Ин таҳқиқот ҳадаф дорад, ки дар воситаи нақлиёти панҷмеҳвара бо гардонандаи тақсимшуда, ки дар ҳар чарх муҳаррики барқии мустақил ва актуатори рулӣ дорад, ҳангоми манёврҳои баландсуръат устувории паҳлӯии воситаи нақлиётро нигоҳ дошта, моменти қуллаи талабшавандаро аз муҳаррикҳои алоҳидаи чарх кам намояд. Барои ин муҳаққиқон меъмории иерархии идоракуниро таҳия кардаанд, ки идоракунии фаъоли ҳамаи чархҳо (Active All-Wheel Steering, AWS)-ро бо идоракунии мустақими моменти yaw (Direct Yaw Moment Control, DYC) муттаҳид мекунад.

Назораткунандаи сатҳи болоӣ бо истифода аз идоракунии пешгӯишавандаи модел (Model Predictive Control, MPC) кунҷҳои фаъоли рулкунии меҳварҳои дуюм, сеюм, чорум ва панҷумро ҳамзамон бо моменти иловагии yaw ҳисоб мекунад. Назораткунандаи норавшан барои пешгирӣ аз аз ҳад дур шудани ҳаракатҳои рулкунии меҳварҳо аз якдигар, вазнҳои идоракунии MPC-ро ҳангоми кор тағйир медиҳад. Барои суръати тӯлонӣ назораткунандаи ҷудогонаи PID истифода мешавад. Дар сатҳи поёнӣ бошад, қувваи зарурии тӯлонӣ ва моменти yaw ба моментҳои муҳаррикҳои даҳ чархи мустақил тавассути оптимизатсияе тақсим карда мешаванд, ки маҷмӯи нисбатҳои боркунии шинаҳоро кам мекунад.

Барои коҳиш додани хароҷоти оптимизатсияи онлайнӣ дар MPC, муҳаққиқон инчунин шабакаи нейронии пурра пайвастеро таҳия кардаанд, ки бо баромадҳои MPC омӯзонида мешавад. Шабакае, ки NN-MPC ном гирифтааст, аз чор вуруд — суръати воситаи нақлиёт, кунҷи sideslip-и маркази масса, yaw rate-и воқеӣ ва yaw rate-и ҳадаф — панҷ баромади идоракуниро, яъне моменти иловагии yaw ва кунҷҳои чор меҳвари фаъол, тавлид мекунад. Маълумоти омӯзишӣ аз симулятсияҳои дукаратаи ивазкунии хатти ҳаракат дар фосилаи 25–95 km/соат бо қадамҳои 5 km/соат сохта шуда, дар маҷмӯъ 22.500 намуна истифода шудааст.

Дар симулятсияи баландсуръат бо 80 km/соат ва коэффисиенти часпиши роҳ μ = 0,8, стратегияи AWS/DYC нисбат ба стратегияи муқоисавии ARS/DYC, ки дар он танҳо меҳварҳои чорум ва панҷум фаъолона идора мешаванд, қуллаи кунҷи sideslip-и маркази массаро %90,98 ва талаботи қуллаи моменти як чархро %30,78 коҳиш додааст. Дар AWS/DYC кунҷи максималии slip-и шина 4,7° буда, дар минтақаи хаттии кор, ки тақрибан 5° муайян шудааст, боқӣ мондааст, дар ҳоле ки дар ARS/DYC кунҷи slip-и меҳвари ақиб ба 11,9° расидааст. Кунҷи максималии рулкунии фаъоли AWS/DYC 4,53° буд, дар ҳоле ки назораткунандаи ARS/DYC ба маҳдудияти идоракунии 10° расидааст.

Санҷишҳои воситаи нақлиёти воқеӣ дар суръати пасттар анҷом дода шудаанд. Дар санҷиши дукаратаи ивазкунии хатти ҳаракат бо суръати 35 km/соат AWS/DYC нисбат ба ҳолати беидора қуллаи кунҷи sideslip-ро %96,47 ва нисбат ба ARS/DYC онро %66,19 коҳиш додааст. Нисбат ба ARS/DYC қуллаи моменти муҳаррик %33,59 ва қуллаи кунҷи рулкунии фаъол %44,91 пасттар будааст. Бо вуҷуди ин, натиҷаҳои баландсуръати 80 km/соат дар воситаи нақлиёти физикӣ тасдиқ нашудаанд; санҷиши воқеии воситаи нақлиёт бо 35 km/соат маҳдуд аст.

