一、汽车轮力测量方法（论文文献综述）
孙仁云,张杨,吴艾蔓,席林,李何钰秋,刘长伟[1]（2020）在《基于车轮六分力的数据采集与分析系统设计》文中提出车轮六分力数据采集与分析系统以轮力传感器（WFT）作为硬件基础,通过LabVIEW软件编程设计,用于车辆车轮力数据动态采集和处理分析测试,完成汽车制动性能的研究。该系统对WFT进行了较深的开发,设计了轮力采集、数据动态处理与分析、历史数据分析3个功能模块,并在干燥良好沥青路上完成了实车测试,验证了系统的动态性能,实现了包括车速、制动力和力矩、附着系数、滑移率等测试,达到实验预期效果。研究结果表明:该系统测试性能良好,可用于汽车制动性能测试,并为轮胎特性、道路识别及车辆动力学特性等研究提供参考。
朱官宝[2]（2020）在《基于高性能轮胎试验机的测力车轮标定系统开发》文中进行了进一步梳理车辆轮胎与地面接触区的轮胎六分力是车辆运动控制的基础。轮胎六分力传感器的动态标定是确定其性能和优化设计的重要手段,对轮胎六分力传感器的动态加载是标定实施的重要环节。本文基于课题组国家自然基金项目设计的测力车轮传感器（测力车轮）,研究测力车轮的标定方案,集成开发标定系统,并在某企业提供的轮胎刚度机和Flat-Trac试验机上进行垂直载荷标定验证试验。研究具有重要的理论意义和实用价值。本文主要研究工作如下:（1）基于轮胎刚度机设计测力车轮垂直力和纵向力标定方案。轮胎刚度机能精准的控制施加给测力车轮的垂直载荷和纵向载荷,基于此设计不同的加载梯度。垂直力/纵向力标定方案需先将测力车轮与轮胎刚度机装配,利用各个梯度载荷下轮胎刚度机的加载值和测力车轮的输出值完成测力车轮垂直力和纵向力静态性能指标的计算。（2）基于Flat-Trac试验机设计测力车轮垂直力滚动标定方案。Flat-Trac试验机可控制测力车轮在台架上转动并实时输出加载的力和力矩信号。将测力车轮与Flat-Trac试验机装配,先让测力车轮以固定的转速滚动,之后再施加不同的梯度载荷,利用各个梯度载荷下Flat-Trac试验机的加载值和测力车轮的输出值完成测力车轮垂直力滚动标定函数的计算。（3）开发标定系统。标定系统由数据采集硬件和标定系统软件组成。首先对数据采集硬件进行选型。选型NI公司的cRIO-9025控制器及数据采集模块NI-9237搭建数据采集器,再选型滑环传输测力车轮在滚动标定时的应变信号。标定系统软件可导入轮胎试验机的加载信号并采集测力车轮的应变信号,具有数据滤波、平稳数据段提取、数据初始值处理和自定义存储路径等功能。采样频率为 100Hz。（4）基于轮胎试验机开展测力车轮标定试验。首先基于轮胎刚度机开展垂直力和纵向力静态标定试验;再开展基于Flat-Trac试验机的测力车轮垂直力滚动标定试验。验证了垂直力与纵向力静态标定方案和垂直力滚动标定方案的可行性及标定系统的功能性。本文探索了基于轮胎刚度机和Flat-Trac试验机标定方案的可行性,为测力车轮动态解耦研究奠定了基础。
张杨[3]（2019）在《基于LabVIEW的汽车道路数据同步采集与分析系统研究》文中提出在汽车设计研发过程当中,各种汽车运动参数测试是必不可少的环节,为更好的实现汽车制动性能研究工作,有必要设计了一套基于GPS车速传感器和车轮六分力传感器同步采集的汽车道路数据测试的系统。针对当前汽车测试研究现状,本文设计开发了基于虚拟仪器技术LabVIEW的汽车道路数据同步采集与分析系统。具体工作如下:通过查阅和整理本课题关于轮力力传感器以及轮力传感器与其他类型传感器的集成测试的参考文献和相关资料,并分析介绍了国内外汽车轮力传感器的研究现状及其汽车道路测试中的运用,然后对汽车制动相关理论、轮力传感器和GPS传感器测试方法与原理、采集数据格式等内容进行了深入研究,设计了本系统的同步研究策略。本系统研究内容包括硬件的搭建和软件的设计两个部分。系统硬件的选择主要包括:用于测试汽车车轮力和力矩的轮力传感器、用于测试车速和位移的GPS车速传感器、用于配合各路传感器使用的信号调理和采集数据的采集箱、笔记本一台以及提供电源的相关器材电平、逆变器、接线板等设备,完成硬件的搭建。软件部分以LabVIEW作为开发平台完成系统程序的编写,程序内容设计包括前面板和程序框图两个部分,其中前面板包含用户信息管理、串口接口配置、数据采集与路径存储、运动参数动态分析以及历史数据处理分析等部分的合理布局;程序框图的设计主要实现系统的用户及管理员密码登录、信号采集功能、信号分析处理功能以及数据文件的存储功能等,并通过对集成采集的传感器信号进行A/D值转换、数据滤波等处理分析,实现同步采集测试。最后系统在硬软件结合调试后,进行道路测试验证。道路实车测试验证。选择在校内标准试验场地的沥青路面进行实车测试,经过试验验证本系统能很好地实现制动数据进行采集、存储和数据分析等功能,并且能动态同步解析并显示的汽车车速/加速度、垂向载荷、滚动力矩、附着系数等运动参数,达到本课题开发系统的根本目的。同时,本系统的可拓展和升级性,对其他方面包括:主动悬架控制、转向输入响应分析、整车或零部件的受力分析、振动分析、疲劳寿命分析以及路面识别等的研究都具有一定的实际应用价值。
冯李航,王东,徐扬,林国余,张为公[4]（2017）在《运动-力解耦的多维轮力传感器研究》文中提出介绍了一种具有运动-力解耦功能的多维车轮力传感器。基于车轮力传感器的特殊安装与实用环境的测量误差,在常规轮力传感器力-力维间解耦与测量的基础上,引入运动测量技术与校正方法,提出了一种联合的解耦方法,能够对运动场下传感器测量的旋转耦合误差和惯性耦合误差进行补偿,同时还兼顾初值误差校准,进一步提高了车轮力的测量精度和稳定性,即实现运动-力解耦。
