汽车发生爆胎后容易造成交通事故,特别是在高速行驶的情况下,由爆胎引起的交通事故占比32%,其中死亡事故更是高达49%[1]。当高速行驶的汽车发生爆胎后,行驶路线会发生改变,并且汽车会处于横摆与侧翻的失控状态,所以对爆胎汽车的行驶状态进行研究是非常必要的。首先,通过研究汽车爆胎发生后,爆胎车轮的滚动半径变化,爆胎汽车姿态发生变化从而会使汽车转向系统的转向角及车轮侧偏角发生改变;其次,通过研究汽车爆胎发生后,汽车的重心将发生转移从而引起四个车轮上的垂直载荷发生转移,从而导致各个车轮上的侧偏力大小发生改变;最后,通过分析汽车爆胎过程中各个车轮侧偏角的改变以及垂向载荷的转移引起各个车轮上的侧偏力的改变,联合建立爆胎汽车二自由度操纵动力学模型。并利用Matlab/Simulink搭建仿真模型,得出汽车侧向加速度、横摆角速...

以电液位置伺服控制系统为研究对象,在传统PID控制的基础上,提出一种基于BP神经网络的控制策略。利用神经网络的自适应、自学习的特点,实现对电液位置伺服系统PID参数的自整定。搭建试验机并进行实验,结果表明：BP神经网络PID控制很好地解决了电液伺服控制系统中加载速度及稳定性等问题,是一种实用性很强的控制策略。

基于E-Booster集成式电子液压制动(I-EHB)系统,研究其制动主缸液压力跟随特性。从制动系统PV特性(液压力-齿条行程特性关系)出发,采用双闭环模糊PID控制算法。通过对系统方案及控制策略分析,设计控制单元,并搭建试验台架对控制算法进行验证。结果表明:在环境条件及系统参数不变的前提下,相较于单闭环控制算法,双闭环模糊PID控制算法下的制动主缸液压力在阶跃试验中有更快的建压响应,其0~50 bar的建压最短响应时间可达32 ms,较单闭环控制快34 ms,最大液压力控制精度提升了2.58%,验证了算法的可行性,为接下来进一步研究系统鲁棒性提供了一定的理论基础。