8、改善城市交通：基于子格兰姆矩阵方法的目标导向汽车悬架调优

改善城市交通：基于子格兰姆矩阵方法的目标导向汽车悬架调优

1. 出行即服务（MaaS）与子格兰姆矩阵方法概述

在现代交通和汽车工程领域，有两个关键的概念和方法值得关注：出行即服务（MaaS）和子格兰姆矩阵方法。

MaaS方面，捆绑支付/发票是一个值得探索的潜在选择。它能够为典型多式联运MaaS旅程中预订的多个移动服务提供商（MSP）提供卓越的客户体验。同时，MSP应请求共享移动数据，以了解分布、需求以及对城市街道网络的影响。但要谨慎考虑个人隐私，对数据进行匿名化和汇总，避免与个人身份信息（PII）关联。公共交通管理机构（PTAs）和城市在确保MaaS未来成功方面起着关键作用。PTAs可借鉴全球最佳实践，构建可持续商业模式，创建开放和竞争的移动市场，并鼓励MaaS平台开发提升公共交通客流量、推动从个人车辆转向公共交通的应用和解决方案。

子格兰姆矩阵方法方面，其最简单版本基于传递函数平方H₂范数的谱分解。当系统可描述为线性时不变（LTI）动态系统且有相应代数Lyapunov方程时适用。有限子格兰姆矩阵方法使用谱分解求解微分Lyapunov方程，而非代数方程，这使其有可能应用于时变和某些非线性系统。车辆悬架适合应用子格兰姆矩阵方法，其模型阶数相对较低，必要时可包含时变、非线性和受控元素，且有多个反馈回路。现代文献对其动力学有详细描述，但车辆悬架参数调优问题尚未完全形式化，解决方案大多是经验规则。该研究的另一个任务是研究子格兰姆矩阵方法作为正式汽车悬架调优问题陈述基础的适用性。

2. 车辆悬架问题陈述

考虑一个具有四个车轮、弹簧、减震器和轮胎，车身绝对刚性且无防倾杆的车辆悬架模型。以右前轮（FR）为例，影响其悬架和轮胎的力由以下方程定义：