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    路面構(gòu)造特征參數(shù)與附著系數(shù)的關(guān)系研究

    2022-10-20 02:28:20彭鵬峰
    時(shí)代汽車(chē) 2022年20期
    關(guān)鍵詞:車(chē)距代表性掃描儀

    彭鵬峰

    廣東工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 廣東省廣州市 510510

    1 前言

    附著系數(shù)信息對(duì)于汽車(chē)前向防碰撞系統(tǒng)是重要的控制因素之一。如果車(chē)輛行駛過(guò)程中能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別出當(dāng)前路面的附著系數(shù),系統(tǒng)就可以根據(jù)當(dāng)前路況調(diào)節(jié)控制策略,提高車(chē)輛安全性。隨著汽車(chē)智能化程度的提高,越來(lái)越多的車(chē)輛上安裝有攝像頭、雷達(dá)等傳感器,通過(guò)傳感器獲取車(chē)輛前方路面的紋理構(gòu)造,再借助于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的構(gòu)造特征參數(shù)與附著系數(shù)的關(guān)系模型去識(shí)別附著系數(shù)成為可能。

    因表征路面構(gòu)造的參數(shù)較多,各參數(shù)對(duì)附著系數(shù)的影響程度不同,為了避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型太過(guò)復(fù)雜和多重共性的問(wèn)題,需要對(duì)特征參數(shù)和附著系數(shù)的關(guān)系進(jìn)行分析,從中選取能夠作為評(píng)價(jià)附著系數(shù)的代表性參數(shù)。本文的研究工作為下一步通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)附著系數(shù)的識(shí)別奠定基礎(chǔ)。

    2 附著系數(shù)影響因素

    對(duì)于行駛在道路上的特定車(chē)輛而言,影響附著系數(shù)的主要因素有滑移率、路面構(gòu)造、路面干濕狀況等。

    2.1 滑移率

    滑移率變化會(huì)影響到輪胎與路面間的接觸狀態(tài),從而改變輪胎在路面上的附著情況。圖1 為實(shí)驗(yàn)得出的滑移率與附著系數(shù)的關(guān)系曲線(xiàn)??梢?jiàn),隨著滑移率的增加,附著系數(shù)先呈快速增長(zhǎng)的趨勢(shì),而后緩慢減小。在滑移率為20% 左右,附著系數(shù)達(dá)到最大值。目前車(chē)輛都安裝ABS 系統(tǒng),汽車(chē)制動(dòng)時(shí)ABS 系統(tǒng)將滑移率控制在15%~25%這個(gè)區(qū)間。由圖1 可見(jiàn),在此區(qū)間,附著系數(shù)的變化量很小,基本在10%以?xún)?nèi)。

    圖1 附著系數(shù)與滑移率的關(guān)系曲線(xiàn)

    2.2 路面構(gòu)造

    路面由砂石及結(jié)合料組成,存在凹凸不平,這些凹凸不平的路面構(gòu)造影響著輪胎與路面的接觸情況。即使是同一類(lèi)型的路面,不同的路面構(gòu)造也會(huì)使附著系數(shù)呈現(xiàn)出較大的差異。表1 為兩種典型路面在干燥和潮濕情況下的附著系數(shù)。以干燥瀝青路面為例,其附著系數(shù)從0.6 到0.8 不等??梢?jiàn),路面構(gòu)造對(duì)附著系數(shù)影響顯著。

    表1 兩種典型路面的附著系數(shù)

    為分析路面構(gòu)造差異對(duì)汽車(chē)前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)的影響,以附著系數(shù)為0.6 和0.8的兩種干瀝青路面為例,假定前車(chē)靜止不動(dòng)、后車(chē)以最大的制動(dòng)減速度剎車(chē),基于Berkeley 模型安全車(chē)距公式計(jì)算兩種路面下前后車(chē)應(yīng)保持的安全車(chē)距。圖2 為安全車(chē)距隨車(chē)速的變化曲線(xiàn)??梢?jiàn),隨著車(chē)速的增加,兩種路面安全車(chē)距差值呈不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)。在車(chē)速為120km/h 時(shí),安全車(chē)距差值超過(guò)20m。因此,要提高汽車(chē)前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警精度,必須考慮到路面構(gòu)造差異的影響,應(yīng)根據(jù)路面構(gòu)造特征實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)附著系數(shù)。當(dāng)前,用以表征路面構(gòu)造的特征參數(shù)較多,本文通過(guò)對(duì)其進(jìn)行相關(guān)性分析來(lái)選取代表性參數(shù),為下一步通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)附著系數(shù)的識(shí)別研究建立基礎(chǔ)。

    圖2 不同附著系數(shù)對(duì)安全車(chē)距的影響分析

    3 路面構(gòu)造特征參數(shù)采集

    3.1 路面構(gòu)造表征參數(shù)

