The study of “real-time” simulation of planar curvilinear motion of six-wheel drive vehicle



如何引用文章

全文:

详细

The main focus of this research is to verify the mathematical model of the vehicle motion, which operation is carried out in real time. The subject of this study is the model, which describes planar curvilinear motion of six-wheel drive vehicle. Correct operation of this model is based on the methods and criteria currently used in the foreign and domestic research. The estimating parameters for the model are the linear and angular kinematic characteristics of planar motion of the vehicle. The assessment criterion is the value of relative error no more than 10% when comparing at the same time the parameters of the model with the parameters of the reference model, which correctness of operation is confirmed by the results of experiments on the real object. Research is carried out in several stages at different driving modes and various parameters of the simulation. The duration of the test "races" is 30 sec. At the end of each race the comparison of the results with the data of "reference" model is made and determination of relative error of simulation and its comparison with the established criterion of correctness are done. According to the study was found out that the mentioned real-time verification of the model satisfies a predetermined criterion of verification when using step of no more than 0,001 sec. By increasing the steps of realization there are significant deviations of the model parameters on the results of "reference" model, in this case, the real-time model can be used to address a limited range of purposes. Reducing simulation step facilitates approximation to the behavior of the test object to the "reference" but in real-time operation this approach requires a significant increase in computing power.

作者简介

N. Buzunov

Bauman Moscow State Technical University

Email: kolian.buzunov@mail.ru

参考

  1. Drogies S., Bauer M. Modeling Road Vehicle Dynamics with Modelica // Modelica Workshop 2000 Proceedings. 2000. № 1. pp. 161-168.
  2. Михайлов В.В., Жук И.В., Вербицкий А.В., Солодкая М.Г. Верификация математической модели для расчета нагрузок в контакте колес автомобиля с неровной поверхностью дороги // Механика машин, механизмов и материалов. 2011. № 2(15). С. 18-23.
  3. Кончак В.С., Петько В.И., Харитончик С.В., Колесникович А.Н., Лазакович С.П., Хитриков С.В., Николаев Ю.И. Моделирование плавности хода грузовых многоосных автомобилей // Известия МГТУ "МАМИ". 2009. № 2(8). С. 46-52.
  4. Choi G.J., Yoo Y.M., Lees K.P., Yoon Y.S. A real-time multibody vehicle dynamic analysis method using suspension composite joints // International Journal of Vehicle Design. 2000. № 24. pp. 259-273.
  5. Gyoojae C. Efficient solving methods exploiting sparsity of matrix in real-time multibody dynamic simulation with relative coordinate formulation / C. Gyoojae, Y. Yungmyun, I. Jongsoon // Journal of Mechanical Science and Technology. 2001. № 15. pp. 1090-1096.
  6. Ahmad F., Mazlan S.A., Zamzuri H. Modelling and Validation of the vehicle longitudinal model // International Journal of Automotive and Mechanical Engineering (IJAME). 2014. № 10. pp. 2042-2056.
  7. Sung-Soo K., Jeong W. Subsystem synthesis method with approximate function approach for a real-time multibody vehicle model // Multibody System Dynamics. 2007. № 17. pp. 141-156.
  8. Weidong P., Papelis Y.E. Real-time dynamic simulation of vehicles with electronic stability control: Modeling and validation // International Journal of Vehicle Systems Modelling and Testing. 2005. № 1. pp. 143-167.
  9. Горелов В.А., Котиев Г.О., Бекетов А.А. Математическая модель движения вездеходного транспортного средства // Журнал автомобильных инженеров. 2008. № 1. С. 50-54.
  10. Котиев Г.О. Метод прогнозирования нагруженности элементов системы подрессоривания транспортных гусеничных машин: дис.. канд. техн. наук. М., 1993. 132 с.
  11. Бузунов Н.В., Котиев Г.О., Мирошниченко А.В. Совершенство методов разработки бортовых информационно-управляющих систем колесных и гусеничных машин // Журнал автомобильных инженеров. 2015. № 4. С. 11-15.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Buzunov N.V., 2016

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».