模拟驾驶员控制汽车方向的行为特性,为进一步研究人一车一路闭环系统提供了一条可行途径.关键词　驾驶员模型,　汽车操纵动力学,　神经网络,　仿真分析引言随着车辆操纵稳定性研究的发展,将神经网络强大的自学习和非线性能力应用于驾驶员模型的建立成为目前广泛采用的技术手段之一.国内外已有多位学者基于神经网络理论建立了各种驾驶员模型,如Stefan Neusse r 等人于1993年设计了三层前馈神经网络控制器[1];C . C.Mac Ada m 等人于1996年提出了基于神经网络和预瞄传感器的汽车转向智能控制系统[2],用神经网络模仿人的行为驾驶车辆;郭孔辉院士课题组于2000年提出了预瞄优化神经网络驾驶员模型[3].虽然这些模型能获得与真实熟练驾驶员驾驶汽车非常接近的轨迹跟随效果,但都需要依据大量的实车或驾驶模拟器试验数据作为训练样本,且对于神经网络的拓扑结构需要通过试凑法多次比较确定,无形中增加了研究的难度和工作量.因此为解决上述问题,本文根据“预瞄—跟随系统理论”和人工神经网络的基本原理,将B P 算法和遗传算法相结合,建立了两层前馈预瞄优化神经网络驾驶员模型;同时基于汽车操纵动力学,获得了可靠的训练样本,从而在缺少实车试验数据的条件下为人—车—路闭环系统模型的研究提供有利的理论依据;并以单移线及双移线为例,对建立的闭环系统进行了仿真分析.1　预瞄优化神经网络驾驶员模型的建立驾驶员是依据前视轨迹信息和车辆的状态反馈信息来驾驶汽车,因此参照人工神经网络的拓扑结构和驾驶员—汽车闭环系统的功能框图,建立如图1所示的预瞄优化人工神经网络驾驶员模型.图1　预瞄优化神经网络驾驶员模型Fig .1　Model of p revi ew op ti m ized neural net w o rk d river该驾驶员模型是根据“单点预瞄假设”建立的神经网络驾驶员模型,依据预瞄时间只采集前方道路上一点的信息,模拟真实驾驶员的目光集中于前方一点处,这时道路信息的输入变量简化为一维向量.通常,基于这个假设得到的仿真结果与实际驾驶员在模拟器试验中的仿真结果能够吻合的比较理想.此驾驶员模型为两层前馈神经网络,经过多次训练结果比较,确定各层神经元数分别为4—8—1,网络的拓扑结构如图2所示.神经网络驾驶员模型的输入是一个四维向量,分别是驾驶员预瞄前方道路点的轨迹f e =fe T p S和车辆的状态反馈———侧向位移y 、侧向速度�y 和¨y 侧向加速度,这些输入经过人工神经网络各个神经元间的权值和转移函数的2008090912008092.动　力　学　与　控　制　学　报2008年第6卷叠加综合,得到神经网络的输出—理想方向盘转角δ3S W ,再经过驾驶员模型的神经滞后和操纵反应滞后环节,得到驾驶员模型的输出—方向盘转角δS W.图2　神经网络驾驶员的拓扑结构Fig .2　Topol ogi cal struct u re of neu ral net work driver2　简化驾驶员模型如图1所示绝对坐标系与车辆的相对坐标系之间需要进行坐标变换,当道路的方向角变化不大时,车辆的航向角变化也不大(ψ→0),绝对坐标系的X 、Y 轴与车辆坐标系的x 、y 轴几乎重合,则有如下近似的关系:X ≈x ;Y ≈y .在相对坐标系下得到的各个量值与在绝对坐标系下得到的也近似相等,就可以略去坐标变换这一环节,使神经网络驾驶员模型得到简化.由于人工神经网络具有极强的自学习能力,从理论上讲,只要训练样本数足够多且具有代表性,神经网络就能揭示出蕴藏在其间的任意复杂规律.描述驾驶员熟练程度的参数为神经反应滞后时间t d 、操纵反应滞后时间T h 和预瞄时间T,通过组合三个参数在各自变化范围内的不同取值,来模拟多位驾驶员驾驶同一辆汽车.在此基础上可得到有效的训练数据,从而只需利用以上建立的两层前馈神经网络,就能直接获得方向盘实际转角δSW ,这样就进一步简化了驾驶员模型.综上所述,图1所示的驾驶员模型就简化成图3所示:图3　两层前馈神经网络驾驶员模型F 3　T y f f 3　神经网络学习算法基于对现有的人工神经网络模型的分析,综合考虑实用性、高效性及针对性等各种因素,最终采用B P 改进算法———带有动量项的BP 算法,对驾驶员模型进行建模和仿真.同时针对B P 网络存在的收敛速度慢、易于陷入局部极小点、网络的泛化能力及适应能力较差等缺陷,本文参考文献[4][5],利用遗传算法G A 对改进的BP 网络的权值进行训练.G A 和BP 算法结合的步骤如下:①随机产生一组实数制位串种群,每一个位串表示网络连接权和阈值的一个集合.②对实数制位串进行解码成网络的各个连接权和阈值,运行网络,评价网络性能.③根据遗传操作,产生下一代种群,形成下一代网络.④重复②、③,直到J ≤J m a x 或达到进化代数,此时,将最终种群中的个体进行解码,从而得到通过G A 优化后的网络的连接权和阈值.J m a x 为遗传算法所要达到的性能指标.⑤将G A 优化后的网络权值和阈值作为B P 算法的网络初始权值和阈值.⑥依据动量法BP 网络权值调整公式进行网络权值和阈值的调节,评价网络性能.