全速度多工况下客车横向转移率预测研究

来源 :中国安全科学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wudidewohaha
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为在全速度多工况下给客车防侧翻系统提供更多的应对时间,建立改进的GM(1,1)模型,用以预测客车横向转移率(LTR),即在GM(1,1)模型基础上引入弱化缓冲算子,预测的提前量可补偿防侧翻控制系统的时间迟滞,有利于减少侧翻事故。在Truck Sim和Simulink联合仿真环境下,首先通过比较LTR估算值与直接使用Truck Sim轮胎力得到的真实值,来验证基于车辆侧翻模型估算LTR的有效性;再利用改进的GM(1,1)模型在线预测客车LTR。仿真结果表明,GM(1,1)仅适用于单一易侧翻工况,而较复杂工况下的LTR预测结果存在剧烈波动;融合弱化缓冲算子的改进的GM(1,1)模型,能在全速度多工况范围内有效预测客车LTR。比较平均弱化缓冲算子及变权弱化缓冲算子的弱化效果,两者均能有效抑制预测峰值,且变权弱化缓冲算子的弱化效果更优。 In order to provide more response time to the rollover prevention system at full speed and multi-working conditions, an improved GM (1,1) model is established to predict the lateral transfer rate (LTR) ) Model is introduced into the weakening buffer operator. The predicted advance can compensate the time lag of anti-rollover control system, which helps to reduce rollover accidents. In Truck Sim and Simulink co-simulation environment, firstly, the validity of LTR based on vehicle rollover model is verified by comparing the LTR estimation with the real value obtained by using Truck Sim tire force directly. Then, the improved GM (1,1 ) Model to Predict Bus LTR Online. The simulation results show that GM (1,1) is only suitable for a single rollover condition, while the LTR forecast results have violent fluctuations under more complex conditions. The improved GM (1,1) model with weakening buffer operator is integrated, Passenger LTR can be effectively predicted at full speed and multi-working conditions. Compared with the weakening effect of the average weakening buffer operator and the variable weakening buffer operator, both of them can effectively suppress the prediction peak, and the weakening effect of the variable weight weakening buffer operator is better.
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