    大量研究表明,路面使用性能與其表面構(gòu)造特性有關(guān),其中與附著系數(shù)直接相關(guān)的路面抗滑性能主要受路面微觀(guān)形貌的影響。用于表征微觀(guān)形貌的參數(shù)主要有:輪廓算術(shù)平均偏差、輪廓均方根偏差、平均構(gòu)造深度、平均斷面深度、輪廓均方根斜率、輪廓偏斜度和陡峭度。各參數(shù)的代號(hào)及計(jì)算表達(dá)式如表2 所示。

    表2 路面構(gòu)造特征參數(shù)

    3.2 數(shù)據(jù)采集

    為了研究路面構(gòu)造特征參數(shù)與附著系數(shù)的關(guān)系,在廣東樂(lè)廣高速公路上進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。采用道路附著系數(shù)測(cè)定儀進(jìn)行附著系數(shù)測(cè)試(見(jiàn)圖3),該儀器模擬汽車(chē)輪胎對(duì)路面的摩擦力,通過(guò)軟件分析輪胎對(duì)地面的附著系數(shù)。采用激光紋理掃描儀(見(jiàn)圖4)采集路面紋理形貌信息,提取路表形貌特征。該設(shè)備掃描路面后提取出路表形貌各點(diǎn)的三維坐標(biāo)值,掃描區(qū)域?yàn)?00mm x 200mm,掃描間距0.05mm,測(cè)量數(shù)據(jù)以CSV 格式的文件保存。

    圖3 附著系數(shù)測(cè)試

    圖4 激光掃描儀

    根據(jù)這些數(shù)據(jù)可以重構(gòu)路面表面構(gòu)造,圖5 為測(cè)試道路及其掃描重構(gòu)結(jié)果?;诩す鈷呙鑳x的測(cè)量數(shù)據(jù),根據(jù)表2 中各參數(shù)的計(jì)算方法,在Matlab 中編制計(jì)算程序,從而獲取測(cè)試道路的路面構(gòu)造特征參數(shù)。共得到66 組數(shù)據(jù),節(jié)選部分?jǐn)?shù)據(jù)如表3 所示。表中u 為附著系數(shù)。

    圖5 測(cè)試道路表面構(gòu)造掃描結(jié)果

    表3 部分測(cè)試道路構(gòu)造特征參數(shù)與附著系數(shù)值

    4 相關(guān)性分析

    以66 組路面構(gòu)造特征參數(shù)數(shù)據(jù)和附著系數(shù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)其進(jìn)行線(xiàn)性相關(guān)性分析,從中挑選出具有代表性的特征參數(shù)以用于表征路面附著特性。首先,分析各特征參數(shù)與附著系數(shù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,相關(guān)性分析結(jié)果如圖6 所示。由圖可見(jiàn),MTD、Δq、MPD、Ra、Rq 這5 個(gè)參數(shù)與附著系數(shù)的相關(guān)系數(shù)較高,而Rsk、Rku 與附著系數(shù)之間相關(guān)系數(shù)值很小,為極弱相關(guān)。其中,Δq 與附著系數(shù)的相關(guān)性最強(qiáng),但相關(guān)系數(shù)僅0.5012,說(shuō)明附著系數(shù)受多個(gè)特征參數(shù)綜合影響,單個(gè)特征參數(shù)不足以表達(dá)附著系數(shù)。

    圖6 各構(gòu)造特征參數(shù)與附著系數(shù)的相關(guān)性

    為了避免多重共線(xiàn)性問(wèn)題,對(duì)與附著系數(shù)關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的MTD、Δq、MPD、Ra、Rq 這5 個(gè)特征參數(shù)之間進(jìn)行相關(guān)性分析,以從中選出與其他參數(shù)相關(guān)性不強(qiáng)的特征參數(shù)作為附著系數(shù)的代表性表征指標(biāo)。表4 為特征參數(shù)間的線(xiàn)性相關(guān)系數(shù)??梢?jiàn),Ra與 Rq 的相關(guān)性極強(qiáng),相關(guān)系數(shù)為0.97。因此,在Ra 和Rq 兩者間只需選一個(gè)參數(shù)作為代表性表征指標(biāo),考慮到Rq 與附著系數(shù)的相關(guān)性更強(qiáng),選取Rq 作為代表性特征指標(biāo)。綜上分析,最終選取MTD、MPD、Rq、Δq 這四個(gè)參數(shù)作為評(píng)價(jià)附著系數(shù)的代表性表征指標(biāo)。

    表4 構(gòu)造特征參數(shù)間的相關(guān)系數(shù)

    5 結(jié)論

    本文以瀝青路面為研究對(duì)象,通過(guò)道路附著系數(shù)測(cè)定儀和激光紋理掃描儀采集數(shù)據(jù),然后在Matlab 中編制程序計(jì)算出MTD、MPD 等7 個(gè)路面構(gòu)造特征參數(shù)數(shù)值;最后對(duì)特征參數(shù)和附著系數(shù)的關(guān)系進(jìn)行分析。結(jié)果表明:MTD、MPD、Rq 和Δq 和附著系數(shù)的關(guān)聯(lián)性強(qiáng),可作為評(píng)價(jià)路面附著系數(shù)的代表性表征指標(biāo)。

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