导读:本文包含了车轮力论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:车轮力传感器,姿态解耦,MIMU,梯度下降法
车轮力论文文献综述
孙利成,王东,张为公,许曈[1]（2019）在《基于MIMU车轮力传感器姿态解耦方法研究》一文中研究指出为了克服编码器在车轮力姿态解耦中的局限性,设计了一种基于MIMU车轮力传感器姿态解耦方法。首先介绍了该方法的基本框架,并建立了坐标系和描述了姿态角。随后提出了一种梯度下降算法用于解算车轮的姿态,该算法能有效地结合加速度计和磁力计对MIMU中陀螺仪的输出进行补偿,使解算结果更加准确。最后的实验表明该解耦方法结果良好,为车轮力传感器姿态解耦提供理论基础。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年10期）
贺辉,李响,马洪强[2]（2019）在《六分量车轮力传感器结构多目标优化设计》一文中研究指出以六分量车轮力传感器为研究对象,进行考虑一致灵敏度和低耦合度的传感器结构多目标优化设计。首先利用有限元分析确定应变计位置,并设计测力电桥。采用最优拉丁超立方实验设计方法分析传感器结构参数对灵敏度和耦合度的影响程度。建立起考虑一致灵敏度和低耦合度的多目标结构优化设计模型,并采用NSGA-II遗传算法求解该优化设计问题。优化设计后的传感器最大耦合降到3.8%,条件数降低到2.39,在一致灵敏度和低耦合度两个相互矛盾的性能间取得了较好的平衡。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2019年06期）
商亮[3]（2018）在《具有运动感知能力的车轮力传感器设计与实现》一文中研究指出车轮力传感器是用来获取车辆行驶过程中车轮所受力的专用设备,为汽车测试和研发提供了重要的参考依据,对车辆的性能分析和评价有着重要的作用。然而,根据牛顿第二定律可知,传感器自身的附加质量在加速度场的作用下会产生惯性力/力矩,对测量的数据造成惯性耦合误差。本文设计实现具有运动感知能力的车轮力传感器,不仅能获得车轮力数据,还能获得其自身的运动信息用于惯性耦合问题的研究。论文主要内容如下:(1)构建具有运动感知能力的车轮力传感器系统。硬件主要由C8051F021最小系统、电源模块、车轮力信号调理模块、惯性测量模块、蓝牙模块构成。车轮力信号调理模块对传感器输出的车轮力信号进行调理放大。惯性测量模块采集车轮力传感器的运动信息。蓝牙模块将下位机采集到的数据发送给上位机。软件方面,包括上、下位机软件设计和系统通信协议设计,下位机软件主要负责车轮力数据和传感器运动数据的获取与传输,上位机软件为电脑端界面软件,主要负责数据的保存、处理与显示。(2)由于惯性测量模块测量时绕车轮中心旋转,且惯性模块的加速度计实际安装点与车轮中心不在同一点上,不可避免地会存在杆臂效应误差,因此本文对系统惯性测量模块的杆臂效应误差进行了研究,并设计实验方法测出杆臂长度补偿误差,校准所测量的加速度。(3)车轮力传感器运动的角加速度对于惯性耦合问题研究十分重要,却不能通过本系统直接测量获得,因此本文使用了卡尔曼滤波算法根据惯性测量模块所测角速度估计出对应时刻的角加速度。与微分法求出的角加速度对比,卡尔曼滤波算法取得了较好的角加速度估计效果。(4)对具有运动感知能力的车轮力传感器系统进行了一系列的实验与测试来验证系统的车轮动态测量精度、运动感知能力和对附加惯性载荷的解耦效果。首先通过车轮力的静态标定实验,建立了各通道输出数据和实际轮力之间的关系。然后进行了车轮力动态解算实验展示其对于动态车轮力的感知效果。接着进行了传感器运动感知方面的实验,主要进行了加减速实验和不同道路行驶实验,通过测得的实际数据展示其对于运动的感知能力。最后将本系统采集的数据用来进行惯性解耦,验证实际的附加惯性载荷解耦效果。(本文来源于《东南大学》期刊2018-05-01）
徐正正[4]（2017）在《具有惯性解耦功能的车轮力传感器设计与实现》一文中研究指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。(本文来源于《东南大学》期刊2017-05-13）