⑦重复⑥,直到J ≤J m in 或e (i )≤m ax ep (i =1,…,l ),其中l 为训练网络的样本数,J m in 为B P 算法所要达到的网络性能指标,即最终要求的性能指标,m ax ep 是单个样本的最大误差.此时,保存网络权值和阈值.4　获取训练样本为获得神经网络的训练样本,需要建立汽车闭环系统模型,如图4所示.由于本文主要研究侧向图4　驾驶员—汽车闭环系统模型F M f y 加速度不是很大的汽车的平面转向问题,故只需采用二自由度线性汽车模型283i g.wo -la e r -e ed or w a rd ne ura l ne t wo rk d rive r mode li g.4ode l o dri ve r -ve hic l e c l o se d -l oop s ste m.第4期徐瑾等:基于汽车操纵动力学的神经网络驾驶员模型由上图可得到人—车—路闭环系统状态方程及输出方程,具体内容参见文献[6].本文采用均匀设计的方法[7]来安排仿真试验.仿真计算涉及3个因素———驾驶员预瞄时间、神经反应滞后时间和操纵反应滞后时间,可以选择均匀设计表进行仿真试验设计,试验次数为15次.通过试验可获得由有效道路输入、汽车侧向位移、侧向速度、侧向加速度以及对应的方向盘角输入的离散值组成的15组训练样本.5　仿真试验及结果以某轿车为例,使用上述的两层神经网络驾驶员模型对驾驶员—汽车闭环系统进行单移线和双移线道路下的模拟与仿真.闭环系统仿真由驾驶员响应模块和汽车响应模块组成.其中驾驶员模块的输出作为汽车模块的输入,汽车模块的输出又反馈给驾驶员模块,仿真框图如图5所示.图5　驾驶员—汽车闭环系统仿真框图Fi g .5　Si mu l ati on bl ock diagra m of driver -vehicl e cl osed -loop s yst em图6为单移线路径下,本文建立的两层前馈神经网络驾驶员模型仿真结果和得到广泛认可的预瞄最优曲率驾驶员模型[3]仿真结果的比较,实线两层前馈神经网络驾驶员模型,虚线为预瞄最优曲率驾驶员模型图为双移线下两者的仿真结果比较对曲线进行对比分析和误差计算,得出汽车的侧向位移曲线,侧向速度、加速度曲线和方向盘转角曲线的相对误差均在5%以下,在误差允许范围内,从而说明本文建立的两层前馈神经网络驾驶员模型是合理的,而且具有以下几个优点:1)通过合理简化,与以往的“预瞄跟随”驾驶员模型相比更加简单、有效;2)采用人工神经网络从而能够允许人—车—路闭环系统高度非线性化,不再拘泥于几个简单参数的表达,可通过学习不断实现自我完善;3)可通过调整网络的拓扑结构,实现驾驶员、汽车特性因素的改变.图6　单移线仿真结果比较Fig .6　C omp aris on of s ingle lane si m ulati on res ults图7　双移线仿真结果比较Fi g .7　Comparis on of double l ane si mu l ati on results6　结束语本文基于汽车操纵动力学,结合B P 学习方法和遗传算法建立了两层前馈神经网络驾驶员模型,并与已得到广泛认可的“预瞄最优曲率”驾驶员模型进行仿真试验比较,证明该模型及其各种简化假设是合理的,模拟的结果准确有效,因此可作为进一步研究人—车—路闭环系统特性的依据.参　考　文　献　S f N ,N f I M ,3,(3)5～66383.7.1te an eu sser e t al .eu r o n con trol o r late ral veh ic l egu idance .EEE icro 19911:7动　力　学　与　控　制　学　报2008年第6卷2　C C M acadam and Gerg ory E Johns on .App licati on of ele 2mentary neura l ne t works and p revie w sens o rs for repre sen 2ting driver stee ri ng control behavior .Vehicl e Syst em D y 2nam ics ,1996,25:3～303　郭孔辉,潘峰,马凤军.预瞄优化神经网络驾驶员模型.机械工程学报,2003,39(1):26～28(Guo K ong 2hui,Pan Feng,M a Fengju .Preview op ti m ized a rtificialneura l ne t w ork driv e r model .Chines e Journa l ofM echanica l Engineering,2003,39(1):26～28(in Chi nese ))4　穆阿华,周绍磊,刘青志等.利用遗传算法改进B P 学习算法.计算机仿真,2005,22(2):150～151(M uAhua ,Zhou Shao l e i,Liu Zhiqing .U sing gene tic alg orith m to i mprove B P tra ining a lg orith m.Co m puter Si mula ti on,2005,22(2):150～151(in Chine s e ))5　朱海峰,李伟,张林.