乘用车雨刮器结构设计【含CATIA三维图带外文翻译】
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乘用车雨刮器结构设计【含CATIA三维图带外文翻译】
【需要咨询购买全套设计请加QQ1459919609】图纸预览详情如下：
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附录 1：外文翻译尤其适用于挡风玻璃刮刮器的控制该研究验证了一种汽车雨刷系统的混沌运动，该系统由两个连杆驱动，通过两个连接的四连杆机构驱动，然后阐明了一个混沌控制系统。一个分叉图揭示了一系列参数值的复杂非线性行为。接下来,最大李雅普诺夫指数估计识别周期和混沌运动。最后，提出了一种控制混沌汽车雨刷系统的方法。这种方法需要将另一个外部输入，称为“二色信号”，应用到系统中。给出了一些仿真结果，证明了该方法的可行性。关键词：混沌运动,雨刷系统;李雅普诺夫指数,电子脉动 当汽车雨刷系统驱动的刮水器操作时，可以观察到许多可能对驾驶员有害的振动。这些振动降低驾驶舒适性。研究了刮水器系统的动态特性，寻求控制振动的有效方法。各项工作已进行了调查，在一个汽车雨刮系统颤振（codfert et al.，1997；欧亚 et al.，1994；铃木和安田，1995；铃木和安田，1998）。各种数值分析包括分岔图、相图、庞加莱映射、频谱和 Lyapunov 指数是用来解释的周期运动和混沌。对于广泛的参数，Lyapunov 指数提供了最有效的方法来测量灵敏度的动力系统的初始条件。它可以用来确定系统是否处于混沌运动。对于光滑动力系统 Lyapunov 指数的计算算法已经发展得很好（Shimada，Nagashima，1979；狼 et al.，1985；Benettin 等，1980a；Benettin 等。，1980 年 b）。然而，一些非光滑动力学系统的不连续性，该算法是不直接适用的，如那些与干摩擦，反弹或影响。一些研究方法的非光滑动力系统 Lyapunov 指数的计算（Muller，1995；Hinrichs et al.，1997；他，2000）。斯特凡斯基所提出的方法（2000）估计雨刷系统的最大 Lyapunov 指数是本研究中采用的。虽然混沌行为可能是可以接受的，它通常是不可取的，因为它降低性能和限制各种电气和机械设备的工作范围。最近，混沌粘滑移机械系统的控制有了很大的发展，已开发的几种技术（galvanetto，2001；杜邦，1991；芬尼和月亮，2000） 。galvanetto（2001）应用于自适应控制不稳定周期轨道嵌入在一些不连续的机械振动系统的混沌吸引子。Feeny 和Moon（2000）用高频激励，或抖动，解渴，坚持滑混沌。抖动是一个外部信号，所以它的应用程序不需要任何类型的测量。因此，抖动的应用的主要优点是它的简单性。这种技术也广泛应用于各种实际的非线性系统（Feeny，2000；Tung 和月亮，陈，1993；富和东，1997；Liaw 和董，1998） 。Tung 和陈（1993）提出了一种辨识未知参数和非线性的闭环直流电机系统的方法。的抖动信号，消除了系统中可能的极限环的性质也进行了研究。富和东（1997）用抖动信号转换为混沌运动的一个周期轨道电路系统。Liaw 和董（1998）采用抖动平滑技术，嘈杂的混沌系统控制。一个混沌运动必须转化为一个稳定的周期轨道，以改善雨刷系统的性能和消除颤振振动在汽车雨刷。这项研究表明，混沌可以控制注入另一个外部输入，称为抖动信号，到系统中。抖动信号的注入，以提高非线性元件的性能是有效的。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。1 简介一个雨刷系统由三个主要子系统（I）刀片和他们的武器；（ii）连杆机构和（iii）电机。前雨刮系统有两个叶片。它们附在驾驶员侧和乘客侧的挡风玻璃上。每个叶片由一个臂支撑，臂在枢轴上来回移动。直流电机提供动力旋转两个连接的四连杆机构，反过来，产生所需的运动的雨刷臂和叶片。图 1 示意性地描绘了一个汽车雨刮系统。在这张图中，用下标 D 和 P的符号被称为驾驶员和乘客侧，分别。线表示李代表的立场，雨刷武器采取时，没有发生偏转。条款 我（我= D，P）相对于位置的李代表的角变形，并查看 MathML 源 我是手臂的角速度。条款里表示长度的雨刮臂之间的枢纽中心和顶部查看 MathML sourcez我代表叶片的绝对速度。然后方程式 1根据牛顿的第二定律，控制方程的雨刷在我的一侧（我= D，P）可以表示如下（铃木和安田，1998）：在第二个术语代表的惯性矩和米是由雨刷和挡风玻璃之间的摩擦力引起的时刻。RI 和狄分别是恢复力和阻尼力产生的力矩，如下MI 的时刻可以表示为倪是法向力。根据实验数据（铃木和安田，1995） ，雨刮摩擦可以近似合理地结合库仑摩擦和粘性摩擦。据此，给出了雨刷摩擦系数接近实验结果。作为状态变量，驾驶员侧的刮水器系统（方程式（2） ）的状态方程如下：乘客侧的刮水器系统（方程式（2） ）的状态方程如下：当列出上述方程中参数的值 2 模型描述 3 系统特性：数值模拟结果通过情商的数值模拟。 （7a） ；（7b）进行阐明系统的特点。图 2 显示了由此产生的分岔图。分岔图更全面地说明了在一定范围内的参数值的动态行为。该方法被广泛用于描述从周期运动到混沌运动的动力系统的过渡。这个图清楚地表明，混沌运动的出现大约在区域 II 和 IV 期三运动出现在 III区和 N 周期轨道区域的 I. Chang 和林的存在（2004）提出的相图，庞加莱的地图，和频谱表现出这些行为的细节。值得注意的是，一个指标，如最大 Lyapunov 指数是一个混沌系统的最有用的诊断之一。每一个动态系统的 Lyapunov 指数谱（）讲述的长度，在相空间的面积和体积的变化。