原文传递
基于全局灵敏度分析和径向基神经网络的智能轮胎三向力估测方法研究
| 论文题名： | 基于全局灵敏度分析和径向基神经网络的智能轮胎三向力估测方法研究 |
| 关键词： | 智能轮胎;向力估测;灵敏度分析;径向基神经网络;传感器 |
| 摘要： | 随着信息技术以及汽车工业水平的不断进步，汽车信息化和智能化对汽车安全性能的提升越来越得到行业的重视。轮胎作为唯一与路面接触的汽车部件，传递着车辆加速、减速、转向等运动所需的力和力矩，对车辆的安全性和操纵稳定性等性能至关重要，但相比于种类多样的车辆底盘控制系统，当前的轮胎却依旧被视为被动的橡胶部件，其在车辆安全领域的作用没有得到充分体现。智能轮胎利用传感器技术实时监测轮胎的动态信息并实现轮胎力、道路附着特性等车辆动力学相关信息的估算，对提升车辆安全控制具有重要的理论意义和工程应用价值。 本文基于ABAQUS有限元仿真软件建立205/55R16型子午线轮胎的有限元模型，并通过静态接地试验以及轮胎刚度试验，验证了有限元模型的有效性。为探究智能轮胎在轮胎力估算时内衬层上布置传感器的位置和类型，利用基于方差的全局灵敏度分析方法，分析在轮胎滚动过程中轮胎三向力对内衬层不同区域加速度、位移和应变响应的贡献量的大小。结果表明，垂向力的敏感响应区域为胎冠、胎肩和胎侧，敏感响应量包含了加速度、位移和应变三类响应分量；纵向力与垂向力的共同敏感响应区为胎冠和胎侧，胎冠和胎侧的周向位移以及胎侧和轮辋区域的径向加速度可用于轮胎纵向力的估算；侧向力的敏感响应区域为胎侧，依据该区域的侧向加速度和侧向位移响应信号可进行侧向力估算。灵敏度分析结果为智能轮胎传感器的布置提供了理论指导依据。 为了从传感器响应信号原始采集数据中获得与轮胎力相关的信息，归纳总结了轮胎力的敏感响应信号特征值，并对典型特征与对应轮胎力的相关性进行了分析，在此基础上建立了基于径向基神经网络的轮胎三向力估测模型。研究了因传感器数量、类型以及安装位置的不同造成神经网络输入结构的不同，进而影响估测模型估算精度。据此，分别从理论和实际应用角度，提出了智能轮胎三向力估测的传感器布置方案。 |
| 作者： | 丁俊杰 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 王国林 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 江苏大学 |
| 学位年度： | 2020 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