基于BP 神经网络整定的P I D 控制.动力学与控制学报,2005,3(4):93～96(Zhu Haifeng,Li We i,Zhang Lin .P I D control based on BP neura l net 2work adjusting .J ourna l of D ynam ics a nd Control,2005,3(4):93～96(in Chi nese))6　吴杰,赵又群,吴珂.基于逆问题求解的汽车操纵性能分析.中国机械工程,2006,17(4):435～439(Wu J ie,Zhao Y ouqun,Wu Ke .Analysis of lane -change vehic l e maneuverabilit y based on s oluti on of inverse p r oble m s .Chi 2na Mechanica l Engineering,2006,17(4):435～439(in Chinese ))7　方开泰,马长兴.正交与均匀试验设计.北京:科学出版社,2001(Fang Kaita i,Ma Changxing .O rt hog onal and uni 2for m ex pe ri mental desi gn .B eijing:Science Publishing House,2001(in Chi nese ))8　赵又群,王立公,何小明等.四轮转向汽车运动稳定性分析.中国机械工程,2003,14(14):1246～1248(ZhaoY ouqun,W ang L i gong,He Xiao m ing .Moti on stability anal 2ysis of 4WS vehicle .China Mecha nica l E ngineering,2003,14(14):1246～1248(i n Chine se))R S ,3S THE ART IF IC IAL NEURAL NET W O RK D R IVER M OD EL BASEDO N VE H ICL E HAN DL ING DYNA M IC S3Xu Jin Zhao Y ouqun Ruan Miqing(N a nj ing U niv ersity of Aerona utics a nd Astronautics ,N a nj ing 210016,China )Abstrac t A s a crucia l link of the drive r 2vehicle 2r oad closed 2l oop syste m ,the driver model p lays an i m portant r ole in the si mula tion of vehicle close 2l oop syste m and the evalua tion of vehicle active safety .B ased on the Vehi 2c le Handling Dyna m ic s,the P r eview 2Foll ow theor y and the A rtificial N eural Net work,this paper e stablished a di 2rec tiona l contr ol driver model —Two 2Laye r 2Feedf or ward A rtificia l Neur al Net work D riverModel and the driver 2ve 2hic le closed -l oop system model .U sing the cl ose 2l oop syste m mode l,single and double lane change si m ulati ons were pe r f or med .The results show good agr ee m ent with the ideal da ta .It indicates that this driver model is rea 2sonable enough to si m ulate the driver ’s behavi or pr ope rty and p r ovide a feasible way t o the f urther inve stigation ofthe driver 2vehicle 2r oad cl osed 2l oop syste m.Key wor ds driver model,　vehic le handling dyna m ics,　neural net work,　si m ulati on analysis483ec e i ve d 9ep t embe r 2008revised 2pe te mbe r 2008.。