混沌的存在可以通过计算最大 Lyapunov 指数仅仅建立，确定附近的轨迹发散（ 0）或收敛（0）平均。包含至少一个正 Lyapunov 指数的系统中的任何有界运动被定义为混沌，而非正Lyapunov 指数表示周期运动在这项研究中的混沌性质的汽车雨刷系统证明通过计算最大 Lyapunov 指数。至少有一个正 Lyapunov 指数的系统被定义为混沌。李雅普诺夫指数测量两个初始附近轨道的散度（或收敛）率。计算“平滑”动力系统是众所周知的 Lyapunov 指数谱算法（狼 et al.，1985；Benettin 等，1980a；Benettin 等。 ，1980 年 b） 。然而， “非光滑”动力系统的不连续性，如干摩擦，反弹或粘滑防止该算法的直接应用。最近，斯特凡斯基（2000）提出了一个简单而有效的最大 Lyapunov 指数估计方法，采用同步的特点。这种方法可以简单地解释：动力系统分解成以下两个子系统考虑一个动态系统，它由两个相同的 n 维子系统组成，只有响应系统（8）与耦合系数 D 相结合，而驱动方程保持不变。描述这样一个系统的一阶微分方程可以写成现在的同步条件（方程式（10） ）是由不等式在同步中，DS，耦合系数 D 的最小值，被假定为等于最大 Lyapunov 指数系统（情商。 （7a） ；（7b） ）被认为是在式（10）在下列形式获得增强系统:在下一步骤中，所考虑的系统的 Lyapunov 指数的最大值被确定为所选择的参数值，在上面所述的方式。图 3 提出的数值计算的结果表明使用所描述的同步方法已获得的最大 Lyapunov 指数。该系统表现出的混沌运动，因为所有的最大 Lyapunov 指数是积极的4 通过注入抖动信号控制混沌动态系统的混沌运动必须转化为周期运动。本节将证明，注入另一个外部输入，称为只影响非线性项的抖动信号，到这个混沌系统可以控制的混沌运动。抖动是一种高频信号，用于修改系统的任何摩擦系统的行为。在控制社区，采用抖动信号，以平滑的“不连续”的影响，在低速摩擦。在系统中抖动的主要用途是修改非线性。最近，抖动平滑技术已被开发（富和东，1997；Liaw 和董，1998）稳定混沌系统。一些流行的抖动信号如下（Cook，1986）（i）方波抖动：最简单的抖动信号是方波抖动，其频率和振幅分别为 2000弧度/秒和 W。因此非线性 f（）具有有效的输出值因此，系统方程可以写成考虑到方波抖动控制系统方程的添加效果，Eq.（7a） ；（7b）查看 MathML源 a 0.3rad/s。提高方波抖动信号从 W = 0 至 0.95 V 变化的混沌动力学的振幅周期。分岔图如图 4 所示。考虑雨刷系统的摩擦系数的形式，这是原来的联营公司与非线性 F，在公式（6） 。现在，W = 0.6 V 的选择和有效的非线性 N 和原始非线性 F 绘制图 5。图 6（a）图的位移的时间响应，其中方波抖动信号注入后 3 秒的混沌行为被转换成一个周期的运动。图 6（b）显示受控系统的相ii）正弦抖动：另一个简单的抖动信号是高频正弦波。在这种情况下，N 的有效值是其平均在一个完整的振荡周期的正弦抖动信号，即现在，一个正弦抖动添加在前面的非线性（6） 。控制系统的等效方程如下所示。加入正弦抖动信号式（7A） （驾驶员侧）产生一个耦合系统如下：和相同的信号，添加到 dither 情商。 （7B） ，乘客的侧可以写为如下：抖动频率必须远远大于任何其他参与系统的操作。否则，抖动信号可能会引入与抖动信号相同频率的另一个不希望的振荡。现在，设置系统参数查看 MathML 源 a 0.3rad/s 和正弦抖动频率为 2000 rad/s 的分岔图如图7 所示。它揭示了一个正弦抖动振幅从 1.2 到 1.5 V 可以转换的混沌运动的汽车刮水器系统到一个周期运动。现在，设置正弦抖动幅度 W = 1.2 V 和频率= 2000 弧度/秒，并添加此信号的前面的非线性，情商（6） 。等效非线性的结果如图 8 所示（有效非线性 n 与原始非线性 f） 。在模拟中，W = 1.2 V 设置和抖动信号后施加 4 秒。图 9 图的结果。可以看出，该系统表现出混乱的行为之前，施加的抖动，而它表现出周期性运动后。当 W = 0 和MathML 的查看源 a 0.5rad/s，Eqs。 （18a） ；（18b）表明，运动是混沌的（图 10） 。一幅 W = 1 V 正弦抖动，频率为 2000 弧度/秒 4 的转换系统动力学注射后，式（18a） ；（18b） ，从混沌到周期运动。图 11（a）显示了控制后系统的相图。图 11（b）图 X1 的时间响应，与抖动控制后加入 4 秒。可以看出，在施加的抖动之前，该系统表现出混沌行为，而后者，它表现出周期性行为。当 W = 0 和 MathML 的查看源 a 1.068rad/s、Eq.（18a） ；（18b）显示周期七轨道（图 12） 。与 W = 0.5 V正弦抖动幅度，频率为 2000 弧度/秒 4 的转换系统运动后注射，式（18a） ；（18b） ，从周期七运动时期一个运动。图 13（a）显示受控系统的相图。X1的时间响应如图 13（b）在抖动控制在 4 s 时，W = 0 和 MathML 的查看源a 1.215rad/s 添加，系统呈现出周期五运动（图 14） 。振幅 W = 0.25 V，频率为 2000 rad/s 正弦抖动为 4 将系统运动后注射，式（18a） ；（18b） ，从周期五运动时期一个运动，我选择正弦抖动幅度 W = 0.25 V，频率为 2000 弧度/秒，抖动信号后 4 秒。图 15（a）显示注入系统的相图后控制。X1 的时间响应如图 15（b）所示，其中抖动控制是在 4 秒之后增加的5 结论本文研究了汽车刮水器系统的复杂非线性行为和混沌控制问题。的动态行为，可以观察到在一个范围内的参数值，使用分岔图。