具体描述
中国汽车工程学会年会论文集（上下册），ISBN：9787111283676，作者：
《现代车辆动力学与控制前沿技术研讨会论文集（2018-2022）》简介 图书概述 本书是精选自“现代车辆动力学与控制前沿技术研讨会”在2018年至2022年间发表的优秀学术论文汇编。本论文集聚焦于当前汽车工程领域最核心、最具挑战性的课题——车辆的运动控制、稳定性和智能化集成。它全面反映了近五年，特别是在新能源汽车和智能网联汽车快速发展背景下，车辆动力学研究的最新进展、关键技术瓶颈的突破，以及未来发展方向的探索。 本书严格筛选，收录的论文均具有较高的理论深度和工程实践价值，旨在为汽车底盘控制工程师、车辆动力学研究人员、高校师生以及相关领域的决策者提供一个系统、前沿的研究参考平台。内容涵盖了从传统车辆控制理论的深化到面向复杂工况的自适应控制策略，再到高阶集成控制架构的构建等多个维度。 核心内容分区与详细阐述 本论文集共分为六个主要部分，结构清晰，逻辑严密，确保了对车辆动力学前沿的全面覆盖。 第一部分：高性能车辆运动控制理论与算法 本部分深入探讨了传统和新型车辆稳定控制系统的设计基础。重点关注于如何提高车辆在极限工况下的横向和纵向协调控制精度。 先进悬架系统对动力学的影响分析： 研究了电磁悬架、半主动/全主动悬架系统在不同路面激励下的响应特性，以及如何通过实时调整阻尼和刚度来优化车辆的平顺性和操控性。论文中包含基于模型预测控制（MPC）的悬架参数优化方法，旨在实现舒适性与操控性的动态平衡。 整车稳定控制（VSC/ESC）的鲁棒性增强： 探讨了针对传感器误差、执行器延迟和模型不确定性，如何设计出更具鲁棒性的滑移率和侧偏角估计算法。特别是针对低附着力路面（如冰雪或湿滑路面），提出了基于滑移矢量的新型制动干预策略，显著提升了车辆的循迹能力。 四轮转向系统（4WS）的协同控制： 详细分析了4WS在低速绕桩和高速变道中对车辆转向比的优化作用。论文展示了如何将4WS与ESC进行深度耦合，以实现超越传统结构的动态性能极限。 第二部分：新能源汽车动力学特性与控制挑战 新能源汽车，特别是纯电动汽车（BEV）和混合动力汽车（HEV），由于其独特的驱动系统布置和质量特性（如电池包带来的低重心和集中质量），对动力学控制提出了新的要求。 电驱动系统扭矩分配的精准控制： 研究了如何快速、精确地控制多个电机（如轮毂电机或桥间差速器电机）的输出扭矩，以替代或辅助传统差速器进行车辆的横向稳定控制。论文中包含了基于卡尔曼滤波的电机转速同步算法，以应对电机控制链中的瞬时波动。 电池热管理对车辆动力学的影响建模： 首次将电池热管理系统对电池包刚度和质量分布的影响纳入到整车动力学模型中，探讨了极端温度下车辆极限性能的衰减规律，并提出了预热/预冷策略对控制性能的补偿方案。 能量回收制动与机械制动的无缝切换： 针对再生制动（Regen Braking）介入时可能导致的制动感突变和侧滑风险，本部分收录了基于模糊逻辑和神经网络的混合制动协调策略，确保制动过程的平顺性和高效性。 第三部分：智能网联汽车（V2X）环境下的协同控制 随着V2X技术的成熟，车辆不再是孤立的个体，协同控制成为提升交通效率和安全性的关键。 车队行驶（Platooning）的纵向控制研究： 重点分析了在不同通信时延和车间距约束下，如何实现高密度、低能耗的车队跟随控制。研究提出了基于多智能体系统理论的预见性控制框架，有效抑制了“振荡效应”（Ping-Pong Effect）。 交叉路口协同通行策略： 探讨了车辆在没有信号灯的交叉路口，如何通过V2V通信实时交换意图和预测轨迹，从而实现安全且高效的“无等待通行”。论文中包含了基于博弈论的路径规划与速度决策模型。 外部信息辅助下的风险评估： 利用V2I信息，如前方道路附着系数预报、前方障碍物预警等，实时修正车辆的动力学安全裕度模型，提前介入控制干预，实现“超视距”的风险规避。 第四部分：复杂工况下的自适应与学习控制 车辆工作环境的复杂性要求控制系统具备强大的适应性，本部分聚焦于利用机器学习和自适应技术提升控制器的性能边界。 基于强化学习（RL）的驾驶员意图识别与模仿： 探讨了如何通过训练深度Q网络（DQN）来学习人类优秀驾驶员在特定场景（如山路弯道、拥堵跟车）下的操作习惯，并将这些习惯转化为控制指令的参考，使得自动驾驶系统更自然、更安全。 模型参数的在线辨识与自适应： 针对轮胎磨损、载荷变化等导致的车辆质量和侧偏刚度参数漂移，研究了基于Luenberger观测器和最小二乘法的在线参数估计技术，确保控制器始终基于准确的模型进行运算。 非线性系统的滑模控制（SMC）优化： 针对传统滑模控制的抖振问题，提出了基于神经网络逼近器和扰动观测器的改进滑模控制，在保证快速收敛性的同时，大幅改善了乘坐舒适性。 第五部分：高级驾驶辅助系统（ADAS）的集成与安全性验证 本部分关注ADAS功能模块间的集成，以及如何确保系统在功能重叠或冲突时的安全性。 ACC与LKA的决策层融合架构： 研究了自适应巡航控制（ACC）和车道保持辅助（LKA）在执行同一转向或制动任务时的优先级判定逻辑。论文提出了一个基于安全势场函数的统一决策框架，避免了传统模块化设计中的“控制权争夺”问题。 传感器冗余与故障诊断： 针对自动驾驶关键的感知系统（雷达、激光雷达、摄像头），探讨了多源异构传感器数据的加权融合算法，以及如何快速、准确地识别单个或多个传感器失效，并切换至降级安全模式（Degraded Mode）。 驾驶员监控系统（DMS）对自动驾驶的干预阈值设定： 结合驾驶员的疲劳度、注意力水平数据，动态调整L2/L3级别自动驾驶系统的接管请求阈值，确保在驾驶员无法及时接管时，系统能执行更保守的安全停车或减速操作。 第六部分：仿真、测试技术与工具链 工程实践离不开高效的仿真和测试手段。本部分收录了关于车辆动力学建模、仿真环境搭建和实车验证方法论的最新成果。 高保真车辆动力学模型构建： 重点探讨了如何将材料特性、轮胎与路面瞬态接触的微观机理纳入到集中式或分布式多体动力学模型中，以提升仿真精度，特别是在极限漂移和碰撞预测场景下。 硬件在环（HIL）与软件在环（SIL）测试平台的优化： 介绍了最新的实时仿真平台技术，如何通过高频、低延迟的计算单元，准确复现真实车辆的动态响应，加速控制算法的迭代验证。 基于大数据的道路环境特征提取： 利用车载采集的海量行驶数据，反向工程提取出特定区域的典型路面特征和交通流密度，用于构建更具代表性的虚拟测试场景库，以验证控制器的普适性。 结语 《现代车辆动力学与控制前沿技术研讨会论文集（2018-2022）》不仅是一本技术文献的集合，更是对未来出行方式深刻洞察的体现。它清晰地勾勒出汽车工程界在迈向高度自动化、高效能和高安全性目标过程中的关键技术脉络，是相关专业人士不可或缺的工具书。
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