基于系统动力学电动汽车扩散模型及政策影响研究【摘要】本研究基于系统动力学理论，构建了电动汽车扩散模型，并分析了政策对电动汽车市场的影响。

通过模型仿真与结果分析，揭示了政策影响因素的作用机制。

通过实证研究与案例分析，验证了模型的准确性和有效性。

探讨了模型在电动汽车市场预测中的应用，提出了政策制定建议，展望了未来研究方向。

本研究对于推动电动汽车的发展和制定相关政策具有重要意义，为政府和企业提供了决策参考和借鉴。

【关键词】系统动力学、电动汽车、扩散模型、政策影响、理论、模型构建、仿真、结果分析、实证研究、案例分析、市场预测、政策制定、建议、未来研究、展望。

1. 引言1.1 研究背景在这种背景下，研究如何促进电动汽车的扩散并制定相应的政策措施成为当前重要的研究课题。

基于系统动力学方法来构建电动汽车扩散模型，分析政策影响因素对电动汽车市场的影响，可以帮助决策者更好地制定政策，促进电动汽车的发展和推广。

本文旨在通过系统动力学电动汽车扩散模型及政策影响研究，探讨如何有效推动电动汽车的市场扩散，为相关政策制定提供科学依据。

1.2 研究目的电动汽车作为清洁能源汽车的重要代表，受到了广泛关注。

在电动汽车市场发展的过程中，存在着诸多挑战和困难，例如技术成本、充电设施建设等问题。

本研究旨在通过建立基于系统动力学的电动汽车扩散模型，并分析相关政策的影响，旨在探讨电动汽车市场的发展趋势和政策调控的有效性，为相关决策提供科学依据。

具体而言，本研究的目的主要包括以下几个方面：通过系统动力学理论的运用，构建一个全面且具有预测性的电动汽车扩散模型，揭示电动汽车市场的发展规律和影响因素；深入分析政策因素对电动汽车市场扩散的影响机制，探讨政策对市场的激励和引导作用；通过模型的仿真和结果分析，验证模型的有效性，并结合实证研究和案例分析，提出相关政策制定建议，为推动电动汽车市场的健康发展提供决策参考。

通过本研究，旨在为推动电动汽车产业的快速发展和可持续发展，提供科学依据和政策建议。

车辆动力学的建模与仿真研究作为一种机械装置，汽车的动态特性是其重要的性能之一。

而车辆动力学的研究就是评估车辆在不同路况、不同外界因素的影响下运动过程所表现出来的物理特征，并进一步探究车辆的操纵性、稳定性、安全性等方面的问题。

本文将介绍车辆动力学建模与仿真的基本概念及方法。

1. 车辆动力学模型车辆动力学模型是指描述汽车在运动过程中受到的外界力和热力学效应的一组数学方程，可以通过对不同因素如路况、车速、气温影响的分析，进行预测汽车在特定情况下的行驶特性。

