CN103793570A - 一种基于多体系统动力学的道路线形安全分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多体系统动力学的道路安全分析方法，其方法是把道路视作可视化的动力学模块，通过车辆动力学仿真响应特征，对道路设计方案的安全性进行分析和优化，包括如下步骤：（1）依据车辆动力学理论及关键控制参数，应用ADAMS对车辆模块建模；（2）利用分段埃尔米特插值对道路模型进行数值优化和分析，创建能够反映路面特征谱的3D道路模型；（3）通过MATLAB和智能模糊PID算法，创建和优化驱动控制文件和驱动参数文件；（4）构建基于“模糊控制-车辆模块-3D道路”多体系统动力学的可视化仿真平台，分析道路设计存在的潜在危险缺陷。本发明方法可以为路面条件和道路线形提供设计依据，并对道路和交通的安全分析具有重要指导意义。

Description

一种基于多体系统动力学的道路线形安全分析方法

技术领域

本发明涉及一种基于多体系统动力学的道路线形安全分析方法，属于道路线形设计分析和交通安全研究领域。

背景技术

道路设计缺陷在道路建成投入运营后极可能体现为事故多发点，因此，需尽可能在设计阶段检查出道路几何线形以及路面条件存在的安全问题。目前，交通事故多发路段的识别方法大多数依赖于道路运营后发生的交通事故数据及其相关的因素作为研究依据，对事故数据从不同角度的分析，采用不同的数据算法，开展对道路线形和路面条件进行安全性分析和潜在危险点的预测。为了降低道路线形在设计阶段存在的潜在危险因素，本发明将致力于通过一种基于多体系统动力学的道路线形安全分析方法，降低道路线形设计阶段的潜在危险路段和安全隐患。

本方法是把道路视作可视化及其参数易修改的动力学三维模块，利用分段埃尔米特插值对道路模型进行数值分析和优化，结合路面条件和道路线形，创建能够反映路面特征谱的3D道路模型；其次，通过MATLAB和智能模糊PID算法，创建和优化控制车辆运行的驱动控制文件和驱动参数文件；最后，构建基于“模糊控制—车辆模块—3D道路”多体系统动力学的可视化仿真平台，通过车—路耦合的动力学特征，即车辆纵向加速度、侧向加速度、侧倾角、侧滑角、俯仰角、横摆角、横摆角速度、横摆角加速度、转向盘转角及转向齿条行程作为动力学响应特征，参照路面条件和道路设计的一致性、协调性和安全性，分析道路设计存在的潜在安全危险路段。本发明方法可以为路面条件和道路线形提供安全设计依据，并对道路和交通的安全分析具有重要指导意义。

发明内容

本发明的目的在于针对现有道路线形安全分析的不足，提供一种基于多体系统动力学的道路线形安全分析方法，该方法可以较好的在设计阶段检查出道路几何线形以及路面条件存在的一些安全缺陷问题，具有较好的实时性和检测效率。

本发明提供一种基于多体系统动力学的道路线形安全分析方法，首先，依据车辆动力学理论分析和关键控制参数，应用ADAMS对车辆模块建模；其次，利用分段埃尔米特插值对道路模型进行数值分析和优化，结合路面条件和道路线形，创建能够反映路面特征谱的3D道路模型；第三，通过MATLAB和智能模糊PID算法，创建和优化驱动控制文件和驱动参数文件；最后，构建基于“模糊控制—车辆模块—3D道路”多体系统动力学的可视化仿真平台，通过车—路耦合的动力学特征，即车辆纵向加速度、侧向加速度、侧倾角、侧滑角、俯仰角、横摆角、横摆角速度、横摆角加速度、转向盘转角及转向齿条行程作为动力学响应特征，参照路面条件和道路设计的一致性、协调性和安全性，分析道路设计存在的潜在危险路段。

本发明方法具体包括如下步骤：

（1）依据车辆动力学理论分析和关键控制参数，应用ADAMS对车辆模块建模，具体包括如下步骤：

（1-1）利用多体系统动力学理论，对车辆控制转向系统、悬架系统和轮胎系统进行数值迭代非线性分析，得出关键设计和控制参数；

（1-2）依据分析的关键设计和控制参数，通过ADAMS软件，创建和装配车辆模块；

（2）创建能够反映路面特征谱的3D道路模型，具体包括如下步骤：

（2-1）利用分段埃尔米特插值对道路线形进行数值分析和优化；

道路边界长度的分段埃尔米特插值函数S(x)的表达式为：

$S\left(x\right)=\underset{j=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}[y_j{\mathrm{\α}}_j\left(x\right)+m_j{\mathrm{\β}}_j\left(x\right)]$

