南京航空航天大学科研创新基金(S0401022)
- 作品数:3 被引量:22H指数:2
- 相关作者:赵又群吴杰张丽霞更多>>
- 相关机构:南京航空航天大学更多>>
- 发文基金:国家教育部博士点基金南京航空航天大学科研创新基金江苏省博士后科研资助计划项目更多>>
- 相关领域:交通运输工程机械工程更多>>
- 基于最优控制的汽车操纵逆动力学的研究被引量:10
- 2007年
- 提出了一种基于最优控制理论的汽车操纵逆动力学研究方法,用于识别不同汽车跟踪同一期望路径的方向盘转角输入。以驾驶员对汽车施加的方向盘转角输入为控制变量,以精确跟踪期望路径为控制目标,将汽车操纵逆动力学问题转化为最优控制问题。利用直接配置方法将最优控制问题转化为非线性规划问题,运用序列二次规划方法求解。仿真结果表明:该方法能够使汽车很好地跟踪所期望的路径,且可以比较跟踪同一路径的不同汽车的操纵性能。
- 张丽霞赵又群吴杰
- 关键词:汽车操纵动力学最优控制逆问题仿真
- 汽车操纵逆动力学力输入识别研究被引量:1
- 2007年
- 提出了在不同汽车跟踪同一指定路径的情况下,汽车操纵逆动力学力输入识别的仿真研究方法.该方法以线性3自由度汽车方向盘转矩输入为数学模型,运用最优控制理论识别方向盘转矩输入.用直接配置方法将最优控制问题转化为非线性规划问题,用序列二次规划方法对转化后的非线性规划问题进行求解.仿真结果表明:利用该方法计算出来的路径跟踪性良好,且可以比较跟踪同一路径的不同汽车的操纵性能.
- 张丽霞赵又群
- 关键词:汽车操纵动力学最优控制逆问题仿真
- 基于逆问题求解的汽车操纵性能分析被引量:13
- 2006年
- 采用人—车—路闭环系统操纵性能的客观评价方法,通过优化评价指标得到了双移线道路输入时驾驶员最优的预瞄时间和跟随阶数。针对原始的和经过优化的两个闭环系统,利用径向基函数神经网络建立了汽车侧向位移和其他响应之间的映射关系。将待跟踪路径输入两个训练好的神经网络,反解出汽车其他的响应,可以方便地比较两个闭环系统跟踪同一条路径时的操纵性能。仿真结果表明:这种方法能够避免由于闭环系统参数变化而跟踪不同行驶路径进而对汽车操纵性能的比较产生的不利影响;基于径向基网络的逆问题求解方法是可行的,并且具有求解精度高、运算速度快及抗干扰能力强等优点。
- 吴杰赵又群吴珂
- 关键词:操纵性径向基函数神经网络逆问题