徐正正[5]（2017）在《具有惯性解耦功能的车轮力传感器设计与实现》文中提出车轮力作为地面对车轮的作用力,是汽车行驶过程中受到的最重要的外力。获取实时的车轮力数据对车辆的性能分析和评价起着关键作用,同时也为车辆研发和测试提供参考依据。车轮力传感器（Wheel Force Transducer）是唯一能够实现汽车车轮力直接测量的专用设备,因此车轮力传感器的测量精度,尤其是在动态下测量精度必须得到保障。为了补偿运动场中由于传感器自身质量引起的惯性力所造成的动态测量误差,本文在以往研究基础上,设计运动感知的车轮力传感器,对传感器在运动状态下的测量和解耦进行系统的分析研究,最终设计出一款具有惯性解耦功能的车轮力传感器。论文的主要工作如下:1、设计运动感知车轮力传感器采集系统,采集模块以C8051F021芯片为核心,通过引入惯性测量模块,实现对惯性力产生的原因—运动场中的加速度进行实时测量,再辅以无线传输模块共同组成采集系统的硬件部分。并在此基础上编写采集系统的嵌入式软件,制定相应的通信协议,将采集的力信号和惯性信号传输到上位机中。2、开发上位机数据采集分析软件,在windows平台上开发具有人性化操作界面的车轮力传感器上位机数据采集分析软件。软件用于实现系统配置、实时控制、数据处理以及数据显示等功能。3、研究惯性力解耦算法:通过分析传感器采集的数据,挖掘惯性力与加速度之间的内在联系,利用BP神经网络建立惯性力回归和预测,实现惯性力的解算与补偿。4、完成惯性力标定和解耦实车实验:利用自行设计的惯性力标定台架,设计惯性力标定方法,并进行相应的标定实验,将标定实验结果与BP神经网络预测得到惯性力进行对比,来验证模型的正确性;同时设计实车实验,验证所设计的车轮力传感器系统实际的惯性解耦效果。
冯李航[6]（2017）在《多维轮力传感器及其运动—力解耦关键技术研究》文中进行了进一步梳理车轮力表征了车辆车轮与地面相互作用的结果,实时的轮力信号为对车辆动态性能测试和主动安全分析评价起到至关重要的作用,如路谱采集和台架模拟再现、轮胎动特性、悬架动态特性、车辆行驶路面感知等。车轮力传感器（Wheel Force Transducer, WFT）为实时的轮力测量提供了一种有效的手段,因此研发和设计具有自主知识产权的轮力传感器对于提高我国的车辆检测技术水平具有重要意义。本文围绕多维轮力传感器,针对传感器在运动状态的测量和解耦等进行了系统性研究。论文主要内容如下:1.针对现有WFT在运动场中的测量精度不高问题,从理论上分析了传感器自身惯性引入的误差及其耦合机理,提出了进行运动-力解耦研究的思路和方法。在轮辐式WFT的测量和结构解耦原理的基础上,基于运动场中的牛顿定律建立其惯性力学模型,并利用有限元对惯性耦合进行了仿真和验证。2.将惯性测量技术引入轮力测量,设计实现具有运动感知功能的多维WFT,包含轮力、转角、惯性测量的多传感器系统。根据系统架构和总成方法,将设计分为感知、采集、传输和处理等多个环节,完成了传感体的机械结构优化与设计、采集和传输模块等硬件电路设计,给出了运动-力解耦的信息处理方法。3.面向WFT系统的多传感器初值问题研究。由于实际安装、加工、工艺等原因,传感器弹性体、编码器、惯性传感器与车轮坐标系并不完全一致,存在初值误差而影响解耦精度,因此,本文利用旋转解算的交变信号特征,设定特定的工况如水平停车或匀速行驶,研究多传感器WFT系统的初值校准方法。4.兼顾降噪和角加速度预测的WFT滤波方法研究。考虑实际测量与惯性解耦特征,直接利用陀螺仪输出估计角加速度将引入严重的漂移误差,本文采用了一种基于Singer-QKF的滤波和估计方法,兼有系统噪声抑制和实时状态估计。5. WFT非线性惯性力耦合回归问题研究。实际运动场的耦合是动态且变化的,通过改进连续加速度加载的标定方式,并利用最小二乘支持向量机进行学习训练,实现对非线性惯性力的回归预测,进一步提高实际运动-力解耦的精度。6.运动感知WFT标定与实验研究。依托并设计不同的标定平台和方法,对传感器的轮力静态特性和惯性力稳态特性进行了实验研究;特别是定义了惯性耦合分析的不同性能指标,基于Carsim仿真环境验证了解耦方法的可行性,最后给出了应用于实车路试的测量和解耦结果。
薛雪[7]（2016）在《分布式驱动电动汽车横摆稳定性控制策略研究》文中进行了进一步梳理随着电动汽车产业发展,分布式驱动电动汽车以其动力性好、传动效率高、结构紧凑等优点已经成为研发重点和热点之一。本文以线控分布式驱动纯电动乘用车为研究对象,重点开展了分布式驱动电动汽车的横摆稳定性控制策略研究。首先,在CarSim中建立车身系统、空气动力学系统、转向系统、传动系统、悬架系统、制动系统模型,在Matlab/Simulink中建立了轮胎模型、驾驶员模型及电机模型。结合两方面模型建立了完整的轮毂电机驱动整车动力学模型。其次,为了获取准确的车辆状态参数,基于扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波算法分别估计车辆行驶状态参数,以方向盘转角和纵向加速度为输入,以横向加速度为观测变量,进行车辆质心侧偏角和横摆角速度的估计。将估计结果与整车模型输出的参数进行对比,结果证明,这两种滤波算法都可以有效的估计车辆状态参数,并且无迹卡尔曼滤波算法的估计精度高于扩展卡尔曼滤波。第三,基于模糊控制对系统测量噪声进行自适应调整,通过联合仿真表明这种自适应无迹卡尔曼滤波方法比无迹卡尔曼滤波方法对车辆参数的估计精度更高,在双移线工况下的质心侧偏角估计中,精度提高了7.1%,横摆角速度的估计中,精度提高了4.6%。在蛇形工况下的质心侧偏角估计中,精度提高了6.7%,在横摆角速度的估计中,精度提高了4.7%。第四,开展了横摆稳定性算法研究,采用分层控制策略,上层运动跟踪层采用基于滑模控制的横摆角速度控制算法,下层转矩分配采用平均分配,进行了双移线工况和蛇形工况的仿真与分析,仿真结果说明,横摆稳定性控制算法能在极限工况下大大改善分布式驱动电动汽车的横摆稳定性。最后,通过半实物仿真平台验证了控制算法的有效性,试验证明,在横摆稳定性控制系统的作用下,车辆在双移线工况中质心侧偏角幅值下降了40.5%,车辆横摆角速度幅值下降了52%,车辆在蛇形工况中质心侧偏角幅值下降了32.3%,车辆横摆角速度下降了36.7%,可以证明在控制系统的作用下,车辆的横摆稳定性和轨迹保持能力都有了很大提升。