式中，y_j为第j段道路的给定函数值，α_j为第j段道路给定函数的插值基函数，m_j为第j段道路的给定函数导数，β_j为第j段道路给定函数导数的插值基函数，通过上式对道路线形进行数值分析和优化；

（2-2）依据分段埃尔米特插值函数的分析和优化，通过不同道路分段中的插值间距值，应用纬地道路HintCAD输出道路线形的三维空间逐桩坐标表和超高值；

（2-3）应用逐桩坐标表、超高值、路面条件和道路几何要素，通过Road/builder建模器，创建反映路面特征谱的3D道路模型；

（3）通过MATLAB和智能模糊PID算法，创建和优化驱动控制文件和驱动参数文件，具体包括如下步骤：

（3-1）依据道路线形几何特征和路面条件，创建车辆在道路上的行驶时间差值与速度之间的T-S模糊算法和结构辨识及参数辨识，目的是使车辆控制系统像驾驶员驾驶真实汽车一样，驱动虚拟汽车原型，精准的反映和探究汽车动力学特性，为此，采用一阶T-S模糊推理算法，其表达是为：

$R^i:\mathrm{if}{e}_1\mathrm{is}{A}_1^i,e_2\mathrm{is}{A}_2^i,\·\·\·,e_j\mathrm{is}{A}_j^i$

$\mathrm{then}{u}_i=p_0^i+p_1^i{e}_1+\·\·\·p_j^i{e}_j$

式中，e_j输入量，是由第j段道路中车辆行驶的设定速度与实际运行速度差值确定，

是模糊系统的模糊集合，u_i为根据模糊规则得到的车辆行驶速度输出值，

是模糊系统参数，由第j段道路中起止边界条件构成的一阶函数参数值确定；

根据预先计算的理论设定值和模糊规则计算各输入变量e_j的隶属度为：

${\mathrm{\μ}}_{A_j^i}=\exp (-(x_i-c_j^i)/b_j^i)$

式中，

和

分别为隶属函数的中心和宽度参数；

将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子，其表达式为：

${\mathrm{\ω}}^i={\mathrm{\μ}}_{A_j^1}\left(x_1\right)*{\mathrm{\μ}}_{A_j^2}\left(x_2\right)*{\mathrm{\μ}}_{A_j^3}\left(x_3\right)*\·\·\·*{\mathrm{\μ}}_{A_j^i}\left(x_i\right)$

依据计算结果，计算模糊系统的输出值u_i：

$u_i=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}^i(p_0^i+p_1^i{e}_1+\·\·\·p_j^i{e}_j)/\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}^i$

应用MATLAB，通过“polyfit”函数完成数据最小二乘拟合，得出相关参数值；

（3-2）为强化模糊控制在平衡点附近的稳态控制精度，将T-S模糊控制器和PID控制器相结合，其输出表达式U_FPID为：

$U_{\mathrm{FPID}=}{\begin{array}{cc}{U}_F& \left|e\right|\≤2\\ U_F+U_{\mathrm{PID}}& \left|e\right|>2\end{array}$

式中，U_F为u_i的集合，U_PID为PID控制算法，其关系如下：

$U_{\mathrm{PID}}=K_{P}e\left(t\right)+K_I{\∫}_0^{t}e\left(\mathrm{\τ}\right)\mathrm{d\τ}+K_D\frac{\mathrm{de}\left(t\right)}{\mathrm{dt}}$

式中，K_P为比例增益，K_I为积分增益，K_D为微分增益；

（4）构建基于“模糊控制-车辆模块-3D道路”多体系统动力学的可视化仿真平台，通过MATLAB/T-S模糊PID对ADAMS中多体系统动力学仿真平台进行实时控制，依据车在道路上运行时反馈的动力学特征，利用路面条件和道路设计的一致性、协调性和安全性，分析和探究道路设计阶段存在的潜在危险路段。