魏健,张和明,田雷[5]（2016）在《基于车轮力信号的地面类型分类算法研究》一文中研究指出良好的车辆机动性能是实现军用无人车辆自主导航的前提,而地面类型的识别是提高机动性的关键。提出了基于车轮力信号的地面类型分类模型,通过车轮力传感器实时获取车轮力信号,采用经验模态分解(EMD)及自回归模型(AR)相结合的方式提取信号的有效特征,并运用支持向量机(SVM)分类器实现地面类型的分类,使用实车试验数据对所提出的分类模型进行验证。结果表明,分类模型在几何特征地面和松软地面上均取得了良好的分类效果,对于提高军用无人车辆的机动性具有重要意义。(本文来源于《小型内燃机与车辆技术》期刊2016年05期）
崔传真,何维[6]（2016）在《基于ansys车轮力传感器的优化设计》一文中研究指出车轮在行驶过程中载荷情况较为复杂,采用经典力学的计算方法往往有很大的局限性。建立了一组多个车轮力传感器弹性体的有限元模型,然后对弹性体进行结构应力分析,最后使用MATLAB软件对分析结果进行拟合,得到应变与变形梁宽的关系,再以优化约束条件最终计算出尺寸优化结果并加以验证。(本文来源于《装备制造技术》期刊2016年04期）
王佩[7]（2015）在《基于无线传输的车轮力传感器嵌入式采集系统设计》一文中研究指出车轮力传感器(Wheel Force Transducer)在汽车整体性能评估、整车设计和开发方面有重要作用。为了改进车轮力传感器数据和传输速率和采集的准确度,本文开发了基于无线传输技术的车轮力传感器嵌入式数据采集系统。该系统主要包括上位机和下位机两个部分：下位机以东南大学研发的车轮力弹性体为机械结构基础,包括了数据采集模块和数据传输模块的软硬件设计；上位机部分则是基于QT Creator和ARM平台开发的数据采集分析软件。论文主要工作内容包括：1、设计了数据采集模块硬件部分,将蓝牙、WIFI、nRF2401叁种无线通信模块集成在以C8051F021为核心的电路板上；设计了采集模块的软件,实现的功能有车轮力传感器信号的采集并通过无线模块实时传送,采集码盘数据；2、设计了数据传输模块硬件部分,叁种无线通信模块集成在以C8051F040为核心的电路板上,能够与采集模块进行无线数据传输；软件部分则对上位机命令和采集数据进行筛选,保证了上位机与采集模块之间数据的准确传送,在采集模块和上位机通信中起着连接作用；3、基于QT Creator和ARM平台开发了上位机数据采集分析软件,设计了S3C2440最小系统电路,利用QT Creator设计并实现了系统配置、试验操作、数据显示、数据处理等功能,并且构建多元线性回归模型对车轮力传感器静态耦合率进行了分析；4、设计了nRF2401、蓝牙、WIFI叁种无线传输方式的性能测试,通过丢包率和速率两个性能指标的评估,得出WIFI无线传输有更好的稳定性和传输速率的结论,并在实车试验中进行应用,达到预期效果。(本文来源于《东南大学》期刊2015-04-01）
刘庆华,晏华文,林国余,王东[8]（2013）在《基于蓝牙的车轮力传感器数据传输系统设计》一文中研究指出车轮力传感器对汽车整车性能研究有着重要的作用,为了提高车轮力传感器数据的采集精度,开发了基于蓝牙无线技术的数据传输系统.以车轮力传感器(wheel force transducer)为基础,设计了包含采集模块、传输模块和蓝牙模块的数据传输系统.采集模块以C8051F021为核心芯片,负责采集车轮力传感器输出的数据、码盘数据和检测电池电量;传输模块以C8051F040为核心芯片,负责转换命令格式和向上位机传送数据,供其后续处理和显示;蓝牙模块以CSR BC04为核心芯片,负责采集模块和传输模块之间的通信,使其通过蓝牙方式实现通讯.实验测试了系统的传输率和稳定性,并与现有的nRF2401无线传输进行对比测试,结果表明,蓝牙无线传输系统有着更快的传输率和更好的稳定性.(本文来源于《江苏科技大学学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