王东[8]（2016）在《汽车轮力测量解耦理论与技术研究》文中研究指明车轮力是车辆、地面和空气对于车轮的共同作用结果,实时检测车辆在各种状态下车轮的受力情况是分析车辆运动和开展诸多车辆实验的基础。作为测量车辆在行驶过程中车轮所受力和力矩的专用工具,多维轮力传感器在车辆实验和测试中占据着无可替代的地位,因此研发和设计具有自主知识产权的轮力传感器对于提高我国的车辆制造业水平具有重要意义。本文围绕多维轮力传感器的设计,针对传感器的测量和解耦等数据处理方法进行了系统性研究。论文主要内容如下：1.研究了多维轮力传感器的设计方法,按照轮力测量过程将传感器设计划分为轮力感知、轮力采集和轮力数据处理三个功能环节,明确了各个环节的设计要求,并完成了传感体、组桥电路、采集模块和传输模块等传感器硬件设计,同时设计了基于结构解耦和旋转解耦的数据处理方法。2.针对多维轮力传感器中各个测量通道之间存在的结构耦合问题,依托轮力传感器标定平台,设计并完成了传感器的静态标定实验,建立了传感器各个测量通道的输出电压和实际加载到传感体上的轮力间的数学关系,通过对实验结果的分析与处理,大幅降低了测量通道之间的耦合程度。3.由于多维轮力传感器工作时随车轮一起转动,车轮旋转角度测量的精确程度会直接影响轮力数据处理的旋转解耦效果。本文针对传感器中使用的绝对式编码器设计了编码器安装初值标定方法。经过半实物实验验证,该方法能够准确解算出编码器安装时零点的位置,极大的降低了由于编码器安装初值估计误差引起车轮旋转转角度测量误差,并提高了旋转解耦精度。4.针对多维轮力传感器特定安装方式下,编码器在车辆转弯过程中出现的输出角度偏差问题,提出了一种编码器输出补偿算法,该方法通过实时对比GPS测量到的车速和由编码器输出估计得到的车轮转速,判断是否出现角度偏差,并对编码器的输出进行修正。通过实车实验可以证实,该补偿方法有效地提高了轮力解算的准确性。5.针对车轮力信号的随机性强、难以建模等问题,本文将轮力信号分成两个动态情况进行考虑,分别建立了基于一阶马尔科夫过程的高动态Singer车轮力模型和基于平面转弯模型的低动态车轮力模型,实现了对于随机轮力信号的精确建模。6.针对轮力信号的降噪问题,提出了一种自适应滤波方法,实时地对轮力进行旋转解耦和滤波。该方法以计算效率高且适用于非线性系统的稀疏网格求积分点卡尔曼滤波器为核心,在交互式多模型算法框架下实时计算各模型所占权重,并以此为基础选择合适车轮力模型对数据进行滤波和旋转解耦,实现了车轮力模型的自适应选择,显着提高了轮力解算精度。
马彬[9]（2014）在《车路协同动力学差异特性及轮胎印迹机理研究》文中研究表明轮胎印迹作为事故现场的重要痕迹，为交通事故判定分析的重要依据之一。事故车辆的轮胎路面印迹在制动（特别是安装ABS的汽车）、转弯工况下表现出的显现不确定性现象，给交通安全、痕迹物证鉴识和交通事故分析等专家带来巨大麻烦。分析和研究轮胎路面印迹的显隐特性，为交通事故提供更加可靠的判定依据仍然是目前尚待解决的问题。将车辆路面视为一个系统，围绕轮胎路面作用机理、轮胎动态作用力、轮胎摩擦、磨损等方面的问题展开研究，充分考虑影响因素的关联机理，解析轮胎印迹显隐特性的车辆路面系统动力学特性，解决出现轮胎印迹显隐特性的区域判定、影响因素等问题。（1）根据橡胶粘弹性特性及粗糙路面分形特性，应用粗糙路面接触理论，解析粗糙路面上的橡胶接触机理，建立橡胶粗糙路面接触面积改进模型；依据轮胎路面作用原理，简化处理橡胶粘弹性能量损失模型，提出考虑轮胎特性和路面分形特性的滑动摩擦因数改进模型，获得轮胎和路面特性对动滑动摩擦因数变化特性的影响规律。（2）考虑胎体和胎面非线性特性，通过求解轮胎滑移区域的滑移速度，建立考虑轮胎橡胶特性、路面特性、滑移速度及垂向载荷的一般理论和魔术公式轮胎动摩擦模型，运用CarSim轮胎仿真平台验证轮胎动摩擦模型的有效性；探析动滑动摩擦因数、轮胎和路面（力学、材料、工况）特性对轮胎动态作用力变化特性的影响。（3）结合简化的轮胎动摩擦模型和多维非线性车辆模型，构建具有15DOF的车辆路面系统非线性动力学模型；应用GPRS技术和惯性测量技术，开发车载转弯制动稳定性测量系统，对车路耦合模型进行试验验证；运用PC-Crash提取事故车辆动态参数变化情况，揭示各影响因素对车辆动态参数的变化及其差异特性的影响。（4）对胎面橡胶磨损脱落特性进行微观解析，结合车辆路面系统非线性动力学模型，对轮胎作用力差异特性进行研究；运用广义能量法，结合轮胎摩擦能量模型对轮胎摩擦能量及其差异特性进行量化分析；构建胎面磨损质量能量模型，定性、定量解析非稳态工况下橡胶磨损脱落质量及其差异特性，从系统动力学角度解析印迹显隐特性产生机理。
李伟[10]（2013）在《基于神经网络的间接输出型车轮六维力传感器研究》文中指出汽车运动是轮胎与地面作用的结果,测量汽车行驶过程中车轮上各维载荷的变化,能够准确反映整车运动的性能指标,对汽车整车和各分系统研究有重要意义。车轮力测量的核心技术是多维轮力传感器（wheel Force Transducer,简称WFT）技术,研究WFT的测量精度问题具有重要的理论研究意义和工程应用价值。本文以提高WFT的测量精度为目的,对WFT的静态解耦进行了研究,完成的工作如下：（1）对汽车车轮进行了受力分析,对车轮六维力传感器的设计结构与测量原理进行了阐述。确定了以八梁轮辐式结构作为传感器弹性体的结构,在此基础上设计了弹性体应变片的布片方案,根据传感器弹性梁的对称性特点,弹性应变片两两对称的原则,设计了六组测量电桥,来测量六维力传感器的六维通道输出载荷,得到了传感器结构的近似解耦输出信号的应变关系模型。（2）介绍了六维力传感器的液压标定实验系统及标定实验的原理、方法和步骤。分析了WFT的静态标定实验：对标定实验数据采用平均化处理的方法剔除粗大误差,对六维力传感器的静态指标参数进行了分析,推导出六维力传感器的耦合关系矩阵。