这张图显示雨刷系统在较低的擦拭速度下呈现混沌现象。Lyapunov 指数提供了最强大的方法来检查系统是否表现出混沌运动。使用同步特性估计雨刷系统最大Lyapunov 指数的方法。混沌系统的非线性前的抖动信号被施加到抑制混沌运动，并有效地提高了性能的刮水器系统，并防止其混沌运动。最后，方波和正弦抖动信号可以有效地转换成一个周期轨道的混沌系统注入前的非线性的混沌系统。正在考虑的系统模型一个真正的雨刷系统，可用于未来的工作。图 16 示意图描述的仪器将被用于实验研究。函数发生器提供的抖动信号的频率范围为 0 - 10 赫兹 000 赫兹。在时域波形分析可与惠普3562a 动态信号分析仪。使用电压放大器和驱动直流电动机的伺服放大器来放大模拟信号。致谢时至今日我的论文的终于写完啦，这得益于我导师王老师夜以继日的悉心指导和热切关怀。她那认真负责的科学态度、严谨的治学精神，精益求精的工作风格，诲人不倦的工作态度都给我树立一个好榜样，如灯塔一般指引我前行。在此请允许我表达自己的肺腑之言感谢我的老师。同时，我还要感谢与我共度大学时光的良师益友们陪我度过人生中最美好的四年，我还要感谢睡在我隔壁铺的姐妹，没有你们的鼓励、帮助和支持，我就不能披荆斩棘克服困难。我知道我无论说什么都不足以表达我的谢意，千言万语都汇集成两字：谢谢！附录 2：外文原文Dither signals with particular application to the control of windscreen wiper bladesAbstractThis study verifies chaotic motion of an automotive wiper system, which consists of two blades driven by a DC motor via the two connected four-bar linkages and then elucidates a system for chaotic control. A bifurcation diagram reveals complex nonlinear behaviors over a range of parameter values. Next, the largest Lyapunov exponent is estimated to identify periodic and chaotic motions. Finally, a method for controlling a chaotic automotive wiper system will be proposed. The method involves applying another external input, called a dither signal, to the system. Some simulation results are presented to demonstrate the feasibility of the proposed method.KeywordsChaotic motion; Wiper system; Lyapunov exponent; Dither1. IntroductionNumerous vibrations that may be harmful to the driver can be observed when a wiper, driven by an automotive windshield wiper system, is operational. These vibrations reduce the comfort of driving. The dynamic behaviors of the wiper system are studied to find an effective way to controlling vibrations. Various works have been carried out to investigate the chatter vibrations in an automotive wiper system (Codfert et al., 1997; Oya et al., 1994; Suzuki and Yasuda, 1995 ; Suzuki and Yasuda, 1998). Various numerical analyses including a bifurcation diagram, phase portraits, a Poincare map, frequency spectra and Lyapunov exponents are utilized to explicate periodic and chaotic motions. For a broad range of parameters, the Lyapunov exponent provides the most effective method for measuring the sensitivity of the dynamical system to its initial conditions. It can be used to determine whether the system is in chaotic motion. The algorithms for computing Lyapunov exponents of smooth dynamical systems have been well developed (Shimada and Nagashima, 1979;Wolf et