Аз нуқтаи назари Туркия: Платформаи панҷмеҳвараи санҷишии 1450 kg дар ин таҳқиқот намояндаи мустақими мошинҳои вазнини боркаш, воситаҳои логистикии ҳарбӣ ё воситаҳои махсуси бисёрмеҳварае, ки дар Туркия истифода мешаванд, нест. Бо вуҷуди ин, усул ҳамчун намунаи муҳими меъмории идоракунӣ барои идоракунии ҳамоҳанги рулкунии мустақил ва моментҳои мустақили чарх дар воситаҳои барқии бисёрмеҳвара, истифодаи шинаҳо бе ворид шудан ба минтақаи сершавӣ ва наздик кардани MPC ба татбиқи вақти воқеӣ тавассути шабакаи нейронӣ аҳамият дорад. Барои татбиқ ба воситаҳои дигар дар Туркия массаи воқеии воситаи нақлиёт, хусусиятҳои шина, геометрияи меҳварҳо, маҳдудиятҳои моменти муҳаррик, часпиши роҳ, таъхирҳои актуаторҳо ва санҷишҳои физикии баландсуръат бояд мустақилона аз нав тасдиқ карда шаванд.

Масъалаи асосии таҳқиқот чист?

Дар воситаҳои нақлиёти бисёрмеҳвара, бинобар кузови дароз, инерсияи баланд ва зарурати идоракунии ҳамзамони шумораи зиёди чархҳо, устувории yaw ва идоракунии sideslip дар манёврҳои баландсуръат метавонад душвор гардад. Меъмории гардонандаи тақсимшудаи барқӣ имкон медиҳад моменти ҳар чарх мустақилона идора карда шавад; актуаторҳои мустақили рулӣ низ дар як шасси дараҷаҳои иловагии озодии идоракуниро ба вуҷуд меоранд.

Аммо ҳангоми кӯшиши тавлиди моменти баланди yaw танҳо бо истифода аз моменти дифференсиалӣ, моменти талабшаванда аз ҳар як муҳаррики чарх метавонад зиёд шавад. Равиши асосии таҳқиқот ин аст, ки ҳаракати yaw на танҳо тавассути моменти чарх, балки бо кунҷҳои фаъоли рулӣ ҳам тақсим карда шуда, моменти зарурии муҳаррик коҳиш дода шавад.

Платформаи воқеии таҷрибавӣ чӣ гуна воситаи нақлиёт аст?

Дар Шакли 1-и таҳқиқот платформаи воқеии физикӣ ҳамчун воситаи нақлиёти дарози панҷмеҳвара ва дорои ҷамъ даҳ чарх нишон дода шудааст. Ҳар як чарх муҳаррики мустақили in-wheel ва актуатори рулӣ дорад. Манбаи энергия бастаи батареяи литий-ионӣ мебошад; пайвастҳои муҳаррик, қуттии интиқол ва дифференсиал дар модели TruckSim ҷудо карда шуда, момент бевосита ба ҳар чарх татбиқ шудааст.

Дар қисми баъдии манбаъ массаи холии воситаи нақлиёт 1450 kg ва бори номиналӣ 500 kg низ зикр шудааст. Аммо дар бахше, ки маҳдудиятҳои идоракуниро баррасӣ мекунад, воситаи санҷишӣ ҳамчун воситаи нақлиёти “1,7 t” номида мешавад. Манбаъ фарқи байни ин таърифҳои массаҳоро алоҳида шарҳ намедиҳад.

Модели TruckSim бо воситаи нақлиёти воқеӣ чӣ гуна тасдиқ шудааст?

Дар воситаи нақлиёти воқеӣ бузургиҳое мисли кунҷи чархи рул, ҳаракати кузов, қувваи педал, кунҷи рулкунии чарх ва қувваи амудии чарх тавассути сенсорҳо сабт шудаанд. Дар Шакли 3 меъмории таҷрибавӣ нишон дода мешавад, ки сенсорҳо тавассути CAN ба сабткунандаи маълумот ва аз он ҷо бо USB ба компютер пайваст шудаанд.

Муҳаққиқон нишебии тӯлонӣ, камбери паҳлӯӣ ва координатаҳои сеандозаи роҳи трассаи воқеии санҷиширо ба TruckSim ворид карда, вурудҳои суръат ва роҳро аз санҷиши воқеӣ бозсозӣ кардаанд.

Кунҷи sideslip-и маркази масса аз маълумоти GPS ва IMU бо:

\[ \beta= \frac{-v_N\sin\psi-v_E\cos\psi} {v_N\cos\psi-v_E\sin\psi} \]

ҳисоб карда шудааст.

Дар муқоисаи воситаи нақлиёти воқеӣ бо TruckSim хатои максималии мавқеи паҳлӯӣ %5,8 ва хатои максималии суръати тӯлонӣ %6,5 гузориш шудааст. Барои yaw rate ва кунҷи sideslip хатои миёнаи нисбӣ камтар аз %9 боқӣ мондааст. Муҳаққиқон фарқҳои боқимондаро ба садои сенсор, параметрҳои модели шина, номуайянии коэффисиенти часпиши роҳ ва рафтори воқеии ронанда нисбат медиҳанд.

Чаро модели классикии хаттии шина кофӣ ҳисобида нашуд?

