25、车辆动力学:纵向与横向动力学深度解析

车辆动力学:纵向与横向动力学深度解析

1. 纵向动力学相关要点

在车辆动力学中,纵向动力学是一个重要的研究方向,涉及到车辆在行驶过程中的前后方向的运动特性。

1.1 车辆重心高度计算

车辆整体重心高度 $h_V$ 的计算公式为:
$h_V = \frac{m_C h + m_1 r + m_2 r}{m_c + m_1 + m_2}$
以具体数值为例,$h_V = \frac{600 * 0.59 + 50 * 0.3 + 50 * 0.3}{600 + 50 + 50} = 0.55 m$
这个计算结果与简单模型方法中使用的值相匹配。

1.2 悬架行程与动态仿真结果

悬架行程的绘制包含了轮胎的变形。动态仿真的稳态结果 $z_{st1} \approx 73 mm$ 和 $z_{st2} \approx -59 mm$ 比表中相应的值略大。

1.3 “防俯冲”悬架运动学

“防俯冲”悬架运动学的特点是 $db_1 < 0$ 和 $dx_1 > 0$,以及 $db_2 > 0$ 和 $dx_2 < 0$。当车辆制动时,这种悬架运动学可以显著减小俯仰角 $\theta_C$。大多数车轴布局通过适当旋转转向节($db_1 < 0, dx_1 = 0$ 和 $db_2 > 0, dx_2 = 0$)来实现“防俯冲”效果。

1.4 制动俯仰极点

制动引起的车辆俯仰如果过于明显会让人感到不适。通过在悬架行程中适当旋转转向节可以减小制动俯仰角。对于实际的悬架系统,可以根据车轮接触点在 x - z

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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