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公开(公告)号：CN114781071B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210611976.7
申请日：2022-05-31
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种商用车全浮式驾驶室建模方法由由驾驶室Motion运动模块、Motion对Ride的影响模块、驾驶室Ride运动模块、Ride对Motion的影响模块组成；驾驶室Motion运动模块是指根据整车的纵向、横向、横摆运动求解驾驶室的纵向、横向、横摆运动；Motion对Ride的影响模块是根据驾驶室的纵向、横向、横摆运动估算车架对驾驶室悬置的边界力，然后再通过RC/PC理论和二力杆假设；本方法方便准确，基于K&C试验获取的试验曲线对驾驶室悬置进行基于特性的建模，建模过程方便，算力要求不高，仿真结果准确。本方法的架构系统全面，考虑了包括柔性变形在内的多种情况，适用范围广，并且可以对其他类似的机构进行类似思路的建模。
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公开(公告)号：CN119939775A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510020032.6
申请日：2025-01-07
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明适用于车辆动力学建模与仿真技术领域，提供了一种考虑动力系统瞬态激励的商用车动力学建模方法，建立了一种包含发动机和传动轴激励的动力传动旋转动力学准瞬态模型，进一步完善了商用车的乘坐动力学模型，并重点分析了动力平台与底盘平台之间的耦合关系。此外，针对车架这一关键的振动传导中间环节，本发明构建了刚柔组合的车架模型。最终的仿真结果表明，本发明所述模型能够有效模拟因动力系统激励引起的停车怠速抖振及加速过程中多种车速下的结构共振等品质问题。本方法具有实时性和可靠性，能够准确表达商用车动力系统激励的瞬态效应，拓宽了商用车模型的频域响应范围，通过虚拟样机仿真迭代技术，有效管理和优化车辆异常抖振问题。
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公开(公告)号：CN113147734A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110554820.5
申请日：2021-05-21
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开的属于汽车控制策略技术领域，具体为一种基于驾驶员纵向加速意图的闭环控制方法，其包括以下步骤：S1：通过信号实时采集模块，采集当前车辆的纵向速度ux、当前加速踏板开度aped以及当前实际的整车纵向加速度ax。该基于驾驶员纵向加速意图的闭环控制方法，建立了考虑驾驶员多种操作意图的加速踏板开度‑加速度需求Pedal Map图，突破了传统的加速踏板开度‑扭矩需求的Pedal Map图的思维限制，使加速踏板开度直接对应加速度，更符合驾驶员的操作意图，并且基于驾驶员的加速度需求，利用加速度需求做为中间变量，实现了车辆的闭环控制，提高了驾驶一致性。
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公开(公告)号：CN114781071A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210611976.7
申请日：2022-05-31
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种商用车全浮式驾驶室建模方法由由驾驶室Motion运动模块、Motion对Ride的影响模块、驾驶室Ride运动模块、Ride对Motion的影响模块组成；驾驶室Motion运动模块是指根据整车的纵向、横向、横摆运动求解驾驶室的纵向、横向、横摆运动；Motion对Ride的影响模块是根据驾驶室的纵向、横向、横摆运动估算车架对驾驶室悬置的边界力，然后再通过RC/PC理论和二力杆假设；本方法方便准确，基于K&C试验获取的试验曲线对驾驶室悬置进行基于特性的建模，建模过程方便，算力要求不高，仿真结果准确。本方法的架构系统全面，考虑了包括柔性变形在内的多种情况，适用范围广，并且可以对其他类似的机构进行类似思路的建模。
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公开(公告)号：CN109030019A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810641589.1
申请日：2018-06-20
Applicant: 吉林大学
IPC: G01M17/007 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种汽车质量的在线估计方法，属于车载估计技术领域。通过从车辆CAN总线上获取加速踏板开度、纵向加速度、车速、档位信号并进行数据滤波，选取起步时的信号曲线段，依靠任意时刻质量估计算法模块计算选取的曲线段上所有时刻的汽车质量估计值，考虑到采用单一时刻的车辆响应进行质量估计受噪声干扰较大，有可能存在异常估计值，本发明通过kmeans聚类将所有时刻质量估计值进行聚类，剔除异常估计值，得到汽车质量的最终估计值。本发明不需要知道额外的车辆参数，离线标定工作量少，估计精度较高，为提升汽车安全以及驾驶舒适性创造了条件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117892432A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410061070.1