Дар равиши хаттии шина қувваи паҳлӯӣ дар кунҷҳои хурди slip тақрибан ҳамчун ҳосили сахтии кунҷӣ ва кунҷи slip ҳисоб карда мешавад. Манбаъ таъкид мекунад, ки вақте кунҷи slip тақрибан аз 5° зиёд мешавад, қувваи шина ба минтақаи сершавӣ наздик шуда, хатои модели хаттӣ зуд афзоиш меёбад.

Аз ин рӯ, муҳаққиқон модели шинаи барои идоракунӣ нигаронидашудаи хаттии параметраш тағйирёбанда (Linear Parameter Varying, LPV)-ро ворид карданд, ки кунҷи slip, нисбати slip-и тӯлонӣ, коэффисиенти соиши роҳ ва бори амудиро ҳамзамон истифода мебарад.

Ифодаи асосии қувваи паҳлӯии модели LPV:

\[ F_y= \frac{F_z}{F_{z0}} \left(C_{y1}\omega_{y1}+C_{y2}\omega_{y2}\right)\delta_y \]

мебошад. Дар ин ҷо \(F_z\) бори амудии ҷориро, \(F_{z0}\) бори номиналиро ва ҳадҳои вазнбандӣ нақшакашии параметрро вобаста ба ҳолати шина ифода мекунанд.

Модели шинаи LPV бо кадом маълумот сохта шуд?

“Санҷиши шина” дар ин ҷо дар мошини физикии санҷиши шина гузаронида нашудааст. Бо истифода аз модели параметрии шинаи 175/65 R14 дар TruckSim 2019.0 соҳаи зерини кор скан карда шудааст:

Параметрҳо бо усули квадратҳои хурдтарини ғайрихаттӣ муайян шудаанд. Дар муқоиса бо бори амудии 1961,33 N, ки ба бори воқеии кор наздик аст, хатои модели хаттӣ дар кунҷи slip-и 10° ба %62,47 расидааст. Хатои максималии гузоришшуда барои модели LPV бошад тақрибан дар 4,5° ба %8,4 баробар будааст.

Ин натиҷа мувофиқати беҳтари модели LPV-ро бо модели истинодии шинаи TruckSim нишон медиҳад; он маънои тасдиқи мустақил бо ченкунии физикии қувваи шина надорад.

Рафтори идеалии воситаи нақлиёт чӣ гуна муайян мешавад?

Ҳадафҳои асосии идоракунӣ суръати тӯлонӣ, yaw rate ва кунҷи sideslip-и маркази масса мебошанд. Кунҷи идеалии sideslip дар доираи татбиқи муҳандисӣ ба сифр муқаррар шудааст.

Yaw rate-и идеалӣ байни тақвияти ҳолати устувори модели ду дараҷаи озодӣ ва шитоби максималии паҳлӯии иҷозатдодаи часпиши роҳ маҳдуд карда мешавад:

\[ \omega_{z,des} = \min \left( \left| \frac{v_x\delta_1} {L_e(1+v_x^2K)} \right|, \left| \frac{\mu g}{v_x} \right| \right) \operatorname{sgn}(\delta_1) \]

Бо ин роҳ ҳадаф ин аст, ки назораткунанда на танҳо талаби рулкунии ронандаро, балки маҳдудияти часпиши роҳ–шинаро низ ба назар гирад.

Меъмории иерархии идоракунӣ чӣ гуна кор мекунад?

Шакли 11-и таҳқиқот яке аз схемаҳои муҳимтарини назораткунанда мебошад. Вуруди рулкунии меҳвари якуми ронанда ва суръати ҳадафии воситаи нақлиёт аввал ба ҳолати дилхоҳи воситаи нақлиёт табдил дода мешаванд. Кунҷи фаъоли рулкунии меҳвари якум тағйир дода намешавад; бо ин роҳ вуруди мустақими рулкунии ронанда нигоҳ дошта мешавад.

Вектори идоракунии MPC-и сатҳи болоӣ:

\[ u= \begin{bmatrix} \delta_2 & \delta_3 & \delta_4 & \delta_5 & \Delta M_z \end{bmatrix}^{T} \]

муайян шудааст. Яъне кунҷҳои фаъоли рулкунии меҳварҳои дуюм–панҷум ва моменти мустақими yaw дар як масъалаи оптимизатсия муайян мешаванд.

Verianla Live: Намоиши ҷараён аз ҳамин ҷадвали илмии намоён сохта мешавад; ба мақола Live SVG ё JavaScript-и ҷудогона ворид карда намешавад.

MPC кадом ҳадафҳоро ҳамзамон оптимизатсия мекунад?

Ҳадафи асосӣ наздик кардани yaw rate ва кунҷи sideslip-и воқеӣ ба қиматҳои дилхоҳ ва ҳамзамон маҳдуд кардани бузургии ҳаракатҳои идоракунӣ мебошад. Дар манбаъ функсияи ҳадафи MPC:

\[ J= \frac{1}{2}e^T(k+N_p|k)Se(k+N_p|k) + \frac{1}{2} \sum_{i=0}^{N_p-1} \left[ e^TQe+u^TRu \right] \]

муайян шудааст.