晏华文[9]（2013）在《基于蓝牙的车轮力数据传输系统设计》一文中研究指出车轮力传感器（Wheel Force Transducer）及以其为核心的数据采集系统对汽车整车性能研究有着重要的作用，此外，在汽车设计、开发以及性能评价方面都具有重要的意义。为了进一步提高车轮力传感器数据的采集精度和传输速度，参照国内外研究方向，并在东南大学研制的国内唯一具有自主知识产权的车轮力传感器的基础上，开发了基于蓝牙无线技术的数据传输系统。整个系统可分为下位机部分和上位机部分，下位机部分的设计主要包含采集模块和传输模块这两个子部分的软硬件设计，上位机部分主要是在windows的VC6.0平台下运用MFC开发一套基于CAN数据采集卡的上位机数据分析软件。论文主要研究内容包括：1、采集模块硬件部分以C8051F021为核心芯片，并内嵌蓝牙模块和SD卡模块，软件部分的功能主要包括采集车轮力传感器输出的数据并实现本地存储或通过蓝牙实时传送，采集码盘数据，在汽车坐标系下实施初步解耦，检测电池电量并能够低电压报警。2、传输模块硬件部分以C8051F040为核心芯片，内嵌蓝牙模块——实现与采集模块的无线通信，软件部分的功能主要是使上位机的命令能够实时到达采集模块和使采集模块的有用数据能准确无误的送达上位机，由于其对采集模块采用蓝牙无线方式，但对上位机采用CAN bus有线方式，故在沟通上位机与采集模块中起着非常关键的作用。3、上位机数据分析软件是该系统面向用户的窗口，需要具有人性化的操作界面，使用MFC工具开发windows系统下通用的窗体软件且使用简单方便。其软件功能主要包括对用户的管理、对数据进行接收、分析、显示和存储。(本文来源于《江苏科技大学》期刊2013-06-03）
高博麟,陈慧[10]（2012）在《基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态估计》一文中研究指出提出一种基于车轮侧向力和纵向力传感器信息的车辆状态观测器。建立3自由度车辆动力学模型,并构建扩展卡尔曼滤波器,结合纵向加速度传感器和横摆角速度传感器的校正信息,实时估计车辆的纵向车速和质心侧偏角。在复杂附着条件下,该车辆状态观测器对车轮滑移和路面附着条件有很好的鲁棒性。通过veDYNA车辆动力学仿真软件,对该观测器进行了仿真验证。在分离附着系数路面条件下的仿真结果显示,传统的基于2自由度和非线性轮胎模型估计方法的纵向车速最大估计误差为25 km/h,质心侧偏角最大估计误差为3°,相同工况下,提出的基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态观测器对车辆的纵向车速和质心侧偏角估计结果具有更好的精确度,最大估计误差分别不超过0.6 km/h和0.2°,对车轮滑移和复杂路面附着条件具有更强的自适应能力。(本文来源于《农业机械学报》期刊2012年12期）
车轮力论文开题报告
（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：
以六分量车轮力传感器为研究对象,进行考虑一致灵敏度和低耦合度的传感器结构多目标优化设计。首先利用有限元分析确定应变计位置,并设计测力电桥。采用最优拉丁超立方实验设计方法分析传感器结构参数对灵敏度和耦合度的影响程度。建立起考虑一致灵敏度和低耦合度的多目标结构优化设计模型,并采用NSGA-II遗传算法求解该优化设计问题。优化设计后的传感器最大耦合降到3.8%,条件数降低到2.39,在一致灵敏度和低耦合度两个相互矛盾的性能间取得了较好的平衡。
（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。
车轮力论文参考文献
[1].孙利成,王东,张为公,许曈.基于MIMU车轮力传感器姿态解耦方法研究[J].传感技术学报.2019
[2].贺辉,李响,马洪强.六分量车轮力传感器结构多目标优化设计[J].机械科学与技术.2019
[3].商亮.具有运动感知能力的车轮力传感器设计与实现[D].东南大学.2018
[4].徐正正.具有惯性解耦功能的车轮力传感器设计与实现[D].东南大学.2017
[5].魏健,张和明,田雷.基于车轮力信号的地面类型分类算法研究[J].小型内燃机与车辆技术.2016
[6].崔传真,何维.基于ansys车轮力传感器的优化设计[J].装备制造技术.2016
[7].王佩.基于无线传输的车轮力传感器嵌入式采集系统设计[D].东南大学.2015
[8].刘庆华,晏华文,林国余,王东.基于蓝牙的车轮力传感器数据传输系统设计[J].江苏科技大学学报(自然科学版).2013
[9].晏华文.基于蓝牙的车轮力数据传输系统设计[D].江苏科技大学.2013
[10].高博麟,陈慧.基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态估计[J].农业机械学报.2012