（3）对WTF进行了静态线性解耦研究。假设WFT为线性系统,对该系统进行显着性检验。分析了WFT的静态线性解耦原理,针对标定WFT时不能真正意义上施加单维力的情况,提出了迭代法来逐步逼近传感器的单维力标定环境,对标定数据进行最小二乘拟合,得到六维力传感器的耦合系数矩阵,从而实现WFT的静态线性解耦。引入了静态耦合率的概念,进行了WFT耦合度分析。系统的耦合率数值尽管只有少部分偏大,也呈随机分布的特点,但可发现各维力矩对各维力的耦合影响是比较强的。这说明静态线性解耦模型并不能完全反映实际工程应用中的各项特性。（4）为了克服WFT静态线性解耦的局限性,进行了静态非线性解耦研究。构建了基于BP网络的WFT解耦模型,由于BP网络存在收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,因此提出了基于遗传算法GA与BP网络结合的方法,即GA-BP网络的WFT静态非线性解耦方法。设计了基于遗传算法的BP网络初始权值的优化方案。最后,利用标定实验获取的样本数据,对系统的解耦模型进行了仿真试验,结果表明该方法的可行性和有效性。
二、汽车轮力测量方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、汽车轮力测量方法（论文提纲范文）
（1）基于车轮六分力的数据采集与分析系统设计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 测试系统 |
| 1.1 测试系统的硬件组成 |
| 1.1.1 轮力及运动参数的测量方法 |
| 1.1.2 GPS运动参数的测量方法 |
| 1.2 测试系统的软件开发 |
| 1.2.1 信号串口配置 |
| 1.2.2 动态数据采集与处理分析 |
| 1.2.3 历史数据处理分析 |
| 2 道路实车测试 |
| 3 结论 |
（2）基于高性能轮胎试验机的测力车轮标定系统开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 测力车轮国内外研究进展 |
| 1.2.2 六分力传感器标定方法国内外研究进展 |
| 1.3 论文技术路线 |
| 1.4 论文创新点 |
| 第二章 基于高性能轮胎试验机的六分力标定方案及标定系统架构确定 |
| 2.1 传感器标定及主要性能指标 |
| 2.2 基于轮胎刚度机标定方案的设计 |
| 2.2.1 轮胎刚度试验机及数据输出方式 |
| 2.2.2 基于轮胎刚度机的标定方案设计 |
| 2.2.3 基于轮胎刚度机的标定方案可行性验证 |
| 2.3 基于FLAT-TRAC试验机标定方案的设计 |
| 2.3.1 Flat-Trac试验机及数据输出方式 |
| 2.3.2 基于Flat-Trac试验机的标定方案设计 |
| 2.4 标定系统架构确定 |
| 2.4.1 标定系统功能需求 |
| 2.4.2 标定系统整体架构设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 标定系统数据采集硬件集成 |
| 3.1 标定系统硬件整体架构 |
| 3.2 标定系统数据采集硬件选型 |
| 3.2.1 滑环选型 |
| 3.2.2 数据采集器及测试模块选型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 标定系统软件开发 |
| 4.1 标定系统软件架构 |
| 4.2 数据采集器软件架构 |
| 4.2.1 传感器数据采集 |
| 4.2.2 基于UDP的数据通讯 |
| 4.3 上位机软件设计 |
| 4.3.1 上位机软件架构 |
| 4.3.2 上位机数据处理方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 测力车轮标定试验及数据处理 |
| 5.1 基于轮胎刚度机的静态标定试验 |
| 5.1.1 垂直力静态标定试验 |
| 5.1.2 纵向力静态标定试验 |
| 5.2 基于FLAT-TRAC试验机的滚动标定试验 |
| 5.2.1 测力车轮滚动试验 |
| 5.2.2 基于Flat-Trac试验机的滚动标定试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于LabVIEW的汽车道路数据同步采集与分析系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外六分力研究现状及发展概况 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 2 测试系统的理论基础 |
| 2.1 标准轮胎坐标系 |
| 2.1.1 SAE标准轮胎运动坐标系 |
| 2.1.2 汽车轮胎六分力坐标系与车身坐标系 |
| 2.2 汽车轮胎的特性 |
| 2.2.1 轮胎的模型 |
| 2.2.2 轮胎的力学特性 |
| 2.3 车轮运动参数 |
| 2.3.1 滑动率 |
| 2.3.2 车轮侧偏力与侧偏角 |
| 2.3.3 车轮外倾角γ |
| 2.3.4 横摆角速度 |
| 2.4 汽车动力学参数 |
| 2.4.1 地面制动力 |
| 2.4.2 地面制动力与附着力之间的关系 |
| 2.4.3 滑动率与附着系数之间的关系 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 测试系统的总体结构 |
| 3.1 测试系统的总体布局 |
| 3.2 测试系统硬件结构 |
| 3.2.1 WFT内部结构与原理 |
| 3.2.2 GPS车速传感器 |
| 3.2.3 数据采集卡的选择 |
| 3.3 系统软件的开发平台 |
| 3.3.1 LabVIEW的简介 |