本发明的有益技术效果是：

1、本发明应用MATLAB和ADAMS软件，提供了一种准确应用智能模糊PID控制算法驱动车辆与路面条件和几何线形相耦合的方法，通过耦合系统表现出来的动力学特征，开展对道路线形设计安全的分析和优化。本发明建模灵活，程序易于修改和扩展以及开发周期短等优势，又可充分发挥“建模-控制-修改-优化”的快速化特点，因此，具有很高的理论价值和应用推广前景。

2、本方法对浙江省31省道绍大线北延工程绍兴市本市级段，起始桩号：K0+000～K10+178.479进行了基于多体系统动力学的路面条件和道路线形设计安全测试和分析。由实验结果可知，本发明所采用的一种基于多体系统动力学的道路线形安全分析方法，能够有效识别和降低路面条件和道路线形设计阶段存在的安全缺陷，并对道路和交通的安全分析具有重要的指导意义。

附图说明

图1基于“模糊控制—车辆模块—3D道路”多体系统动力学的的流程图；

图2基于“模糊控制—车辆模块—3D道路”多体系统动力学的可视化仿真平台；

图3全程车—路耦合的纵向加速度动力学响应特征；

图4全程车—路耦合的侧向加速度动力学响应特征；

图5全程车—路耦合的侧倾角动力学响应特征；

图6全程车—路耦合的侧滑角动力学响应特征；

图7全程车—路耦合的俯仰角动力学响应特征；

图8全程车—路耦合的横摆角动力学响应特征；

图9全程车—路耦合的横摆角速度动力学响应特征；

图10全程车—路耦合的横摆角加速度动力学响应特征；

图11全程车—路耦合的转向盘转角动力学响应特征；

图12全程车—路耦合的转向齿条行程动力学响应特征；

具体实施方式

本发明一种基于多体系统动力学的道路线形安全分析方法，通过实例：浙江省31省道绍大线北延工程绍兴市本市级段，起始桩号：K0+000～K10+178.479的道路进行线形安全分析，包括如下主要步骤：

（1）依据车辆动力学理论分析和关键控制参数，应用ADAMS对车辆模块建模，具体包括如下步骤：

（1-1）利用多体系统动力学理论，对道路上运行的车辆关键模块系统，即控制转向系统、悬架系统和轮胎系统进行数值迭代非线性分析，得出关键系统的设计和控制参数；

（1-2）依据分析的关键设计和控制参数，通过ADAMS软件，创建和装配车辆模块；

（2）创建能够反映路面特征谱的3D道路模型，具体包括如下步骤：

（2-1）利用分段埃尔米特插值对浙江省31省道绍大线北延工程绍兴市本市级段，起始桩号：K0+000～K10+178.479，进行道路线形数值分析和优化；

道路边界长度的分段埃尔米特插值函数S(x)的表达式为：

$S\left(x\right)=\underset{j=0}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}[y_j{\mathrm{\α}}_j\left(x\right)+m_j{\mathrm{\β}}_j\left(x\right)]$

式中，y_j为第j段道路的给定函数值，α_j为第j段道路给定函数的插值基函数，m_j为第j段道路的给定函数导数，β_j为第j段道路给定函数导数的插值基函数。通过上式对道路线形进行插值分析和优化，得到最优插值优化间距作为道路输出间隔值；

（2-2）依据分段埃尔米特插值函数的优化分析及间隔值，应用纬地道路HintCAD，通过包含曲线要素桩号间距，输出道路线形三维空间逐桩坐标表，通过此表获取三维道路的x方向坐标和y方向坐标；依据路基中间数据，获取三维道路的设计标高，即z方向坐标；依据道路线形的超高设计，获取左右车道的超高值；

（2-3）应用三维道路x、y和z方向坐标值以及超高值、路面条件—特征表现为运行车辆和路面附着系数的变化值和路面线形激励以及道路几何宽度，通过Road/builder建模器，创建反映路面特征谱的3D道路模型；