申请日：2024-01-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明适用于车辆动力学建模技术领域，提供了一种基于特性的耦合桥悬架模型及K&C特性测试方法，首先对耦合桥悬架建立了统一的模型，对车桥和悬架进行模块化划分，分别划分为车桥Motion运动学模块、车桥Ride动力学模块、轮轴运动学模块和耦合承载特性模块、RC/PC导向特性模块、耦合K&C运动学特性模块。之后，针对牵引车中常见的平衡桥和半挂车中常见的三联桥，分别制定了各自的悬架K&C特性测试方案，并提供了通过K&C试验曲线辨识模型中相关参数的方法。本发明在模型中增加了车桥的俯仰自由度，考虑多桥联动的桥间K&C特性的耦合关系，创新性地通过将多个1‑D表线性叠加，来近似表达平衡桥和多联桥悬架的耦合K&C特性。本发明操作实施便捷，适用范围广，可拓展性强。
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公开(公告)号：CN117807713A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410009544.8
申请日：2024-01-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明适用于车辆动力学建模仿真求解技术领域，提供了一种分层级模块化的商用车动力学建模方法和调度顺序，将复杂的商用车动力学模型，进行分层级模块化划分，并按照一定的调度顺序进行求解运算，首先基于汽车自身特征对车辆系统进行模块化划分，将车辆划分为8大动态系统，其次采用复合连接隔离解耦的方法，将每一个动态系统划分为若干个动态模块，之后将每一个动态模块划分为10个函数方法模块，最后将函数方法模块按照一定的调度顺序进行求解运算。本发明能够实现商用车复杂动力学模型的简单组装，适用于多个领域的建模，解决了车辆动力学模型建模时模块化划分不清晰、调度顺序混乱、求解代数环、仿真易发散、适用范围窄的问题。
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公开(公告)号：CN116401766A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310391060.X
申请日：2023-04-13
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于模态叠加法的商用车刚柔组合实时模型建模方法，整体架构分为Motion模块和Ride模块，Motion模块负责求解商用车各个体平行于车架平面的面内运动，Ride模块主要负责求解商用车各个体垂直于车架平面的面外运动。Ride模块中主要包含全浮式驾驶室、驾驶室悬置、车架、悬架和整体式车桥模块，其中驾驶室、车架和整体式车桥均采用考虑实时性的基于模态叠加法的刚柔组合模型。本发明与当前同类技术相比，对商用车Ride方向的各个体采用了统一的刚柔组合建模方法，无需建立完备的刚柔耦合模型，提高了仿真的实时性。
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公开(公告)号：CN113147734B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110554820.5
申请日：2021-05-21
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开的属于汽车控制策略技术领域，具体为一种基于驾驶员纵向加速意图的闭环控制方法，其包括以下步骤：S1：通过信号实时采集模块，采集当前车辆的纵向速度ux、当前加速踏板开度aped以及当前实际的整车纵向加速度ax。该基于驾驶员纵向加速意图的闭环控制方法，建立了考虑驾驶员多种操作意图的加速踏板开度‑加速度需求Pedal Map图，突破了传统的加速踏板开度‑扭矩需求的Pedal Map图的思维限制，使加速踏板开度直接对应加速度，更符合驾驶员的操作意图，并且基于驾驶员的加速度需求，利用加速度需求做为中间变量，实现了车辆的闭环控制，提高了驾驶一致性。
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公开(公告)号：CN109030019B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201810641589.1
申请日：2018-06-20
Applicant: 吉林大学
IPC: G01M17/007 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种汽车质量的在线估计方法，属于车载估计技术领域。通过从车辆CAN总线上获取加速踏板开度、纵向加速度、车速、档位信号并进行数据滤波，选取起步时的信号曲线段，依靠任意时刻质量估计算法模块计算选取的曲线段上所有时刻的汽车质量估计值，考虑到采用单一时刻的车辆响应进行质量估计受噪声干扰较大，有可能存在异常估计值，本发明通过kmeans聚类将所有时刻质量估计值进行聚类，剔除异常估计值，得到汽车质量的最终估计值。本发明不需要知道额外的车辆参数，离线标定工作量少，估计精度较高，为提升汽车安全以及驾驶舒适性创造了条件。
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