Барои вазнҳои ҳолат \(Q=\mathrm{diag}(100000,100)\), барои вазни терминалӣ \(S=\mathrm{diag}(1,1)\), ва барои вазнҳои ибтидоии идоракунӣ:

\[ R= \mathrm{diag} (0{,}05,\ 0{,}05,\ 0{,}05,\ 0{,}05,\ 0{,}000001) \]

истифода шудааст.

Чаро назорати fuzzy илова шудааст?

MPC метавонад барои ҳар меҳвар кунҷи рулкунии гуногун тавлид кунад. Фарқҳои аз ҳад зиёд метавонанд фарсудашавии шина ва хавфи сершавии қувваи шинаро дар баъзе меҳварҳо зиёд кунанд. Аз ин рӯ муҳаққиқон фарқи кунҷҳои мутлақи рулкунии меҳварҳои дуюм–панҷумро аз миёна ҳамчун вуруди назорати fuzzy истифода кардаанд.

Назораткунандаи fuzzy вазни дахлдори идоракунии MPC-ро ба миқдори хурд тағйир дода, тақсимоти мутавозинтари ҳаракатҳои фаъоли рулкунии меҳварҳоро ҳадаф мегирад. Диапазони вуруд аз −0,1 то 0,1 ва баромади ислоҳи вазн аз −0,025 то 0,025 муайян шудааст.

Дар сатҳи поёнӣ моменти муҳаррик чӣ гуна тақсим мешавад?

Барои қувваи умумии тӯлонӣ ва моменти иловагии yaw аз назораткунандаи сатҳи болоӣ, даҳ қувваи мустақили чархро бо як ҳал муайян кардан мумкин нест; система аз нигоҳи математикӣ каммуайян аст. Муҳаққиқон аз ин озодӣ барои нигоҳ доштани захираи қувваи шинаҳо истифода мекунанд.

Нисбати боркунии як шина:

\[ \rho= \frac{\sqrt{F_x^2+F_y^2}} {\mu F_z} \]

муайян карда мешавад.

Оптимизатсияи сатҳи поёнӣ маҷмӯи квадратҳои нисбатҳои боркунии ҳамаи чархҳоро кам мекунад. Ҳамин тавр ҳадаф ин аст, ки ҳангоми тавлиди қувва ва моменти умумии зарурӣ аз иқтидори часпиши ягон шина аз ҳад зиёд истифода нашавад.

Чаро NN-MPC зарур дониста шуд?

MPC бо панҷ тағйирёбандаи идоракунӣ бояд ҳар 10 ms як масъалаи барномасозии квадратиро ҳал кунад. Ин метавонад бори ҳисоббарориро дар воҳиди идоракунии воситаи нақлиёти воқеӣ зиёд кунад. Муҳаққиқон равиши “қонуни наздикшудаи идоракунии омӯзишёфта ба ҷои оптимизатсияи онлайнӣ”-ро қабул кардаанд.

Маълумоти омӯзишӣ аз 25 km/соат то 95 km/соат бо қадамҳои 5 km/соат сохта шудааст. Дар ҳар суръат дукаратаи ивазкунии хат барои 15 сония бо намунагирии 100 Hz анҷом шуда, дар маҷмӯъ 22.500 намуна ҷамъоварӣ шудааст.

Маҷмӯи маълумот барои омӯзиш ва тасдиқ бо нисбати 9:1 тақсим шудааст. Оптимизатори Adam, суръати ибтидоии омӯзиш 0,005, андозаи batch 1024, ҳадди аксар 80 epoch ва қатъи барвақт истифода шудаанд.

Манбаъ инчунин омӯзиши даврии афзояндаро барои муайян кардани ҳолатҳои канорие истифода мекунад, ки омӯзиши аввал онҳоро фаро нагирифтааст. Ҳолатҳои симулятсионие, ки дар онҳо NN-MPC ноком мешавад, боз бо MPC ҳал мешаванд; баромадҳои MPC ҳамчун “сигнали омӯзгор” ба маълумоти омӯзишӣ илова шуда, шабака аз нав омӯзонида мешавад.

Чаро барои шумораи параметрҳои шабака эзоҳ лозим аст?

Манбаъ барои шабакаи пурра пайвасти 4–64–64–32–5 шумораи 6568 параметрро гузориш мекунад. Дар арифметикаи стандартии қабатҳои пурра пайваст, танҳо матритсаҳои вазн 6560 элемент доранд ва бо иловаи bias дар маҷмӯъ 6725 параметр ба вуҷуд меояд. Азбаски манбаъ шарҳ намедиҳад, ки 6568 бо кадом қоидаи ҳисоб ба даст омадааст, Verianla ин қиматро тағйир намедиҳад, аммо фарқро аз ҷиҳати такрорпазирӣ намоён нигоҳ медорад.

Санҷиши баландсуръат дар кадом шароит гузаронида шуд?