（3）通过MATLAB和智能模糊PID算法，创建和优化驱动控制文件和驱动参数文件，具体包括如下步骤：

（3-1）31省道绍大线北延工程绍兴市本市级段的设计最高时速是80km/h，创建的驱动控制文件和驱动参数文件将以80km/h为参考控制依据。驱动控制文件描述了在仿真试验时，依据试验条件和道路线形驾驶汽车的文本文件。在驱动控制文件中将制定驾驶器以多快的速度在设置的什么地方控制车辆模型的运动行为，并满足各种条件时结束仿真。驱动控制文件主要对车辆模型中的转向、油门、制动、变速器、离合器和结束条件六个数据块进行实时在线控制；驱动参数文件是在驱动控制文件基础之上，以智能化控制的方式，明确指定车辆在所测道路某一时刻应处的位置或应有的车速，即路径瞬时曲率、速度与路径行程关系，侧向加速度、纵向加速度与时间的关系，通过这些因素来表征车辆—道路之间运行时的动力学特征，其控制算法如（3-2）和（3-3）中的步骤所示；

（3-2）依据道路线形几何特征和路面条件，创建车辆在道路上的行驶时间差值与速度之间的T-S模糊算法和结构辨识及参数辨识，目的是使车辆控制系统像驾驶员驾驶真实汽车一样，驱动虚拟汽车原型，反映和探究汽车动力学特性。为此，采用一阶T-S模糊推理算法，其表达是为：

$R^i:\mathrm{if}{e}_1\mathrm{is}{A}_1^i,e_2\mathrm{is}{A}_2^i,\·\·\·,e_j\mathrm{is}{A}_j^i$

$\mathrm{then}{u}_i=p_0^i+p_1^i{e}_1+\·\·\·p_j^i{e}_j$

式中，e_j输入量，是由第j段道路中车辆行驶的设定速度与实际运行速度差值确定，

是模糊系统的模糊集合，ui为根据模糊规则得到的车辆行驶速度输出值，

是模糊系统参数，由第j段道路中起止边界条件构成的一阶函数参数值确定；

根据预先计算的理论设定值和模糊规则计算各输入变量e_j的隶属度为：

${\mathrm{\μ}}_{A_j^i}=\exp (-(x_i-c_j^i)/b_j^i)$

式中，

和

分别为隶属函数的中心和宽度参数；

将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子，其表达式为：

${\mathrm{\ω}}^i={\mathrm{\μ}}_{A_j^1}\left(x_1\right)*{\mathrm{\μ}}_{A_j^2}\left(x_2\right)*{\mathrm{\μ}}_{A_j^3}\left(x_3\right)*\·\·\·*{\mathrm{\μ}}_{A_j^i}\left(x_i\right)$

依据计算结果，计算模糊系统的输出值u_i：

$u_i=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}^i(p_0^i+p_1^i{e}_1+\·\·\·p_j^i{e}_j)/\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}^i$

应用MATLAB，通过“polyfit”函数完成数据最小二乘拟合，得出相关参数值；

（3-3）为强化模糊控制在平衡点附近的稳态控制精度，将T-S模糊控制器和PID控制器相结合，其输出表达式U_FPID为：

$U_{\mathrm{FPID}=}{\begin{array}{cc}{U}_F& \left|e\right|\≤2\\ U_F+U_{\mathrm{PID}}& \left|e\right|>2\end{array}$

式中，U_F为u_i的集合，U_PID为PID控制算法，其关系如下：

$U_{\mathrm{PID}}=K_{P}e\left(t\right)+K_I{\∫}_0^{t}e\left(\mathrm{\τ}\right)\mathrm{d\τ}+K_D\frac{\mathrm{de}\left(t\right)}{\mathrm{dt}}$

式中，K_P为比例增益，K_I为积分增益，K_D为微分增益；

（4）构建基于“模糊控制-车辆模块-3D道路”多体系统动力学的可视化仿真平台，通过MATLAB/T-S模糊PID对ADAMS中多体系统动力学仿真平台进行实时控制，依据车在道路上运行时反馈的动力学特征，即车辆纵向加速度、侧向加速度、侧倾角、侧滑角、俯仰角、横摆角、横摆角速度、横摆角加速度、转向盘转角及转向齿条行程作为动力学响应特征，利用路面条件和道路设计的一致性、协调性和安全性，分析道路设计存在的潜在安全危险路段。

以上所述，仅是本发明的优选实施方式。应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于多体系统动力学的道路线形安全分析方法，其特征在于包括如下步骤： 