| 3.3.2 LabVIEW的特点 |
| 3.3.3 LabVIEW程序的设计原则 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统数据采集与动态信号分析 |
| 4.1 系统功能的分析 |
| 4.2 系统采集流程设计 |
| 4.3 软件程序的总体设计 |
| 4.3.1 前面板的设计 |
| 4.3.2 后面板的设计 |
| 4.4 系统传感器延时信号分析及处理 |
| 4.4.1 多传感器的集成同步方法 |
| 4.4.2 传感器的同步延时分析 |
| 4.4.3 WFT/GPS信号的同步采集策略 |
| 4.5 传感器信号的处理与分析 |
| 4.6 程序保护 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 测试前的工作准备 |
| 5.2 测试系统的标定 |
| 5.2.1 传感器初值标定 |
| 5.2.2 数据值标定 |
| 5.3 程序的调试运行 |
| 5.4 数据测试与分析 |
| 5.4.1 数据测试与分析 |
| 5.4.2 数据运用分析 |
| 5.5 安装程序的创建 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（4）运动-力解耦的多维轮力传感器研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 WFT运动-力解耦理论解析 |
| 2.1 力-力维间解耦与测量原理 |
| 2.2 惯性耦合效应与分析 |
| 2.3 旋转解耦与初值校准 |
| 3 运动感知功能的WFT设计与实现 |
| 3.1 系统架构与总成 |
| 3.2 运动-力联合解耦方法 |
| 4 实验与结果分析 |
| 4.1 旋转解耦测试 |
| 4.2 惯性解耦测试 |
| 4.3 传感器综合性能 |
| 4.4 综合对比实验 |
| 4.4.1 旋转解耦对比实验 |
| 4.4.2 惯性解耦对比实验 |
| 5 结 论 |
（5）具有惯性解耦功能的车轮力传感器设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 系统基本原理 |
| 2.1 车轮力理论介绍 |
| 2.1.1 车轮力定义 |
| 2.1.2 车轮力坐标系变换 |
| 2.2 弹性体结构设计 |
| 2.2.1 弹性体应变分析 |
| 2.2.2 贴片分布 |
| 2.3 加速度的测量 |
| 2.4 系统电源的选取 |
| 2.5 信号传输 |
| 2.6 系统总体结构 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 运动感知车轮力传感器设计 |
| 3.1 系统下位机硬件设计 |
| 3.1.1 功能需求 |
| 3.1.2 下位机硬件整体结构 |
| 3.1.3 惯性模块设计 |
| 3.1.4 采集模块设计 |
| 3.2 系统下位机软件设计 |
| 3.2.1 功能需求 |
| 3.2.2 通信协议设计 |
| 3.2.3 软件流程 |
| 3.2.4 程序设计步骤 |
| 3.3 系统上位机平台设计 |
| 3.3.1 功能需求 |
| 3.3.2 上位机总体结构 |
| 3.3.3 上位机软件设计流程 |
| 3.3.4 各功能模块介绍 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 惯性解耦算法研究 |
| 4.1 惯性解耦的实现方法 |
| 4.1.1 惯性解耦模型 |
| 4.1.2 惯性解耦的难点 |
| 4.2 基于BP神经网络惯性力预测算法研究 |
| 4.2.1 人工神经网络简介 |
| 4.2.2 BP神经网络算法 |
| 4.2.3 基于BP神经网络非线性惯性力预测模型 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 实验与测试 |
| 5.1 轮力静态标定实验 |
| 5.1.1 静态标定平台 |
| 5.1.2 轮力标定方法 |
| 5.2 线加速度标定实验 |
| 5.2.1 实验方法 |
| 5.2.2 实验结果分析 |
| 5.3 角加速度标定实验 |
| 5.3.1 实验方法 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.4 实车测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）多维轮力传感器及其运动—力解耦关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 WFT国内外研究现状 |
| 1.2.1 WFT国外研究现状 |
| 1.2.2 WFT国内研究现状 |
| 1.3 WFT运动-力解耦技术研究现状 |
| 1.4 论文内容安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 WFT运动-力耦合理论分析 |
| 2.1 WFT多维力测量原理 |
| 2.1.1 旋转转解耦与坐标变换 |
| 2.1.2 弹性体应力变形分析 |
| 2.1.3 结构自解耦与组桥 |
| 2.2 WFT运动-力耦合效应理论 |
| 2.2.1 WFT运动场下的惯性耦合及影响 |
| 2.2.2 单维加速度惯性载荷 |
| 2.2.3 惯性耦合的力学解析 |
| 2.3 WFT结构惯性耦合仿真分析 |
| 2.3.1 有限元仿真验证 |
| 2.3.2 耦合误差估计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 运动感知WFT设计与实现 |
| 3.1 系统架构与总成 |
| 3.2 轮力感知环节设计 |