al., 1985; Benettin et al., 1980a ; Benettin et al., 1980b). Nevertheless, some non-smooth dynamical systems have discontinuities to which this algorithm is not directly applicable, such as those associated with the dry friction, backlash or impact. Several studies have developed methods for calculating the Lyapunov exponents of non-smooth dynamical systems (Muller, 1995; Hinrichs et al., 1997 ; Stefanski, 2000). The method proposed by Stefanski (2000) for estimating the largest Lyapunov exponent of wiper system is adopted in this study.Although chaotic behavior may be acceptable, it is usually undesirable since it degrades performance and restricts the operating range of various electrical and mechanic devices. Recently, the control of chaotic stickslip mechanical system has advanced significantly and several techniques have been developed (Galvanetto, 2001; Dupont, 1991 ; Feeny and Moon, 2000). Galvanetto (2001) applied to the adaptive control to control unstable periodic orbits embedded in chaotic attractors of some discontinuous mechanical systems. Feeny and Moon (2000) used high-frequency excitation, or dither, to quench stickslip chaos. Dither is an external signal, so its application does not require any kind of measurement. Accordingly, the main advantage of the application of dither is its simplicity. This technique is also extensively used in several real nonlinear systems (Feeny and Moon, 2000; Tung and Chen, 1993; Fuh and Tung, 1997 ; Liaw and Tung, 1998). Tung and Chen (1993) presented an approach for identifying for a closed-loop DC motor system with unknown parameters and nonlinearities. The nature of the dither signal that eliminates possible limit cycles in the system was also investigated. Fuh and Tung (1997) used dither signals to convert a chaotic motion to a periodic orbit in circuit systems. Liaw and Tung (1998) employed the dither smoothing technique to control a noisy chaotic system.A chaotic motion must be transformed to a periodic orbit in a steady state to improve the wiper systems performance and eliminate chatter vibration in an automotive wiper. This study demonstrates that chaos can be controlled by injecting another external input, called a dither signal, into the system. The injection of dither signals to improve the performance of nonlinear elements is efficient. Simulations verified the efficiency and the feasibility of the proposed met
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