Муқоисаи муҳимтарин на дар воситаи нақлиёти воқеӣ, балки дар ҳамсимулятсияи TruckSim/Simulink анҷом дода шудааст:

• суръати воситаи нақлиёт: 80 km/соат,
• коэффисиенти часпиши роҳ: μ = 0,8,
• манёвр: дукаратаи ивазкунии хат,
• давраи идоракунӣ: 0,01 s,
• басомади идоракунӣ: 100 Hz,
• MPC prediction/control horizon: 15 қадам.

Се ҳолат муқоиса шудаанд: воситаи нақлиёти беидора; ARS/DYC, ки меҳварҳои 4. ва 5. фаъолона рул карда мешаванд; AWS/DYC, ки меҳварҳои 2.–5. ҳамоҳанг рул карда мешаванд.

Yaw rate ва sideslip чӣ қадар тағйир ёфтанд?

Дар AWS/DYC қимати қуллаи yaw rate ҳангоми баргардонидани ниҳоии рул дар ҳудуди 0,122 rad/s нигоҳ дошта шудааст. Манбаъ инро нисбат ба ҳолати беидора %41,04 ва нисбат ба ARS/DYC %21,62 фурӯнишонии қулла ҳисоб мекунад.

Кунҷи sideslip-и маркази масса дар AWS/DYC ҳадди аксар дар сатҳи 0,0023 rad боқӣ мондааст. Ин нисбат ба ҳолати беидора %92,31 ва нисбат ба ARS/DYC %90,98 коҳиш аст.

Гузориш шудааст, ки масоҳати лифофаи ҳамвории фазаи β–\(\dot{\beta}\) нисбат ба ҳолати беидора %99,69 ва нисбат ба ARS/DYC %99,45 кам шудааст.

Оё талаботи моменти муҳаррик воқеан коҳиш ёфт?

Бале; дар симулятсияи баландсуръат таҳти AWS/DYC талаботи максималии моменти муҳаррики як чарх 66,12 N·m будааст. Ин қимат аз стратегияи ARS/DYC %30,78 пасттар аст ва дар манбаъ гуфта мешавад, ки он аз иқтидори номиналии 70,0 N·m-и муҳаррики in-wheel-и платформаи санҷишӣ паст аст.

Бо вуҷуди ин, дар тарҳи назораткунанда барои моменти иловагии yaw диапазони \([-\infty,+\infty]\) истифода шудааст ва ба моменти муҳаррик маҳдудияти ниҳоии мустақим гузошта нашудааст. Муҳаққиқон инро бо ҳадафи эҷоди замина барои воситаҳои махсуси вазнини синфи 50 тонна дар оянда асоснок мекунанд. Аз ин рӯ қимати 66,12 N·m натиҷаи ҳалли дар шароити муайяни симулятсия мебошад; ин натиҷаи оптимизатсияе нест, ки аз аввал бо 70 N·m маҳдуд шуда бошад.

Чаро кунҷҳои slip-и шина муҳиманд?

Verianla Live: Кунҷҳои максималии slip-и се стратегия аз таҳлили Шакли 20-и таҳқиқоти манбаъ гирифта шудаанд.

Ҳангоми истифодаи ARS/DYC танҳо бо ду меҳвари охирин, дар чархҳои ақиб кунҷи slip то 11,9° ба вуҷуд меояд. Ин қимат аз минтақаи хаттии кор, ки муҳаққиқон онро тақрибан 5° муайян кардаанд, хеле баланд аст.

AWS/DYC вазифаи рулкунии фаъолро ба чор меҳвар тақсим карда, қимати максималиро дар сатҳи 4,7° нигоҳ медорад. Муҳаққиқон ин натиҷаро ҳамчун истифодаи мутавозинтари иқтидори қувваи шина шарҳ медиҳанд.

Кунҷҳои фаъоли рулкунии чӣ қадар мебошанд?

Барои AWS/DYC кунҷи максималии рул 0,079 rad, яъне тақрибан 4,53° мебошад. Гарчанде ин қимат нисбат ба геометрияи анъанавии Ackermann баландтар аст, дар дохили маҳдудияти актуатории ±10° қарор дорад.

Дар ARS/DYC ҳаракати фаъоли рулкунии меҳварҳои чорум ва панҷум бевосита ба маҳдудияти 10° расидааст. Муҳаққиқон қайд мекунанд, ки идоракунии мутамарказ ба шумораи маҳдуди меҳварҳо метавонад аз ҷиҳати сершавӣ ва фарсудашавии шина номусоидтар бошад.

NN-MPC вақти ҳисобро чӣ қадар кам мекунад?

Verianla Live: Вақтҳои иҷро аз Ҷадвали 3-и манбаъ гирифта шудаанд; вақти ҳамсимулятсияи PC ва вақти кори VCU-и воқеӣ набояд баробар ҳисобида шаванд.