| 3.2.1 性能优化指标 |
| 3.2.2 弹性体形状优化 |
| 3.2.3 正交试验设计与校核 |
| 3.3 信息采集环节设计 |
| 3.3.1 转角测量模块 |
| 3.3.2 惯性测量模块 |
| 3.3.3 采集电路 |
| 3.4 数据传输环节设计 |
| 3.4.1 传输电路 |
| 3.4.2 数据终端 |
| 3.4.3 非接触通讯方法与协议 |
| 3.5 信息处理环节设计 |
| 3.5.1 采集软件设计 |
| 3.5.2 信息处理与解耦流程 |
| 3.5.3 运动-力解耦问题与难点 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 运动感知WFT初值校准方法研究 |
| 4.1 WFT多传感器初值问题 |
| 4.2 编码器角度和预应力补偿方法 |
| 4.3 惯性传感器初始安装对准 |
| 4.3.1 安装方位角校准 |
| 4.3.2 偏心误差校准 |
| 4.4 初值标定实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 WFT加速度估计与滤波方法研究 |
| 5.1 WFT噪声与滤波问题 |
| 5.2 线加速度的平滑滤波 |
| 5.3 基于SINGER-QKF的滤波与角加速度估计 |
| 5.3.1 求积分点卡尔曼滤波器 |
| 5.3.2 Singer-QKF滤波方法 |
| 5.4 滤波仿真实验 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 WFT非线性惯性解耦方法研究 |
| 6.1 WFT非线性惯性耦合问题 |
| 6.2 基于LS-SVR的WFT非线性惯性力回归预测 |
| 6.2.1 最小二乘支持向量回归机 |
| 6.2.2 基于耦合误差的非线性模型 |
| 6.3 非线性模型评估 |
| 6.4 回归结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 运动感知WFT的标定与实验 |
| 7.1 标定设备与方法 |
| 7.1.1 轮力静态标定 |
| 7.1.2 线加速度实验 |
| 7.1.3 角加速度实验 |
| 7.1.4 标定过程与处理方法 |
| 7.2 WFT轮力静态特性 |
| 7.2.1 单通道轮力特性 |
| 7.2.2 最小二乘线性解耦方法 |
| 7.2.3 维间耦合度 |
| 7.3 WFT惯性载荷特性 |
| 7.3.2 单维加速度的惯性载荷特性 |
| 7.3.3 惯性耦合性能指标 |
| 7.4 仿真实验 |
| 7.4.1 基于WFT总成的惯性耦合度计算 |
| 7.4.2 基于加速度的运动-力解耦仿真 |
| 7.5 实车路试 |
| 7.5.1 路面对比测试 |
| 7.5.2 直线制动测试 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士期间发表论文、从事的科研工作及成果 |
| 作者简介 |
（7）分布式驱动电动汽车横摆稳定性控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 分布式驱动电动汽车国内外发展现状 |
| 1.2.1 分布式驱动电动汽车研究现状 |
| 1.2.2 车辆状态参数估计方法研究现状 |
| 1.2.3 四轮独立驱动电动汽车横摆稳定性控制国内外研发现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 分布式驱动电动汽车整车动力学建模 |
| 2.1 CarSim软件子系统建模 |
| 2.1.1 车身系统模型 |
| 2.1.2 空气动力学模型 |
| 2.1.3 动力与传动系统模型 |
| 2.1.4 制动系统模型 |
| 2.1.5 转向系统模型 |
| 2.1.6 悬架系统模型 |
| 2.2 基于CarSim和Simulink联合建立整车动力学模型 |
| 2.2.1 动力与传动系统模型 |
| 2.2.2 轮胎模型 |
| 2.2.3 驾驶员模型 |
| 2.2.4 电机模型 |
| 2.2.5 动力学仿真平台搭建 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于扩展卡尔曼和无迹卡尔曼滤波算法的车辆状态参数估计 |
| 3.1 状态参数估计方法概述 |
| 3.1.1 经典卡尔曼滤波算法 |
| 3.1.2 扩展卡尔曼滤波理论 |
| 3.1.3 无迹卡尔曼滤波理论 |
| 3.2 车辆状态参数估计模型的建立 |
| 3.3 基于扩展卡尔曼滤波算法的车辆状态参数估计 |
| 3.4 基于无迹卡尔曼滤波算法的车辆状态参数估计 |
| 3.5 两种滤波方式仿真结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于自适应无迹卡尔曼滤波估计车辆状态参数 |
| 4.1 模糊控制器设计 |
| 4.2 UKF及自适应UKF仿真对比与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 分布式驱动电动汽车横摆稳定性控制策略研究 |
| 5.1 车辆横摆稳定性控制算法研究 |
| 5.2 横摆稳定性控制算法设计 |
| 5.2.1 二自由度车辆模型的建立 |
| 5.2.2 横摆角速度控制算法设计 |
| 5.2.3 转矩分配控制 |
| 5.2.4 横摆稳定性控制算法结构图 |
| 5.3 车辆横摆稳定性控制系统仿真与分析 |
| 5.3.1 双移线工况下横摆稳定性控制仿真与分析 |
| 5.3.2 蛇形工况下横摆稳定性控制仿真与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 分布式驱动电动汽车横摆稳定性硬件在环仿真 |