（1）依据车辆动力学理论分析和关键控制参数，应用ADAMS对车辆模块建模； 

（2）创建能够反映路面特征谱的3D道路模型，具体包括以下步骤： 

（2-1）利用分段埃尔米特插值对道路线形设计进行数值分析和优化； 

（2-2）依据分析和优化的插值间距，应用纬地道路HintCAD输出道路线形的三维空间逐桩坐标表和超高值； 

（2-3）应用逐桩坐标表、超高值、路面条件和道路几何要素，创建反映路面特征谱的3D道路模型； 

（3）通过MATLAB和智能模糊PID算法，创建和优化车辆驱动控制文件和驱动参数文件，具体包括以下步骤： 

（3-1）基于道路试验条件和MATLAB，确定和创建T-S模糊控制器的输入-输出数据和结构辨识及参数辨识； 

（3-2）为强化模糊控制在平衡点附近的稳态控制精度，将T-S模糊控制器和PID控制器相结合，对控制算法进行优化，创建车辆驱动控制文件和驱动参数文件； 

（4）构建基于“模糊控制-车辆模块-3D道路”多体系统动力学的可视化仿真平台，通过MATLAB/T-S模糊PID对ADAMS中多体系统动力学仿真平台进行实时控制，依据车辆在道路上运行时反馈的动力学特征，即车辆纵向加速度、侧向加速度、侧倾角、侧滑角、俯仰角、横摆角、横摆角速度、横摆角加速度、转向盘转角及转向齿条行程作为动力学响应特征，分析路面条件和道路线形设计的一致性、协调性和安全性。 

2.根据权利要求1所述的基于多体系统动力学的道路线形安全分析方法，其特征是步骤（1）包括以下步骤： 

（1-1）利用多体系统动力学理论，对车辆转向系统、悬架系统和轮胎系统进行数值迭代非线性分析，得出关键控制参数和建模参数； 

（1-2）依据分析的关键控制参数和建模参数，通过ADAMS软件，创建和装配车辆模块。 

3.根据权利要求1所述的基于多体系统动力学的道路线形安全分析方法，其特征是步骤（2）中各步骤具体为： 

（2-1）道路线形边界长度的分段埃尔米特插值函数S(x)的表达式为： 

式中，y_j为第j段道路的给定函数值，α_j为第j段道路给定函数的插值基函数，m_j为第j段道路的给定函数导数，β_j为第j段道路给定函数导数的插值基函数。通过上式对道路线形进行数值分析和优化； 

（2-2）依据分段埃尔米特插值函数的分析和优化，通过不同道路分段中的插值间距值，应用纬地道路HintCAD输出道路线形的三维空间逐桩坐标表和超高值； 

（2-3）应用逐桩坐标表、超高值、路面条件和道路几何要素，通过Road/builder建模器，创建反映路面特征谱的3D道路模型。 

4.根据权利要求1所述的基于多体系统动力学的道路线形安全分析方法，其特征是步骤（3）中各步骤具体为： 

（3-1）依据道路线形几何特征和路面条件，创建车辆在道路上行驶时间差值与速度之间输入和输出的T-S模糊算法和结构辨识及参数辨识，采用一阶T-S模糊推理算法，其表达是为： 

式中，e_j输入量，是由第j段道路中车辆行驶的设定速度与实际运行速度差值确定，

是模糊系统的模糊集合，u_i为根据模糊规则得到的车辆行驶速度输出值，

是模糊系统参数，由第j段道路中起止边界条件构成的一阶函数参数值确定； 

根据预先计算的理论设定值和模糊规则，计算各输入变量e_j的隶属度为： 

式中，

和

分别为隶属函数的中心和宽度参数； 

将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子，其表达式为： 

依据计算结果，计算模糊系统的输出值u_i： 

应用MATLAB，通过“polyfit”函数完成数据最小二乘拟合，得出相关参数值； 

（3-2）为强化模糊控制在平衡点附近的稳态控制精度，将T-S模糊控制器和PID控制器相结合，其输出表达式U_FPID为： 

式中，U_F为u_i的集合，U_PID为PID控制算法，其关系如下： 

式中，K_P为比例增益，K_I为积分增益，K_D为微分增益。 

5.根据权利要求1所述的基于多体系统动力学的道路线形安全分析方法，其特征是步骤（4）包括以下步骤： 

通过ADAMS和MATLAB，构建基于“模糊控制-车辆模块-3D道路”多体系统动力学的可视化仿真平台；通过MATLAB/T-S模糊PID算法，对ADAMS中多体系统动力学仿真平台进行实时仿真控制和系统分析，分析和判断路面条件和道路线形设计的一致性、协调性和安全性。 

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