一般情况下，车辆动力学模型包括整车模型、轮胎模型和路面模型三部分。

1.1 整车模型整车模型是车辆动力学模型的基础，主要包括车辆质量、发动机参数、车辆动力学变量等。

其中，车辆重量、车轮半径等物理量是最基本的整车模型参数。

此外，车辆的悬挂系统、转向系统和传动系统也可以在整车模型中考虑，以使模拟效果更为精确。

1.2 轮胎模型轮胎模型描述了轮胎在地面上所受的力和变形等特性。

轮胎的物理参数不同，对车速、车辆稳定性、制动距离等方面的影响也不同。

轮胎模型的建立主要考虑轮胎的纵向力、侧向力和滚转阻力等因素。

1.3 路面模型路面模型描述了车辆在路面上所受的阻力和摩擦等特性。

道路的不同纹理和材质对于车辆运动状态的影响是十分显著的。

路面模型的建立不仅需要考虑路面形状、材质等因素，还需要考虑气温、降雨等实际环境影响因素。

2. 车辆动力学仿真车辆动力学仿真是指利用计算机软件对车辆动力学模型进行算法模拟，以预测车辆在运行过程中的动态特性。

车辆动力学仿真是一种非常重要的手段，它可以用于评估车辆的操纵稳定性、驾驶员的驾驶技能水平、车辆零部件的设计优化等方面。

车辆动力学仿真的流程如下：第一步，选择车辆动力学模型、配备路面模型，设定仿真环境参数和运行路线，确定模拟致动方式。

第二步，设定车辆初始化信息，包括车速、转向角、初始位置等实际情况下的信息。

第三步，对车辆整车、轮胎和路面进行建模和仿真，并预测车辆在运动过程中的动态特性和行驶轨迹等。

自动驾驶技术中基于机器学习的车辆动力学建模与控制研究近年来，自动驾驶技术的发展取得了长足的进步，成为了汽车行业的热门话题。

其中，基于机器学习的车辆动力学建模与控制研究成为了自动驾驶技术领域的重要一环。

本文将探讨这一主题，并介绍相关的研究进展。

一、机器学习在车辆动力学建模中的应用在自动驾驶技术中，车辆动力学建模是实现精确控制的关键。

传统的方法往往需要依赖繁琐的数学模型和精确的参数估计，而这些模型和参数往往难以准确地描述真实世界中复杂的车辆行为。

而基于机器学习的方法则能够通过大量的数据学习车辆的动力学特性，从而更准确地建立模型。

机器学习方法中的神经网络是一种常用的工具。

通过输入车辆的传感器数据和控制指令，神经网络能够学习到车辆的动力学模型。

这种方法的优势在于，它能够自动学习到复杂的非线性关系，并且能够适应不同车辆和不同环境下的驾驶条件。

因此，基于神经网络的车辆动力学建模方法在自动驾驶技术中得到了广泛的应用。

二、机器学习在车辆控制中的应用除了车辆动力学建模，机器学习还可以应用于车辆的控制。

传统的控制方法往往需要依赖精确的模型和参数，而这些模型和参数往往难以准确地描述真实世界中复杂的车辆行为。

而基于机器学习的方法则能够通过大量的数据学习到车辆的控制策略，从而更准确地进行控制。

机器学习方法中的强化学习是一种常用的工具。

通过构建一个驾驶代理程序，强化学习能够通过与环境的交互学习到最优的驾驶策略。

这种方法的优势在于，它能够自动学习到复杂的非线性控制策略，并且能够适应不同的驾驶条件和驾驶风格。

因此，基于强化学习的车辆控制方法在自动驾驶技术中得到了广泛的应用。

三、机器学习与传统方法的结合虽然基于机器学习的方法在车辆动力学建模和控制中取得了显著的成果，但是传统的方法仍然具有一定的优势。

因此，将机器学习与传统方法相结合成为了一种新的研究方向。

一种常见的方法是将机器学习用于模型预测和参数估计。

通过将机器学习与传统的数学模型相结合，可以提高模型的准确性和鲁棒性。