基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的非線性車輛系統(tǒng)動力學(xué)研究專題序

王開云 李韶華

* (西南交通大學(xué)索引動力國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都 611756)

? (石家莊鐵道大學(xué)省部共建交通工程結(jié)構(gòu)力學(xué)行為與系統(tǒng)安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,石家莊 050043)

《交通強(qiáng)國建設(shè)綱要》指出:“建設(shè)交通強(qiáng)國是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的先行領(lǐng)域,是全面建成社會主義現(xiàn)代化強(qiáng)國的重要支撐.”近年來,在國家有關(guān)部門的大力支持下,我國在交通領(lǐng)域取得了舉世矚目的成就.對于道路和軌道交通系統(tǒng)而言,車輛是核心要素,國內(nèi)外學(xué)者圍繞車輛動力學(xué)開展的基礎(chǔ)科學(xué)和工程應(yīng)用研究已經(jīng)在多個方面取得了豐碩的成果和技術(shù)突破.作為力學(xué)學(xué)科的重要分支,無論是機(jī)車車輛動力學(xué)還是汽車動力學(xué),目前已初步形成了一套較為系統(tǒng)的理論、方法和技術(shù)體系.

隨著信息技術(shù)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的快速發(fā)展,這些新技術(shù)已經(jīng)與交通行業(yè)產(chǎn)生了深度融合,極大地豐富了車輛動力學(xué)領(lǐng)域的研究內(nèi)涵和外延,對于加快智慧交通建設(shè)、提升本質(zhì)安全水平具有重要意義.為了系統(tǒng)報道該領(lǐng)域的交叉研究進(jìn)展,《力學(xué)學(xué)報》組織了“基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的非線性車輛系統(tǒng)動力學(xué)研究”專題,包括1 篇綜述和9 篇研究論文.

在機(jī)車車輛動力學(xué)方面,顧曉輝和楊紹普等撰寫的《高速列車軸箱軸承健康監(jiān)測與故障診斷研究綜述》論文,總結(jié)了軸箱軸承健康監(jiān)測與診斷系統(tǒng)的發(fā)展概況,梳理了國內(nèi)外學(xué)者在軸箱軸承動力學(xué)機(jī)理分析、故障診斷方法等方面的研究現(xiàn)狀和研究思路,并對軸箱軸承健康監(jiān)測與故障診斷研究的發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望.謝博和王開云等撰寫的《基于優(yōu)化多核極限學(xué)習(xí)機(jī)的車輪多邊形磨耗識別》論文,以列車軸箱垂向加速度反映的各階次多邊形幅值和熵指標(biāo)為特征,基于遺傳變異粒子群優(yōu)化多核極限學(xué)習(xí)機(jī)模型實(shí)現(xiàn)了車輪多邊形磨耗幅值的識別.史禾慕和曾曉輝等撰寫的《輪對非線性動力學(xué)系統(tǒng)蛇行運(yùn)動的解析解》論文,推導(dǎo)了兩自由度輪對系統(tǒng)極限環(huán)幅值和非線性臨界速度的解析表達(dá)式,用于快速比較不同組合下的參數(shù)匹配關(guān)系,為轉(zhuǎn)向架結(jié)構(gòu)設(shè)計與參數(shù)優(yōu)化提供指導(dǎo).劉禹清和陳再剛等撰寫的《復(fù)雜機(jī)車振動環(huán)境下牽引電機(jī)軸承服役壽命評估》論文,建立了具有牽引動力傳動系統(tǒng)的機(jī)車-軌道耦合動力學(xué)模型,利用線性損傷累積準(zhǔn)則和ISO 281 標(biāo)準(zhǔn),評估了復(fù)雜機(jī)車振動環(huán)境下牽引電機(jī)軸承的使用壽命.秦天宇和吳圣川等撰寫的《基于實(shí)測載荷譜的重載鐵路貨車車鉤鉤尾框剩余壽命預(yù)測》論文,以國產(chǎn)16/17 型車鉤鉤尾框?yàn)閷ο?建立了含初始裂紋缺陷的鉤尾框有限元模型,采用NASGRO 方程開展了傷損鉤尾框剩余壽命預(yù)測,研究結(jié)果可為重載鐵路貨車鉤尾框檢修周期的優(yōu)化提供基本參考.王寶森和劉永強(qiáng)等撰寫的《變轉(zhuǎn)速工況下高速列車軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)特性分析》論文,建立了變轉(zhuǎn)速工況下軸箱軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動力學(xué)模型,利用軸心軌跡的二維不變矩定量分析了外圈、內(nèi)圈和滾動體故障對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,確定了在不同轉(zhuǎn)速下和不同故障下臨界狀態(tài)對應(yīng)的最大故障尺寸.

在汽車動力學(xué)方面,李韶華和王桂洋等撰寫的《基于DRBF-EKF 算法的車輛質(zhì)心側(cè)偏角與路面附著系數(shù)動態(tài)聯(lián)合估計》論文,提出了一種結(jié)合PCA、擴(kuò)展卡爾曼濾波、K-means 算法改進(jìn)的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法,用于車輛質(zhì)心側(cè)偏角和路面附著系數(shù)的動態(tài)聯(lián)合估計.汪洪波等撰寫的《基于FFUKF 路面附著系數(shù)估計的汽車牽引力控制》論文,針對傳統(tǒng)卡爾曼濾波難以跟蹤時變非線性的問題,設(shè)計了一種基于模糊遺忘因子的無跡卡爾曼濾波方法用于后驅(qū)牽引車的路面附著系數(shù)估計和驅(qū)動輪滑轉(zhuǎn)率控制.姚淇和杜秋月撰寫的《基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的全線控底盤縱臂式懸架系統(tǒng)研究》論文,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動背景,開展了懸架系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)獲取與辨識,提出了一種雙縱臂式主動懸架系統(tǒng)方案,為搭載此懸架系統(tǒng)的全線控底盤實(shí)現(xiàn)大行程升降奠定基礎(chǔ).方培俊和蔡英鳳等撰寫的《基于ED-LSTM 的智能汽車神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)橫向動力學(xué)建模與控制》論文,提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的非線性建模與控制方法,使用新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)車輛橫向動力學(xué)多步預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)了智能汽車對參考軌跡的跟蹤控制.

由于專題篇幅限制,本次專題僅粗略涵蓋了車輛系統(tǒng)動力學(xué)建模與狀態(tài)參數(shù)估計、車輛復(fù)雜運(yùn)行環(huán)境智能感知與在線檢測、車輛關(guān)鍵部件典型故障機(jī)理與故障診斷等方面的內(nèi)容.期望以本專題為契機(jī),進(jìn)一步促進(jìn)車輛動力學(xué)與信息技術(shù)、人工智能等學(xué)科的交叉融合,面向車輛智能化發(fā)展中的卡脖子問題開展深入研究,服務(wù)交通強(qiáng)國重大需求.最后,感謝《力學(xué)學(xué)報》編輯部、論文作者和審稿專家對本專題的大力支持！