| 6.1 分布式驱动电动汽车半实物平台搭建 |
| 6.2 横摆稳定性控制算法的硬件在环仿真实验 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（8）汽车轮力测量解耦理论与技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 轮力测量技术研究现状 |
| 1.2.1 车轮力和车轮力测量方法 |
| 1.2.2 车轮力传感器国外研究现状 |
| 1.2.3 车轮力传感器国内研究现状 |
| 1.3 车轮力传感器技术难点与基本技术路线 |
| 1.4 论文内容安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 多维轮力传感器设计 |
| 2.1 轮力信息感知环节设计 |
| 2.1.1 弹性体设计 |
| 2.1.2 应变分析及应变片布片方法 |
| 2.2 轮力信息采集环节设计 |
| 2.2.1 采集模块设计 |
| 2.2.2 传输模块设计 |
| 2.2.3 非接触式通讯方法与协议 |
| 2.3 轮力信息处理环节设计 |
| 2.3.1 辅助坐标系定义 |
| 2.3.2 轮力信息处理流程 |
| 2.4 车轮力传感器的实车安装与测试 |
| 2.4.1 传感器安装 |
| 2.4.2 实车测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多维轮力传感器静态标定与结构解耦研究 |
| 3.1 传感器静态性能指标 |
| 3.1.1 线性度 |
| 3.1.2 重复性 |
| 3.1.3 迟滞性 |
| 3.2 多维轮力传感器标定设备与方法 |
| 3.2.1 多维轮力标定平台 |
| 3.2.2 标定过程和样本的抽取 |
| 3.3 轮力标定和静态特性 |
| 3.3.1 F_x~e静态特性 |
| 3.3.2 F_y~e静态特性 |
| 3.3.3 F_z~e静态特性 |
| 3.3.4 M_y~e静态特性 |
| 3.4 多维轮力传感器维间解耦方法 |
| 3.4.1 维间耦合度 |
| 3.4.2 线性解耦方法 |
| 3.4.3 非线性解耦方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 车轮旋转角度测量方法研究 |
| 4.1 旋转角度偏差影响 |
| 4.2 编码器初始安装角度标定 |
| 4.2.1 标定方法 |
| 4.2.2 半实物实验 |
| 4.3 编码器角度偏差补偿 |
| 4.3.1 产生原因 |
| 4.3.2 补偿方法 |
| 4.3.3 仿真实验 |
| 4.3.4 实车实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 轮力数据滤波算法研究 |
| 5.1 传统滤波方法 |
| 5.1.1 小波变换和降噪原理 |
| 5.1.2 轮力数据的小波滤波 |
| 5.2 自适应实时滤波算法 |
| 5.2.1 实时滤波器的选择 |
| 5.2.2 轮力数据模型 |
| 5.2.3 交互式多模型算法 |
| 5.2.4 自适应实时滤波的实现 |
| 5.3 仿真实验 |
| 5.3.1 直线加速仿真实验 |
| 5.3.2 制动仿真实验 |
| 5.3.3 转弯仿真实验 |
| 5.4 半实物实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士期间发表论文和申请专利情况 |
（9）车路协同动力学差异特性及轮胎印迹机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 轮胎路面作用机理研究现状 |
| 1.2.2 轮胎路面动态作用力研究现状 |
| 1.2.3 轮胎摩擦磨损问题研究现状 |
| 1.2.4 存在问题 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 轮胎路面动滑动摩擦因数改进模型 |
| 2.1 粗糙路面自仿射分形特性 |
| 2.1.1 分形理论 |
| 2.1.2 粗糙路面分形特性及理论 |
| 2.1.3 一般接触机理分析 |
| 2.2 接触面积分析 |
| 2.2.1 接触面积定性分析 |
| 2.2.2 接触面积简化计算 |
| 2.2.3 结果及分析 |
| 2.3 橡胶粘弹性能量损耗建模 |
| 2.3.1 粘弹性能量损耗模型简化 |
| 2.3.2 仿真验证 |
| 2.4 动滑动摩擦因数改进模型 |
| 2.4.1 轮胎路面滑移作用机理 |
| 2.4.2 建模及验证 |
| 2.4.3 改进模型验证 |
| 2.5 动滑动摩擦因数影响因素分析 |
| 2.5.1 路面特性因素 |
| 2.5.2 橡胶特性因素 |
| 2.5.3 接触压强特性 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 轮胎动摩擦模型建模与分析 |
| 3.1 轮胎模型 |
| 3.1.1 轮胎坐标系 |
| 3.1.2 滑移率 |
| 3.1.3 轮胎接地特性 |
| 3.1.4 滑移区域速度 |
| 3.2 轮胎动摩擦特性建模 |
| 3.2.1 动滑动摩擦因数拟合 |
| 3.2.2 轮胎动摩擦模型的一般形式 |
| 3.2.3 无量纲魔术公式动摩擦模型 |
| 3.3 轮胎动摩擦模型计算结果 |
| 3.3.1 轮胎模型仿真验证 |
| 3.3.2 轮胎动滑动摩擦特性分析 |
| 3.3.3 动摩擦特性影响分析 |
| 3.4 轮胎作用力仿真 |
| 3.4.1 轮胎纵向力 |
| 3.4.2 轮胎横向力 |
| 3.4.3 轮胎合力 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 车辆非稳态动态特性仿真分析 |