Ҳамсимулятсияи AWS/DYC/NN-MPC 8,42 s давом кардааст, дар ҳоле ки ARS/DYC/MPC 19,38 s давом намудааст. Манбаъ дар вақти умумии симулятсия %56,55 коҳиш ва пас аз баровардани вақти асосии 6,97 s-и TruckSim танҳо аз ҷиҳати ҳисобҳои идоракунӣ %88,32 афзоиши самаранокии ҳисоббарориро гузориш мекунад.

Ин натиҷа бартарии ҳисоббарории онлайнии NN-MPC-ро дастгирӣ мекунад; аммо меъмории идоракунӣ дар ду шохаи муқоиса ҳам якхела нест. ARS/DYC MPC-и анъанавӣ ва AWS/DYC NN-MPC-ро истифода мебарад.

Дар воситаи нақлиёти воқеӣ чӣ шуд?

Санҷиши воситаи нақлиёти воқеӣ дар майдони пӯшидаи санҷишӣ, рӯи бетони хушк, бо коэффисиенти часпиши роҳ тақрибан μ = 0,8 ва суръати 35 km/соат гузаронида шудааст. Манёвр боз ҳам дукаратаи ивазкунии хат мебошад.

Ҳар се стратегия тавонистанд роҳи ҳадафро бо каҷравии қобили қабул пайгирӣ кунанд. Дар ин суръати паст фарқ байни қуллаҳои yaw rate ба андозаи симулятсияи баландсуръат равшан набудааст, ки дар манбаъ ошкоро зикр шудааст.

Таъсири қавитарини AWS/DYC дар санҷиши воқеӣ дар кунҷи sideslip дида шудааст. Қуллаи кунҷи sideslip нисбат ба воситаи беидора %96,47 ва нисбат ба ARS/DYC %66,19 коҳиш дода шудааст.

Қуллаи моменти муҳаррик нисбат ба ARS/DYC 8,64 N·m, яъне %33,59 пасттар ва қуллаи рулкунии фаъол 0,048 rad, яъне %44,91 пасттар будааст.

Оё санҷиши воқеии 35 km/соат натиҷаи 80 km/соатро тасдиқ мекунад?

Танҳо қисман. Санҷиши воқеӣ нишон медиҳад, ки нармафзори идоракунӣ метавонад дар воситаи нақлиёти физикӣ татбиқ шуда, ҳаракати паҳлӯиро дар суръати паст беҳтар кунад. Аммо ин тасдиқи физикии манёври гурез аз монеа бо суръати 80 km/соат нест.

Муҳаққиқон низ ошкоро қайд мекунанд, ки ба сабаби бехатарӣ таҷрибаҳои воқеии воситаи нақлиёт бо шароити устувори пастсуръат маҳдуд шудаанд ва дар оянда бояд суръати санҷишҳо зиёд карда шавад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад ва дастгирӣ намекунад

Натиҷае, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад: Дар доираи воситаи санҷишии панҷмеҳвара ва модели TruckSim-и истифодашуда, меъмории AWS/DYC, ки вазифаи рулкунии фаъолро ба чор меҳвар тақсим мекунад, дар симулятсияи баландсуръат нисбат ба ARS/DYC кунҷи sideslip-и пасттар, талаботи камтари моменти муҳаррик ва тақсимоти мутавозинтари кунҷҳои slip-и шинаҳоро таъмин кардааст. Санҷиши пастсуръати воқеӣ низ нишон медиҳад, ки AWS/DYC дар платформаи физикӣ қобили татбиқ буда, рафтори sideslip-ро беҳтар кардааст.

Натиҷае, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад: Система дар воситаи вазнини синфи 50 тонна тасдиқ нашудааст; манёври баландсуръати 80 km/соат дар воситаи воқеӣ санҷида нашудааст; параметрҳои LPV, ки аз стенди физикии шина муайян шудаанд, истифода нашудаанд; таҳаммулпазирӣ ба хатои муҳаррик ё актуатори рул тасдиқ нашудааст; кори устувори NN-MPC дар ҳамаи роҳҳо ва параметрҳои воситаи нақлиёти диданашуда исбот нашудааст.

Усул ва натиҷаҳои таҳқиқот

Тарҳи таҳқиқот

Таҳқиқот аз чор қабати ба ҳам вобастаи тасдиқ иборат аст: сохтани модели баланддақиқи TruckSim бо маълумоти воситаи нақлиёти воқеӣ; таҳияи модели содашудаи 3-DOF + LPV шина барои идоракунӣ; тарҳрезии алгоритми иерархии AWS/DYC + NN-MPC; ҳамсимулятсияи баландсуръат ва санҷиши пастсуръати воситаи нақлиёти воқеӣ.

Натиҷаҳои тасдиқи модел

Натиҷаи модели шинаи LPV

Истиноди ин муқоиса пойгоҳи маълумоти шинаи TruckSim мебошад; он ченкунии мустақили лаборатории қувваи шина нест.

