为了增强车辆转向时的操纵稳定性,建立了包含侧向运动、横摆运动、侧倾运动三个自由度的四轮转向车辆三自由度动力学模型.以前轮转角和车速作为输入,利用模糊控制理论,建立了决策后轮转角大小的模糊控制器.最后运用Matlab/Simulink软件,进行前轮角阶跃试验,并与基于比例控制、反馈控制的四轮转向车辆进行对比仿真.仿真分析结果表明所建立的四轮转向车辆后轮转角模糊控制器能够有效地缩短车辆到达稳定状态的时间,并能有效地减小质心侧偏角、横摆角速度以及侧倾角的稳态值,从而有效地提高了车辆中高速转向时的操纵稳定性.

以方向驾驶员模型为研究对象,讲解了自适应神经模糊推理系统的原理和结构,并基于自适应神经模糊推理系统建立了一种两输入单输出的方向驾驶员模型。输入变量是道路参考线到预瞄点的横向偏差和道路参考线与车辆X轴之间面积偏差,输出是车辆方向盘转角。首先,通过车辆动力学仿真软件Carsim获取车辆的仿真数据。其次,自适应神经模糊推理系统通过仿真数据能够自动获取模糊控制规则并建立方向驾驶员模糊控制器。最后,将基于自适应神经模糊推理系统建立的方向驾驶员模型和Carsim中的车辆动力学模型进行联合仿真。仿真结果表明基于自适应神经模糊推理系统所建立的方向驾驶员模型能够对路径进行良好的跟踪。

模糊规则的建立和隶属度函数的确定是设计模糊系统的难题。基于神经网络和模糊逻辑的自适应神经模糊推理系统,能够从仿真数据中自动提取出If-Then规则。并在Matlab/Simulink软件中,建立包含侧向运动、横摆运动、侧倾运动三个自由度的四轮转向车辆三自由度动力学模型。将得到的If-Then规则读取到模糊控制器中和三自由度车辆模型进行联合仿真。其中模糊控制器以方向盘转角、方向盘转角速度和车速作为输入,后轮转角作为输出。最后与前轮转向的车辆进行转向盘角阶跃仿真对比。仿真分析结果表明基于自适应神经模糊推理系统建立的后轮转角模糊控制器能够实现理想的质心侧偏角和车辆横摆角速度响应,提高了车辆的操纵稳定性。

为了解决路面附着系数变化对驾驶员路感的影响问题，基于路面附着系数对电动助力转向（EPS）系统的助力特性曲线进行了设计。在建立了整车和EPS系统的动力学模型基础上，结合最大回正力矩的估计方法对路面附着系数进行了推理和辨识，并据此，基于Matlab／Simulink平台对EPS的整体模型进行0．3g侧向加速度下的阶跃仿真，结合驾驶员理想方向盘转矩拟合得到随附着系数和车速变化的助力特性曲线。仿真结果表明，路面附着系数能被较好的估计，所设计的EPS助力特性曲线在高、低附着系数的路面上都能够满足驾驶员理想方向盘转矩要求，同时，低附着系数路面的驾驶员路感显著增加，能够提醒驾驶员注意行车的操纵安全。

简要介绍了程潮铁矿主井卸料系统由气压驱动改造为液压驱动-液压卸荷站.详细介绍了液压卸荷站的工作原理、安装和调试步骤,提出了应该怎样正确使用和维护,才能提高系统的使用寿命和工作效率.

简要介绍了铁矿主井卸料系统由气压驱动改为液压驱动——HHS-900／1500液压卸荷站，详细介绍了液压卸荷站的设计、工作原理及特点。