| 4.1 整车模型 |
| 4.1.1 坐标系及变换 |
| 4.1.2 车辆非线性动力学建模 |
| 4.1.3 其他模型 |
| 4.2 典型工况试验验证 |
| 4.2.1 车辆操纵稳定性检测系统搭建 |
| 4.2.2 直线制动与转弯制动 |
| 4.2.3 试验结果分析 |
| 4.2.4 模型仿真验证 |
| 4.3 车辆非稳态动力学特性分析 |
| 4.3.1 动力学条件及参数 |
| 4.3.2 车辆参数对非稳态动态特性的影响 |
| 4.4 车辆动态参数差异特性分析 |
| 4.4.1 质心加速度差异特性分析 |
| 4.4.2 动态响应参数差异特性分析 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 轮胎印迹差异特性广义能量法解析 |
| 5.1 滑移工况下印迹形成微观机理 |
| 5.2 轮胎动态作用力差异数值分析 |
| 5.2.1 轮胎动态作用力差异建模 |
| 5.2.2 轮胎动态作用力差异特性数值分析 |
| 5.3 轮胎力差异特性的能量法计算 |
| 5.3.1 轮胎摩擦能量模型 |
| 5.3.2 轮胎摩擦功率差异 |
| 5.4 轮胎磨损能量法解析 |
| 5.4.1 胎面磨损量能量模型 |
| 5.4.2 磨损量差异分析 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及主要参加项目 |
| 致谢 |
（10）基于神经网络的间接输出型车轮六维力传感器研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 六维力传感器国内外研究的现状和趋势 |
| 1.2.1 六维力传感器的分类 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 国内研究现状 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 |
| 第2章 车轮六维力传感器的设计 |
| 2.1 基础知识 |
| 2.1.1 车轮受力分析 |
| 2.1.2 传感器信号的坐标转换 |
| 2.2 车轮六维力传感器的弹性体设计及布片方案 |
| 2.2.1 弹性体和应变片 |
| 2.2.2 组桥方案的设计 |
| 2.2.3 多维力测量信号的解耦分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 车轮六维力传感器标定实验分析 |
| 3.1 传感器标定实验概述 |
| 3.1.1 传感器标定的原理及意义 |
| 3.1.2 传感器标定实验的具体步骤 |
| 3.2 标定实验 |
| 3.2.1 传感器标定实验系统介绍 |
| 3.2.2 传感器的标定实验的方法和过程 |
| 3.3 特性指标参数的推导 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 车轮六维力传感器静态线性解耦研究 |
| 4.1 六维力传感器解耦的必要性分析 |
| 4.2 六维力传感器静态线性假设的显着性检验 |
| 4.2.1 显着性检验 |
| 4.2.2 对车轮六维力传感器线性假设的显着性检验 |
| 4.3 车轮六维力传感器静态线性解耦原理 |
| 4.4 车轮六维力传感器的静态线性解耦 |
| 4.4.1 静态标定实验中的数据特点 |
| 4.4.2 静态线性解耦算法 |
| 4.4.3 静态线性解耦的迭代法实现 |
| 4.4.4 六维力传感器的耦合度分析 |
| 4.5 本章总结 |
| 第5章 基于BP网络的六维力传感器静态非线性解耦 |
| 5.1 解耦方法的提出 |
| 5.2 基础知识与理论 |
| 5.2.1 人工神经网络 |
| 5.2.2 BP网络 |
| 5.2.3 遗传算法 |
| 5.2.4 BP网络中引入遗传算法 |
| 5.3 基于BP网络的车轮六维力传感器解耦原理 |
| 5.4 解耦过程的实现 |
| 5.4.1 解耦模型的建立 |
| 5.4.2 训练样本的形成及归一化处理 |
| 5.4.3 遗传算法优化BP网络学习规则和初始权值的方法设计 |
| 5.4.4 车轮力传感器解耦网络的训练、测试及实验数据分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、汽车轮力测量方法（论文参考文献）
- [1]基于车轮六分力的数据采集与分析系统设计[J]. 孙仁云,张杨,吴艾蔓,席林,李何钰秋,刘长伟. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2020(07)
- [2]基于高性能轮胎试验机的测力车轮标定系统开发[D]. 朱官宝. 安徽农业大学, 2020(04)
- [3]基于LabVIEW的汽车道路数据同步采集与分析系统研究[D]. 张杨. 西华大学, 2019(02)
- [4]运动-力解耦的多维轮力传感器研究[J]. 冯李航,王东,徐扬,林国余,张为公. 仪器仪表学报, 2017(05)
- [5]具有惯性解耦功能的车轮力传感器设计与实现[D]. 徐正正. 东南大学, 2017(04)
- [6]多维轮力传感器及其运动—力解耦关键技术研究[D]. 冯李航. 东南大学, 2017(02)
- [7]分布式驱动电动汽车横摆稳定性控制策略研究[D]. 薛雪. 北京理工大学, 2016(03)
- [8]汽车轮力测量解耦理论与技术研究[D]. 王东. 东南大学, 2016(02)
- [9]车路协同动力学差异特性及轮胎印迹机理研究[D]. 马彬. 吉林大学, 2014(09)
- [10]基于神经网络的间接输出型车轮六维力传感器研究[D]. 李伟. 武汉理工大学, 2013(S2)