车道变换测试的灵敏度作为衡量车载系统需求的一种方式（有英文原文）--中英文翻译.doc
562 大学生方程式赛车设计（前后悬架设计）（（全套CAD图+说明书+翻译+三维图）
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大学生
方程式赛车
设计
前后
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悬架
cad
三维
- 资源描述：
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大学生方程式赛车设计（前、后悬架设计）
摘 要
本设计为中国大学生方程式汽车大赛（Formula SAE - China，简称"FSAE"）赛车前、后悬架总成设计。悬架总成是汽车的一个重要组成部分，它的功用是把路面作用于车轮上的垂直反力、纵向反力和侧向反力以及这些反力所造成的力矩传递到车架上，以保证汽车的正常行驶。
本次设计根据大学生方程式汽车大赛的比赛规则及赛车设计具体参数要求，参考各种赛车悬架资料，分析各种悬架类型的优缺点，参考国际国内方程式汽车大赛的赛车设计方案，初选出了多连杆悬架和双横臂悬架，然后进行进一步的分析，并最终确定适合赛车运动的悬架形式---不等长双横臂式螺旋弹簧独立悬架。
设计中运用运动学原理分析各机构运动关系、确定尺寸参数,运用理论力学、材料力学知识计算悬架各部件的受力，以满足各零部件的强度要求。本次设计运用了CAD2008画平面图，并运用UG NX 7.0建立悬架模型，进行运动分析和高级仿真。
关键词：悬架，减振器，导向机构，定位参数，建模，运动分析
- 内容简介：
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1 车道变换测试的灵敏度作为衡量车载系统需求的一种方式 绪论 司机在驾驶的时候被分散注意力是国际公认的一个重要的道路安全问题 ,特别的 ,那些潜在的 分散和降低司机的驾驶注意力的车内部方便的技术如信息，通信 ,娱乐和先进的辅助驾驶技术等 ,已经成为世界性的研究课题和倡议政策 . 设计这些系统的一个重要目的是确保驾驶时不过多的妨碍司机的驾驶任务和驾驶安全 这将是一个巨大的挑战 . 这个目标的实现有赖于在车辆设计和安全评估中有广泛被接受的科学方法 ,包括视觉闭塞 技术和外围检测等方法 准 ,另一个方法，是移线试验 (以下简称 想把 须是有效和可靠的，并且具有高灵敏度 . 本文的重点就是介绍 法的灵敏性。即其分辨不同类型的能分散驾驶员注意力的技术的能力。 机分心 司机分心通常被描述为包含有不同的范围，而不是相互排斥的；例如，视觉，听觉和认知，生物力学（物理）等。这些类型，特别是视觉和认知分心，已经证明损害驾驶性能的不同方面，横向控制和事故检测度量对不同形式的驾驶干扰尤为敏感 已被证明 用增加车道变化来视觉负荷。相反，中等水平的认知负荷已被证明在车道保持性能的影响不大，甚至可以导致更 2 精确的横向控制。此外，认知和视觉任务可以损害事故的检测，但认知的分心也可以影响驾驶员更快更充分地应对事故的能力。 鉴于其目前的发展进入了 准和其在驾驶分心的研究越来越多地被使用， 够测量和区分不同的驾驶分心的影响 ,这是很重要的 . 因此本研究的目的是评估 分视觉与不同层次的需求认知的灵敏性。 道测试 道测试）是一个基于 驾驶模拟，目的是定量测量由于同时进行中的次要任务的 表现而引起的驾驶性能的退化程度 ,它已被广泛用来评估驾驶性能。同时该实验使用了一系列的车载信息系统（ 主驾驶任务提供信息支持（如导航）。此外，高级驾驶员辅助系统（ 应用也直接支持主驾驶任务。此前大量的研究都集中在对 行验证。这些早期的验证测试很多都是作为高级驾驶员注意力度量（ 目的一部分，他们不但发展了 且表明 一个有效，可靠和灵敏度高的的措施。 