基于側翻預警及星鴉優化算法車輛參數辨識的半掛汽車列車防側翻仿真研究

摘 要：半掛汽車的載重量大，已經成為現代生活中不可或缺的一種車型，但半掛汽車也因為其質量大，質心高，在轉彎等情況時及其容易發生側翻等危險事故，造成人員和財產上的損失，文章對二次型側翻預警展開了相關研究，基于二次型側翻預警結果來展現半掛車輛側翻的危險程度，建立了三自由度半掛汽車數學模型來展現半掛車輛車輛狀態，采用星鴉優化算法對未知的車輛參數進行參數辨識，結果表明辨識后的半掛車三自由度模型能很好的展現車輛的運動狀態。

關鍵詞：半掛汽車 防側翻研究 側翻預警 數學模型

1 緒論

半掛汽車列車運載能力強運營成本低、運輸效率高[1]，但重型半掛車車身結構復雜，質心位置高、載貨量大、行駛過程中載荷變化明顯、牽引車半掛車之間存在相互作用，帶來很多弊端，如橫擺、折疊、等失穩現象很容易在半掛汽車發生[2]，截止2022年，國內貨車保有量達到3982萬輛，而貨車事故死亡人數高達道路事故死亡總數的30%。半掛車行駛中容易發生側翻，卻由于駕駛員位于車輛前部的原因，駕駛員常常無法及時察覺并作出響應。此外，牽引車和半掛車的相互作用也使得整車側向穩定性問題更為復雜。由于半掛汽車的體積和質量大，一旦出現側翻失穩，就會極易波及到其他正常行駛的車輛，造成連鎖事故。因此，如何改善半掛車行駛過程中的側翻現象，進一步提高半掛車行駛穩定性，一直是半掛車研究的熱點問題。……