基于碰撞变形深度的汽车主动安全系统有效性的预测方法

    公开(公告)号:CN105808857B

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201610134695.1

    申请日:2016-03-10

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开一种基于碰撞变形深度的汽车主动安全系统有效性的预测方法,包括如下步骤:1.确定相似刚度的车辆组;2.确定EES与变形深度的关系以及变形深度与损伤风险的关系;3.建立事故再现数据库,搭建控制系统,进行事故仿真,结合EES与变形深度的关系和变形深度与损伤风险的关系,计算并对比有无该安全系统在事故场景中的损伤风险;通过对比结果,得知该安全系统对提高汽车安全性是否有效。该预测方法仅依靠事故数据库中准确的变形程度信息,探讨和展望如何利用变形程度来预测汽车主动安全系统对减少乘员损伤风险方面有效性,相比传统利用速度信息的方法,能够获得更多的事故数据支持,更全面的评价汽车主动安全系统。

    基于变形程度的汽车安全性改善程度的评价方法

    公开(公告)号:CN105205235B

    公开(公告)日:2018-05-11

    申请号:CN201510572416.5

    申请日:2015-09-10

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开一种基于变形程度的汽车安全性改善程度的评价方法,是从车辆历史事故数据库中选取过去任意两个年份区间的车辆,以新、旧年份车辆在VDI6x+级别上减少MAISy+的损伤有效性为评价指标进行评价,表达式为:式中的x表示VDI6的级别,y表示MAIS的级别。当effxy的值大于零时,说明该种汽车随着年代变化安全性得到了提高,该值越大说明安全性改善程度越明显;当effxy的值小于零时,说明该种汽车随着年代变化安全性反而降低。本发明论证了变形程度信息相比于事故数据库中的速度信息更适于作为评价事故严重程度的指标。

    一种基于多目标优化的电动车辆出行规划方法

    公开(公告)号:CN104331743B

    公开(公告)日:2017-05-17

    申请号:CN201410534280.4

    申请日:2014-10-11

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开一种基于多目标优化的电动车辆出行规划方法,总体分为:1)建立出行规划问题模型,2)驾驶员提供出行信息,3)基于赋时多目标蚁群优化算法求解最优方案。问题模型包括路网模型、车辆模型、出行目标与出行约束定义。出行信息分为未提供任何信息、提供约束信息、提供优化目标与约束信息。蚁群优化算法包括信息素初始化、计算路线转移概率、搜索出行方案、确定空调的使用、出行方案排序、信息素更新、循环优化的步骤。本发明利用动态随机路网模型描述交通环境并规划电动车辆的出行,能够反映不同出行方案所对应的各目标特性;利用蚁群优化算法保证随着迭代次数的增加,产生多目标多约束下的电动车辆优化出行方案。

    一种基于设备白名单管理的车联网链路安全认证方法和系统

    公开(公告)号:CN106534071A

    公开(公告)日:2017-03-22

    申请号:CN201610881879.4

    申请日:2016-10-09

    Applicant: 清华大学

    CPC classification number: H04L63/08 H04L63/0823 H04L63/101 H04L67/12

    Abstract: 本发明涉及车联网领域,特别涉及一种基于设备白名单管理的车联网链路安全认证方法和系统。包括步骤:车联网服务器生成设备白名单;智能移动设备向车联网服务器发起链接请求,并上传账号和设备识别号;车联网服务器接收账号和设备识别号,并判断账号和设备识别号是否存储在设备白名单中,若存储在设备白名单中,则所述智能移动设备认证成功;车联网服务器发送认证结果给智能移动设备,智能移动设备与车联网服务器链接成功。通过设备白名单认证流程,车联网服务能判断器智能移动设备的账号和设备识别号是否已经注册备案,实现了智能移动设备与车联网服务器之间的双向身份信息合法性认证,提高了车联网服务器的网络安全。

    一种基于电机与车轮耦合特性的路面附着系数估计方法

    公开(公告)号:CN104691551B

    公开(公告)日:2017-01-25

    申请号:CN201510129140.3

    申请日:2015-03-24

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开一种基于电机与车轮耦合特性的路面附着系数估计方法,适用于电动车辆行驶过程中路面附着系数的实时监测。它建立轮胎纵向刚度与电动轮共振频率之间的关系,在利用电机转矩获取的共振频率基础上求解出轮胎纵向刚度,然后再利用轮胎纵向刚度与路面附着系数的关系,实现了路面附着系数估计。本发明仅采用电机电流与轮速信号,不需要车速与轮胎纵向力信息,不需要计算轮胎纵向滑移率,使得该方法应用方便;利用频域信息进行估计,使得该方法具有对轮速噪声与误差不敏感的特性,也说明了该方法的准确性。

    一种混合动力车辆的结构优化设计方法

    公开(公告)号:CN105292112A

    公开(公告)日:2016-02-03

    申请号:CN201510724858.7

    申请日:2015-10-29

    Applicant: 清华大学

    CPC classification number: B60W20/00

    Abstract: 本发明涉及一种混合动力车辆的结构优化设计方法,是针对执行系统进行,包括:将整车执行系统的复杂功能进行定义;对复杂功能下的执行系统逐级分解,并向执行器件转化落实;针对单一功能执行器件进行原理性建模;对各执行器件进行结构耦合优化,合并同类结构的过程。本发明采用自上而下设计和自下而上修正的技术路线,能够优化车辆结构总布置,降低整车各个系统的结构与功能的冗余,提高部件结构的利用率,在满足车辆预期设计指标的前提下,有效降低车辆生产制造的成本。

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