在随后的研究中，驾驶员发现：导航任务越复杂，在行驶路线变更时，偏离现象就越明显。这表明了 以根据不同的工作 量水平区分不同的次级任务。 最近， 研究工作继续发展，通过提出新的性能衡量标准来扩展其诊断能力。鉴于引起注意力分散原因的的复杂性和多面性，任何评测方法都必须进行多方面测量，以求正确总结车载设备的安全影响，这一点尤为重要。大量的研究已经检测了几种 衡量标准在区分不同类型注意力干扰因素上的灵敏度。 托姆和马库拉 (2007)检测了两个新的 量指标的灵敏度，分别是：车道控制（高通滤波侧部标准差 标志识别（正确的车道百分比 用来区分视觉任务和认知任务。结果表明，两 种注意力分散的类型分别能对 效果带来不利影响。视觉上而非认知上的任务导致对路径控制的下降；认知上而非视觉上的任务影响察觉力，不利于标志识别和响应。 布雅发现，经改编的平均偏差得分，正确变更车道比率和车道变换启动（ 三个衡量指标能够区分一些视觉手工相配合的和听觉上的任务，但不能区别其他类型的任务。 3 最后，为了考虑到任务的持续时间，哈布鲁克等 (2009, 24p.) 检测了每个任务的平均偏差。这个平均偏差由平均偏差得分除以每次运行完成的任务数得到。他们发现，这种修改 后的测量方法与原来的平均偏差分数相比，能够更好地根据不同的复杂度等级区分不同的导航任务。 这些研究表明，在目前提出的 果检测指标中，至少有一些能够灵敏地测出不同类型的注意力分散产生的不同效果。然而，一些其他的 标被研究人员和政策系统开发商越来越多地应用在论证 统的设计和安全问题方面。但我们仍然需要确定这些指标是否也能灵敏地检测出任务的不同。 本项研究扩展了上述研究结果。原因主要是：检测出了最近提出的一系列 向控制和事件检测参数（标志间车道保持波动，正确变更车道百分比 ，车道偏移数，车道变换启动（ 平均转向角）在根据不同层次需求区分视觉手工配合的任务和认知任务时的灵敏度。 本项研究结果可以为以下讨论提供资料，诸如哪些 量指标适合使用，哪些哪些可能需要进一步细化。本研究也丰富了越来越多此类旨在建立一套 理测量特性，使其发展为一项 准的研究。 法 计 本研究采用重复测量设计，有一个独立的，可变的任务条件。其中有五个层次：一个基线（无次要任务）条件和四个次要任务条件：视觉容易，视觉困难，认知容易和认知困难。参与者通过操作 本的 成四项次要任务条件。关于次要任务条件的更多详细信息请参阅 这些次要任务条件相结合使得检测 区分不同等级的需求以及不同类型的注意力分散（干扰条件）方面的能力成为可能。 与者 二十七名持有有效驾驶执照的司机参加了这项研究。参与者中有 16 人是男性， 11 人是女性，平均年龄为 岁（标准差 (= 围 =21 岁 31 4 岁）。除了一名参与者持有试用驾照（在前 4 年独立驾驶期间颁发，有明确的乘客、手机和汽车动力限制规定）之外，所有参与者均持有有效驾照。参与者取得 试用驾照的平均年龄为 岁（标准差（ =每周平均驾驶时间为 时（标准差（ =。 参与者是通过校园告示板、实时通讯、莫纳什招聘网站和当地报纸选用的。本研究的伦理批准由莫纳什大学人文研究伦理问题常委会 (权。参加者报销其时间和交通费用。 料 动任务 驾驶性能通过使用 一条 3000米直的三车道公路组成。速度通过这个系统被限制于 60公里 /小时 ,期间 参与测试者被要求停留在整个驱动器里面。没有其他 交通出现在路上。司机被要求通过 18个 出现在平均每隔 150米路两边的信号 来 改变车道。信号是空白的，直到出现 40 此时车道变化信息是鉴于 (图 1)。 图 1 参与者被指示尽快改变车道，当他们看到出现在信号上的信息时。参与者不需要在到达换车道标志之前提前完成他们的车道变换。 这个设置的测试取材于一系列 (009)。 这 视觉场景在1900年的一个液晶显示器上被提出。控制仿真是通过一个罗技的莫莫力反馈游戏方向盘和油门和制动踏板来实现。