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期刊信息/Journal information
重庆理工大学学报
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重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
正式出版
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    扩展卡尔曼滤波与遗传算法结合的车辆状态估计

    易鑫陈勇
    1-8页
    查看更多>>摘要：针对汽车状态估计过程中噪声的统计特性难以确定的特性,提出一种遗传算法与扩展卡尔曼滤波相结合的车辆状态观测器,对车辆状态进行估计.以车辆非线性动力学模型为基础,使用扩展卡尔曼滤波对车辆的横摆角速度、质心侧偏角和纵向速度等状态参数进行估计的同时,结合在遗传算法中构建的适应度函数,实现对噪声自适应寻优,降低噪声的影响.利用Matlab/Simulink与Carsim仿真软件对所提方法进行验证,并与扩展卡尔曼滤波算法进行对比.结果表明:与扩展卡尔曼滤波相比,该改进的算法有效提高了对横摆角速度、质心侧偏角以及纵向速度估计的精确度,给车辆提供准确的状态信息的同时,利于保障车辆的稳定性.

    车辆动力学状态估计遗传算法扩展卡尔曼滤波自适应控制

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    车辆纵向跟车舒适性模型预测控制算法研究

    徐哲胡趁义龙永文刘豪...
    9-17页
    查看更多>>摘要：在纵向跟车过程中,由于目标车辆的行驶状态不断变化,使自车也在不断变化,这样会导致自车的乘员出现不舒适的情况.因此,针对纵向跟车舒适性问题,在Matlab/Simulink中基于模型预测控制理论搭建了纵向跟车仿真模型.通过模型预测控制计算目标车辆的期望加速度,然后根据加速度、车辆自身信息计算出车辆4个轮的扭矩,通过CarSim/Simulink联合仿真对模型进行验证.仿真结果表明:两车的车间距误差为零,并且满足安全距离的要求,同时自车能够跟随前车的车速,且相对车速为零,而自车的加速度变化率又较稳定,能较好地实现纵向跟车并且满足舒适性的要求.

    模型预测控制目标车辆跟车模型安全距离舒适性

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    一体化铸铝防撞梁的多目标可靠性优化设计

    李书华吴宗扬吴钇陶贝璟...
    18-25页
    查看更多>>摘要：为了提高一体化铸铝防撞梁的耐撞性,建立了防撞梁的正碰仿真模型,基于最优超拉丁方试验设计搭建响应面模型来近似模拟碰撞过程.以防撞梁的厚度为设计变量,采用非支配解排序遗传算法对防撞梁的峰值碰撞力、最大纵向位移、比吸能和质量进行确定性优化设计,并择优选取一个解作为确定性优化解.在此基础上,考虑到材料以及加工制造等不确定性因素,对确定性优化解的质量水平进行分析和优化.结果表明:比吸能提高了13.44％,质量减轻了20.57％,最大纵向位移的质量水平和可靠度分别由0.63σ和47.43％提高到了6.06σ和99.99％,峰值碰撞力的质量水平和可靠度分别由1.12σ和74.00％提高到了6.02σ和100.00％,多目标可靠性优化方法在满足设计要求的同时可以提高优化效率和安全性.

    一体化防撞梁轻量化耐撞性可靠性NSGA-Ⅱ

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    摩托车非共面与共面振动的多目标优化

    黄泽好童勇
    26-32页
    查看更多>>摘要：建立某摩托车人-车-路系统动力学仿真模型并进行根轨迹分析,发现其在中低速范围内非共面振动摆振模态存在负模态阻尼而表现为不稳定,从而影响摩托车操控稳定和行驶安全.为改善非共面振动稳定性,同时降低影响驾乘舒适性的共面振动.应用灵敏度分析选择悬架优化参数,结合多目标遗传优化和熵权优劣解距离决策法确定悬架参数最佳设计值.结果表明:悬架参数优化后的摩托车在60 km/h直线行驶时的非共面振动摆振模态和迂回摆动模态均实现稳定,且共面振动的垂向和俯仰振动加速度均方根值较优化前降低了15.7％和8.4％,并且在其余车速工况下也具有较好的优化效果.

    非共面振动共面振动根轨迹多目标优化

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    汽车悬架参数实测载荷谱识别方法

    邹喜红陈袁莉袁冬梅支川银...
    33-40页
    查看更多>>摘要：为准确获取悬架参数,提出基于实际行驶载荷谱的某汽车悬架系统参数识别方法.结合悬架振动系统动力学,组建了车速、振动加速度、悬架位移等载荷谱同步采集系统,采集并分析了某试验场典型路面匀速行驶载荷谱.结合1/4悬架系统模型和最小二乘法,提出了递推最小二乘法悬架系统参数识别方法,并进行了验证,识别误差在1％之内.在此基础上,结合采集和分析后的实际行驶载荷谱,以异响路采集数据对悬架参数进行了识别,以综合路采集数据进行了验证.验证结果表明:仿真与实测的簧上加速度均方根值相对误差均在8％以内,仿真与实测的簧下加速度均方根值相对误差均在5％以内,参数识别结果准确度高,为车辆悬架系统参数的识别提出了一种行之有效的新思路.