Натиҷаҳои симулятсияи баландсуръат

Натиҷаҳои пастсуръати воситаи нақлиёти воқеӣ

Усули омӯзиши NN-MPC

Маълумот бо стандартизатсияи Z-score:

\[ x_{norm}= \frac{x-\mu_x}{\sigma_x} \]

нормализатсия шудааст.

Дар функсияи талафот, илова ба хатои баромади шабака, ҳаде истифода шудааст, ки вайронкунии маҳдудиятҳои идоракуниро ҷарима мекунад:

\[ L= \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \|y_i-\hat y_i\|_2^2 + \lambda \sum_j \max(0,g_j(\hat y_i)) \]

Манбаъ равиши омӯзиши даврии афзояндаро истифода мекунад, ки ҳолатҳои канорие, ки версияи аввалини NN-MPC дар онҳо ноком мешавад, бо MPC аз нав барчасп карда, ба маҷмӯи маълумот илова менамояд. Бо вуҷуди ин, дар бахши натиҷаҳо шумораи даврҳои ин итератсияҳо, шумораи намунаҳои нави иловашуда дар ҳар давр ё тақсимоти хатои ниҳоӣ дар маҷмӯи санҷиши мустақил ба таври муфассал дода нашудааст.

Маҳдудиятҳои муҳими методологӣ

• Фаъолияти баландсуръати 80 km/соат танҳо дар ҳамсимулятсия тасдиқ шудааст.
• Санҷиши воқеии идоракунии воситаи нақлиёт бо 35 km/соат маҳдуд аст.
• Параметрҳои LPV шина аз стенди физикии шина не, балки аз модели виртуалии TruckSim муайян шудаанд.
• Параметрҳои модели LPV онлайн нав намешаванд; тағйироти ҳарорат ва фарсудашавии шина дохил нашудаанд.
• Манбаи асосии маълумоти омӯзиши NN-MPC симулятсия мебошад.
• Идоракунии fault-tolerant ҳангоми вайронии актуаторҳо таҳқиқ нашудааст.
• Дар муқоисаи баландсуръат ARS/DYC MPC-и анъанавӣ ва AWS/DYC NN-MPC-ро истифода мебарад, бинобар ин муқоиса танҳо шумораи меҳварҳои фаъолро ҷудо намекунад.
• Модели идоракунӣ динамикаи овезон ва муқовимати ҳаворо содда мекунад.
• Дар воситаи нақлиёти воқеӣ тағйироти кунҷи камбери чархи дохилӣ мушоҳида шудааст, аммо ба модели асосии 3-DOF дохил карда нашудааст.

Ёддошти манбаъ ва усул

Номи пурраи аслии таҳқиқот: Handling Stability Control for Multi-Axle Distributed Drive Vehicles Based on Model Predictive Control

Муаллифон ва тартиби аслӣ: Hongjie Cheng; Zhenwei Hou; Zhihao Liu; Jianhua Li; Jiashuo Zhang; Yuan Zhao; Xiuyu Liu.

Муаллифи масъул: Zhenwei Hou.

Ҳиссаи баробар/муаллифи якуми баробар: Дар манбаъ чунин изҳорот нест.

Муассиса: The National Key Discipline Laboratory of Armament Launch Theory & Technology, PLA Rocket Force University of Engineering, Xi’an 710025, China.

Маҷалла: Vehicles.

Ношир: MDPI, Basel, Switzerland.

Ҷилд / шумора / мақола: 8 / 2 / 26.

DOI: 10.3390/vehicles8020026.

Раванди нашр: 14 Ноябр 2025 қабул шудааст, 20 Январ 2026 бозбинӣ шудааст, 26 Январ 2026 пазируфта шудааст ва 1 Феврал 2026 нашр шудааст.

Навъи манбаъ ва ҳолати тақриз: Мақолаи таҳқиқотии тақризшуда мебошад. Он симулятсияи баланддақиқи воситаи нақлиёт, тарҳи идоракунии моделӣ ва шабакаи нейронӣ ва таҷрибаҳои пастсуръати воситаи нақлиёти воқеиро якҷо дар бар мегирад.

Пайванди расмӣ:https://doi.org/10.3390/vehicles8020026

Литсензия: Литсензияи дастрасии кушоди Creative Commons Attribution (CC BY).

Маблағгузорӣ: Таҳқиқот дар доираи National Natural Science Foundation of China бо лоиҳаи “Load-bearing and Stability Enhancement Control Technology for Multi-axle Distributed Drive Special Vehicles”, гранти 52472464; Young Star of Science and Technology in Shaanxi Province, 2025ZC-KJXX-84; ва Sanqin Talent Special Support Program of Shaanxi Province дастгирӣ шудааст.

Дастрасии маълумот: Манбаъ мегӯяд, ки маълумот дар дохили мақола мавҷуд аст.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон бархӯрди манфиатҳоро эълон накардаанд.

Ҳиссагузории муаллифон: Консептуализатсия Z.H.; усул H.C.; нармафзор Z.H.; тасдиқ J.L. ва J.Z.; тарҳи аввал Y.Z.; бозбинӣ ва таҳрир X.L.; идоракунии лоиҳа ва дарёфти маблағ Z.L. анҷом додаанд.

