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        考慮換擋損失的發(fā)動(dòng)機(jī)與AMT多工況高效協(xié)同控制

        2023-03-18 01:54:16孫曉鵬李傳友劉玉博鄭大偉
        汽車電器 2023年2期
        關(guān)鍵詞:彎度擋位車速

        孫曉鵬, 李傳友, 趙 朕, 劉玉博, 鄭大偉

        (濰柴動(dòng)力股份有限公司, 山東 濰坊 261061)

        傳統(tǒng)卡車主要以柴油為燃料,隨著化石能源的日益消耗與匱乏,整車廠家對(duì)整車燃油經(jīng)濟(jì)性越來越重視,國(guó)家法規(guī)也不斷提高對(duì)汽車油耗與排放的要求,本文基于某款A(yù)MT整車進(jìn)行協(xié)同控制策略的開發(fā)及仿真。

        擋位決策是AMT的核心技術(shù)之一,其優(yōu)劣性直接影響到整車最優(yōu)性能的發(fā)揮,最佳擋位決策主要受車輛工況參數(shù)與車輛行駛狀態(tài)的影響,對(duì)這些影響因素進(jìn)行估算識(shí)別,可以制定適應(yīng)性強(qiáng)的擋位決策策略。目前基本換擋規(guī)律是基于換擋動(dòng)力中斷過程中車速不變的假設(shè)完成的,而實(shí)際換擋過程中驅(qū)動(dòng)力為0,阻力較大時(shí)車速會(huì)下降很多,換擋后的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速也會(huì)比預(yù)期值低很多,使得發(fā)動(dòng)機(jī)處于不理想的區(qū)域工作[1]。本文通過考慮換擋后的車速損失,決策出最佳換入擋位。

        開發(fā)的策略如果直接采取實(shí)車測(cè)試方式,就需要開發(fā)多種不同方案的測(cè)試車輛,同時(shí)進(jìn)行實(shí)車驗(yàn)證,多任務(wù)并行,不但要投入大量的人力、物力,而且周期長(zhǎng)、成本高。

        AMESIM軟件是多學(xué)科領(lǐng)域復(fù)雜系統(tǒng)建模仿真平臺(tái),為機(jī)械、車輛、控制等工程系統(tǒng)提供了一個(gè)較完整的綜合仿真環(huán)境。但是它的控制系統(tǒng)仿真功能模塊相對(duì)較少,不具備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制等工具箱。因此本文采用SIMULINK和AMESIM的聯(lián)合仿真技術(shù),可以充分發(fā)揮二者的長(zhǎng)處,建立準(zhǔn)確快捷的仿真模型。

        1 控制策略開發(fā)

        1.1 整車行駛阻力模型

        發(fā)動(dòng)機(jī)為整車提供動(dòng)力源,經(jīng)干式離合器、AMT變速器、后橋等將動(dòng)力傳遞到車輪,車輪驅(qū)動(dòng)力克服行駛阻力,驅(qū)動(dòng)整車行駛。車輛行駛阻力為:

        式中:FRes——行駛阻力之和;FRol——滾動(dòng)阻力;FGrv——坡道阻力;FAir——空氣阻力。計(jì)算公式如下[2]:

        式中:M——車重;g——重力加速度;Ccof——滾阻系數(shù);α——坡度;Cd——空氣阻力系數(shù);ρ——空氣密度;A——迎風(fēng)面積;v——車速。

        1.2 根據(jù)卡爾曼濾波求解整車加速度

        將實(shí)際車速和加速度傳感器采集的縱向加速度作為輸入量,經(jīng)卡爾曼濾波后得到預(yù)估車速,預(yù)估車速求導(dǎo)得到整車加速度。

        卡爾曼濾波以狀態(tài)估計(jì)值的均方誤差最小為最優(yōu)估計(jì),基于帶有高斯白噪聲的狀態(tài)空間模型,采取前一時(shí)刻的估計(jì)量與當(dāng)前時(shí)刻的觀測(cè)量更新對(duì)狀態(tài)變量的估計(jì),求取當(dāng)前時(shí)刻的估計(jì)量[3]。

        系統(tǒng)狀態(tài)方程為:

        式中:xk——卡爾曼濾波的預(yù)估車速;uk——傳感器采集的縱向加速度;Wk——系統(tǒng)過程激勵(lì)噪聲;k——表示第k時(shí)刻。

        量測(cè)方程為:

        式中:zk——車速測(cè)量值;Vk——測(cè)量噪聲。

        給定車速估計(jì)值的初值和估計(jì)誤差方差的初值后,通過時(shí)間更新方程與測(cè)量更新方程的不斷循環(huán)迭代,即可求得預(yù)估車速,預(yù)估車速求導(dǎo)即得到整車加速度a。

        1.3 道路彎度計(jì)算模型

        根據(jù)左右車輪速度差與單輪最大速度比值超過閾值,判斷整車是否在彎道行駛。

        式中:v左——左輪速度;v右——右輪速度;Jth——閾值。

        當(dāng)整車在彎道行駛,則可根據(jù)左輪和右輪速差,計(jì)算道路彎度。設(shè):

        則可得角速度為:

        道路彎度半徑r為:

        最后可根據(jù)弧長(zhǎng)與曲率公式,求得整車彎度[4]:

        式中:ω——整車角速度;r——道路彎度半徑;Lwidth——整車寬度;L——整車長(zhǎng)度;θ——道路彎度。根據(jù)道路彎度、車重,可得整車彎道阻力;如判斷整車未在彎道行駛,則整車彎道阻力為0。

        1.4 考慮換擋損失的擋位決策

        整車制動(dòng)時(shí),整車加速度即為損失加速度;非制動(dòng)工況下,可根據(jù)整車行駛阻力、彎道阻力、車重計(jì)算損失加速度:

        式中:Fcrv——整車彎道阻力。

        換擋車速損失為:

        式中:t——換擋時(shí)間;Vloss——換擋車速損失。

        根據(jù)下列公式計(jì)算出輸出軸轉(zhuǎn)速損失:

        式中:nloss——輸出軸轉(zhuǎn)速損失;RRat——主減速器速比。

        根據(jù)輸出軸實(shí)際轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)速損失,可計(jì)算換擋后輸出軸轉(zhuǎn)速,再根據(jù)變速器各擋位速比,計(jì)算換擋后輸入軸轉(zhuǎn)速:

        式中:nin——換擋后輸入軸轉(zhuǎn)速;nout——輸出軸轉(zhuǎn)速;Rgear——變速器速比。

        通過查發(fā)動(dòng)機(jī)外特性曲線,可求得發(fā)動(dòng)機(jī)最大扭矩,并根據(jù)下列公式求得換擋后最大牽引力:

        式中:T——發(fā)動(dòng)機(jī)最大扭矩;F——換擋后最大牽引力。根據(jù)動(dòng)力學(xué)方程,換擋后擋位需滿足下列條件[1]:

        在滿足式(18)所示條件的同時(shí)使得不等式兩邊偏差最小,求得換入最佳擋位。

        2 整車建模與驗(yàn)證

        本文基于某款A(yù)MT車型進(jìn)行優(yōu)化策略驗(yàn)證,利用AMESIM和SIMULINK聯(lián)合仿真軟件[5]進(jìn)行控制策略、算法邏輯和整車仿真模型的搭建,整車配置參數(shù)見表1。

        表1 整車配置表

        由于搭建整車行駛阻力模型需要用到滾阻系數(shù)、空氣阻力系數(shù)等參數(shù),這些參數(shù)在實(shí)際工況中很難直接獲取。本文依據(jù)GB_T 12536—2017汽車滑行試驗(yàn)方法進(jìn)行整車滑行實(shí)驗(yàn),得到的車輛滑行系數(shù)如表2所示。

        表2 整車滑行阻力系數(shù)

        將滑行系數(shù)與汽車旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù)、迎風(fēng)面積等參數(shù)結(jié)合可以算出滾阻系數(shù)和空氣阻力系數(shù)。

        發(fā)動(dòng)機(jī)萬(wàn)有特性數(shù)據(jù)如圖1所示。

        圖1 發(fā)動(dòng)機(jī)萬(wàn)有特性

        2.1 模型搭建

        基于SIMULINK進(jìn)行算法開發(fā)、邏輯搭建等工作,最終搭建完成的協(xié)同控制策略模型如圖2所示,其中包括行駛阻力計(jì)算、道路彎度計(jì)算、擋位決策等模塊,最終輸出決策的最佳擋位。

        圖2 控制策略SIMULINK模型

        基于AMESIM軟件建立AMT整車物理模型,根據(jù)整車構(gòu)造加載發(fā)動(dòng)機(jī)、變速器、后橋、整車、駕駛員模型和動(dòng)力學(xué)模型,并輸入整車基本參數(shù),在模型中嵌入開發(fā)的SIMULINK邏輯控制模塊,通過決策的最佳擋位控制整車模型的換擋動(dòng)作,最終集成的整車模型如圖3所示。

        圖3 整車模型

        2.2 仿真結(jié)果

        根據(jù)GB/T 27840—2011重型商用車燃油消耗量測(cè)量辦法,以發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)為基礎(chǔ),采用由市區(qū)郊區(qū)和高速組成的C-WTVC循環(huán)工況,通過計(jì)算機(jī)模擬整車在循環(huán)工況下的運(yùn)行來確定車輛燃油消耗量,最終循環(huán)工況數(shù)據(jù)如表3所示,分別統(tǒng)計(jì)了市區(qū)、公路和高速三類不同的道路工況,其中平均車速,最大加速度等參數(shù)差異明顯,對(duì)比性強(qiáng)。

        表3 C-WTVC循環(huán)工況

        通過以上參數(shù)可以估計(jì)出策略優(yōu)化前后的油耗量對(duì)比,計(jì)算結(jié)果見表4。

        表4 優(yōu)化前后油耗對(duì)比

        協(xié)同優(yōu)化策略在市區(qū)、公路和高速的節(jié)油率分別為:7.1%、5%和0.8%,總體來說節(jié)油效果明顯。

        3 結(jié)論

        本文開發(fā)的控制策略可有效提高整車工況的燃油經(jīng)濟(jì)性,提升產(chǎn)品性能。該方法開發(fā)周期短、效率高,可快速實(shí)現(xiàn)控制策略的開發(fā),并通過搭建整車物理模型對(duì)多種方案進(jìn)行快速仿真驗(yàn)證,規(guī)避了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)隨機(jī)性大、周期長(zhǎng)的缺陷。

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