    汽车悬架参数识别实测载荷谱最小二乘法

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    粒子群优化线控转向变角传动比模糊控制器设计

    陈哲明钟诚李环宇吕军磊...
    41-49页
    查看更多>>摘要：为了提高汽车低速时的转向轻便性与高速时的转向稳定性,设计了一种线控转向变角传动比粒子群模糊控制器.采用线控转向系统可变传动比的特性,利用模糊控制将方向盘转角和车速进行模糊处理,输出精确的传动比,同时根据粒子群算法思想,提出一种粒子群算法优化模糊控制算法.设计仿真控制器,将模糊控制与粒子群算法相结合,通过低速和高速的双移线仿真工况,以及角阶跃仿真工况进行联合仿真控制系统研究.结果表明:粒子群优化模糊控制所设计的变角传动比相比于定传动比和未优化的模糊控制器,能够更好地实现汽车低速转向灵敏和高速转向的稳定性,减轻了驾驶员的疲劳程度,提高了汽车的操纵稳定性和行驶安全性.

    线控转向模糊控制粒子群算法变角传动比

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    交通车辆换道行为预测方法

    李振陈学文
    50-57页
    查看更多>>摘要：为了准确预测高级驾驶辅助系统目标车辆换道行为,提出一种换道概率累积分布函数的车辆换道行为预测方法.对传感器采集的大量车辆换道与道路保持数据进行统计分析,针对换道行为的2种实时特征信号和4种阈值信号,拟合出计算换道概率的累积分布函数.针对实时特征信号与阈值特征信号所表达的不同概率,构建了正常换道与复杂换道等16种驾驶场景,根据实际驾驶环境进行了概率权重系数分配,最终确定目标车左、右换道行为概率.基于交通车辆实际驾驶数据,针对目标车正常换道场景、压线换道场景以及不连续换道等复杂场景,验证了车辆换道行为概率累积分布函数预测方法的有效性.结果表明,该方法能够准确预测车辆实际驾驶环境下的换道意图,实时性与鲁棒性好,适合于实车应用.

    高级驾驶辅助系统行为预测累积分布函数规则约束

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    车辆底盘试验载荷谱编制技术研究与应用

    金红杰臧利国李瑶薇
    58-70页
    查看更多>>摘要：针对车辆底盘试验载荷谱编制问题,为将大量无序的数据转化编制成直接应用于工程的分析数据,采集某型车辆可靠性试验载荷谱,研究载荷谱编制方法,开发载荷谱数据库.文章构建了集力、加速度、位移等多种参数的载荷谱采集系统,利用实测数据形成完整的载荷谱数据预处理、编辑、编制流程,为载荷谱编辑提供有效、精简的数据.采用统计计数、工况合成以及外推等编制方法,实现载荷谱编制技术软化.通过以上技术所得出的应力幅值、循环次数、损伤等结果,可直接应用于工程设计和分析,此研究成果可为载荷谱工程应用提供技术支撑.

    试验道路载荷谱数据预处理数据编辑数据编制

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    无人地面车辆电液助力转向系统动态响应性能

    黄伦明杨华麻玉川叶敏...
    71-79页
    查看更多>>摘要：无人地面车辆转向力矩大小和避障动态响应时间,影响着车辆的动力性、安全性以及作战效能.相比电动助力和线控转向系统,电液助力转向系统由于在动力转向方面的突出优势而被广泛应用于车辆转向系统.电液助力转向在直线行驶工况下更容易实现车辆的主动避障和偏离回正,在越障工况下更容易保障车辆的机动性与灵活性.基于传统车辆,选用Mobil-eye单目摄像头采集道路信息,利用样条曲线方法拟合得到车辆行驶轨迹,通过模型计算车辆转向所需的动态响应时间.无人地面车辆转向系统采用分层控制的方法,顶层指令层通过车道偏离预警算法和多点预瞄路径跟随算法,判断是否需要预警,底层执行层接收控制指令完成助力模式与主动回正模式的切换.基于Trucksim仿真平台,建立了无人地面车辆电液助力转向系统仿真模型,并搭建了原理样机硬件在环实验平台,仿真与实验研究结果表明:与传统转向系统相比,电液助力转向系统在转向力矩和车辆偏离回正方面具有优势,且能保证车辆具有良好的转向机动性和抗干扰性.

    无人车辆避障电液助力转向路径跟随

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    基于强化学习的四足机器人牵引运动控制研究

    秦建军孟圆曹钰江磊...
    80-91页
    查看更多>>摘要：针对四足机器人在拖拽运动控制中高度依赖于动力学模型精确度的问题,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度算法(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)的四足机器人拖拽运动的控制方法.通过分析四足机器人拖拽模型,建立其拖拽运动的训练环境;采用TD3算法搭建四足机器人拖拽运动控制模型,通过MATLAB Simulation R2022的运动仿真,验证该控制器的可行性,并对实验数据进行对比分析.结果表明:在无拖拽且缺少先验知识条件下,采用该控制策略达到稳态的时间比采用深度确定性策略梯度算法(deep deterministic poli-cy gradient,DDPG)的控制策略所用训练周期缩短了2/3;在加载0.4 kg拖拽重物的条件下,该控制策略下的四足机器人平均速度下降幅度较小,各关节扭矩平稳顺滑,姿态角在可控范围内.

    深度强化学习四足机器人拖拽运动TD3

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