Фарқи воситаи нақлиёти воқеӣ / симулятсия: Қавитарин натиҷаҳои баландсуръат ба ҳамсимулятсияи TruckSim/Simulink бо 80 km/соат тааллуқ доранд. Тасдиқи воситаи нақлиёти воқеӣ бо 35 km/соат маҳдуд аст. Аз ин рӯ беҳбудиҳои фоизии баландсуръат набояд ҳамчун санҷиши физикии 80 km/соат пешниҳод шаванд.

Маҳдудияти тасдиқи модели LPV шина: Барои муайян ва тасдиқ кардани параметрҳои LPV ҳамчун истинод модели дарунсохти 175/65 R14-и TruckSim истифода шудааст. Таҳқиқот каҷнамои қувва–slip-ро аз стенди мустақили физикии санҷиши шина гузориш намекунад.

Ёддошти шумораи параметрҳои шабака: Манбаъ барои шабакаи пурра пайвасти 4–64–64–32–5 6568 параметрро гузориш мекунад. Дар ҳисоби стандартии матритсаҳо танҳо вазнҳо 6560 ва бо bias ҳамагӣ 6725 параметр медиҳанд. Манбаъ усули ҳисобкунии 6568-ро шарҳ намедиҳад.

Ёддошти нотатсияи фазои ҳолат: Дар Тенгламии 23 коэффисиентҳои ζ_i-и вобаста ба модели LPV шина истифода мешаванд, аммо дар намоиши матритсавии Тенгламии 24 бе шарҳ ба як коэффисиенти C мегузарад. Илова бар ин, тартиби ҳолатҳо дар як ҷой [β, ω_z]^T ва пеш аз Тенгламии 39 [ω_z, β]^T дода мешавад. Ин фарқҳо пинҳонӣ муттаҳид карда нашудаанд.

Ёддошти маҳдудияти барномасозии квадратӣ: Манбаъ дар Тенгламии 40 тарафи рости нобаробарии [I; −I]U-ро ба шакли [U_max; U_min] менависад. Табдили аломати ҳадди поёнӣ алоҳида шарҳ дода нашудааст. Verianla тенгламии манбаъро аз нав ҳосил карда тағйир надодааст.

Ёддошти маҳдудияти моменти муҳаррик: Дар тарҳи MPC барои моменти иловагии yaw маҳдудияти ниҳоӣ муайян нашудааст. Қимати қуллаи 66,12 N·m дар симулятсияи баландсуръат, ки аз иқтидори номиналии 70 N·m паст мемонад, санҷиши муҳандисӣ пас аз натиҷа аст; иқтидори муҳаррик маҳдудияти мустақими оптимизатсия нест.

Ёддошти таърифи масса: Ҷадвали 1 массаи воситаи нақлиётро 1450 kg медиҳад ва қисми баъдӣ аз 500 kg бори номиналӣ ёд мекунад; қисми дигар объекти таҳқиқотро воситаи нақлиёти 1,7 t меномад. Манбаъ муносибати ин се ифодаи массаро муфассал шарҳ намедиҳад.

Маҳдудияти муқоисаи идоракунӣ: Дар муқоисаи баландсуръат ARS/DYC бо MPC-и анъанавӣ ва AWS/DYC бо NN-MPC амалӣ мешавад. Аз ин рӯ фарқи натиҷа танҳо аблятсияи поки фарқи геометрии рулкунии чархҳои ақиб ва ҳамаи чархҳо нест.

Маҳдудияти вақти воқеӣ: Вақтҳои 6,97 s, 19,38 s ва 8,42 s ченкуниҳои ҳамсимулятсияи 10-сониягии PC бо протсессори Intel Ultra 7 ва 32 GB RAM мебошанд. Таҳқиқот модели муфассали протсессори VCU-и воқеӣ ва тақсимоти вақти ҳамаи даврҳоро гузориш намекунад.

Маҳдудиятҳои кори оянда: Муҳаққиқон навсозии онлайнии параметрҳои LPV вобаста ба фарсудашавӣ ва ҳарорати шина, умумисозии NN-MPC дар шароити воқеии истифода ва идоракунии фаъоли fault-tolerant ҳангоми вайронии як/чанд муҳаррик ё актуатори рулро ҳамчун мавзӯъҳои асосии кори оянда муайян мекунанд.

Ёфтаҳои техникӣ, натиҷаҳои рақамӣ, моделҳои математикӣ ва маҳдудиятҳо дар ин тавзеҳи Verianla танҳо ба таҳқиқоти баррасишуда асос ёфтаанд. Санҷиши беруна танҳо барои тасдиқи идентификатсияи библиографӣ ва ҳолати нашри тақризшудаи маҷалла истифода шудааст; ба таҳқиқот аз манбаъҳои беруна натиҷаи нави кори воситаи нақлиёт ё идоракунӣ илова нашудааст.