参与者坐在 一个高度可调的椅子 ,椅子 5 和踏板位置近似一个真正的车辆。 要任务 两个代理视觉手册和认知 每个都有两个层次的难度。人工或代理车载信息系统 (务是用这样级别的任务需求以便于可以系统地操纵。 觉人工任务 代理参考任务 (苏尔特 v 2 1)受控于视觉人工任务。任务要求参与者在相似视觉，小的干扰 循环 (视觉需求 )当中 来搜索一个更大的目标 循环和使用键盘箭头键来选择屏幕的中包含的一部分目标 (手动需求 )。 任务难度 (容易 ,困难 )是通过改变干扰项圈相对与目标圈的 尺寸和增加可能出现目标的屏幕部分的数量来实现 (容易 =2区域 ,难 =6个区域 )。 对于简单的情况 , 目标循环是干扰循环的两倍 ,然而对于困难的情况，目标循环比干扰循环大15%。苏尔特的一个示例显示被包含在图 1 b。 视觉任务是半自学的 ,即参与者可能花同样多的时间来让他们的选择 ,但是 当下一个刺激呈现出来的时候软件会被控制 如 ,2008;2007),同时被认为是一个满足 (永利和理查德森 ,2008)。视觉辅助工作呈现在司机 左边的一个仪表盘屏幕上 ,位于他们正常视野 范围内的 30(横向和纵向 )并且触手可及。 知任务 认知任务是由一个解决任务的数学难题 , 涉及基本的加法组成 ,再有两个难度水平 容易 和困难。 随机数是使用 过一个耳机，大声念给参与者。对于简单的难度水平 ,参与者被要求添加到 5，并且大声回应。对于困难的难度水平 ,参与者被要求 增加到 7。 这个任务是半自学的 ,即参与者给予足够的时间需要对每一个问题进行回应 (自控节奏 ), 但该系统在前一个反应给出之后会立即提出下一个问题 (系统节奏 )。这个任务 在实验前被广泛的指导 ,来确保在 简单和困难水平中 有一个适当程度的困难和分化。 程 6 到达会议时 ,参与者完成了一个人口问卷调查。然后 ,他们得到了一个口头解释的 其次是静态的 (没有 践和 基线实验的可视觉和认知的次要任务。 参与者完成 1践驾驶，然后是 6个 试运行 :基线 、 视觉简单 、 视觉硬、认知容易 、 认知 困难和最后一个基线试验。 在每个一心二用地开车之前 , 参与者被指示 “集中你的注意力 安全驾驶 ,但是不要忽略次要任务 ”。视觉和认知次要任务的顺序是通过参与者提出频传适应 任何实践效果来达到平衡的。 据分析 向控制措施 均偏差 司机横向偏差的平均得分是与 后者 是自动计算分析软件 差分数计算出每个运行在整个长度的驱动 (标准平均偏差分数 ),以及直线路段之间车道变化 (10米的前后变化 ),后者在车道改变影响下 提供了一个额外测量横向控制。参与者犯了一个错误的换车道例子被排除在直线部分分析，因为他们过度膨胀了 这个偏差得分。 均转向角 使用 标准 均转向角度数 (相当于1/400的一个完整的圆 )是计算出每一整个 路转移 在每一次运行中，车道的偏移数量通过检查由 一个车道偏移被定义为 7 件检测措施 道改变起始 联芯国际企业代表了换车道信息呈现在一个标志上的距离和司机实际上启动了换车道的距离之间的不同 联芯国际企业代表一个事件检测措施。 确的车道变化百分比 在每次运行里正确运算的 线路改变百分被计算作为一个措施来体现参与者正确回应线路改变命令的能力。此外 ,该类型由司机所犯的车道改变错误会被定性检查。两种类型错误会被检查 :错过了车道变化 (司机继续朝直方向驾驶而没有改换车道 )和错误的车道变化 (司机执行换车道 ,但是错误的车道 )。 级任务表现 主要任务完成时间 (以毫秒为单位 )是计算视觉和认知次要任务 ,以检查任何潜在的性能权衡整个二级和 使用 析。单向重复测量方差分析 (方差分析 )被用来比较所有 除了正确的车道变化百分比 )。 由于损坏的数据文件，意味着偏差和 温室变更被制作用于直接部分的主要偏差和用最小显著差别 (算出成功的比较 。正确的百分比换车道数据不是正态分布 ,因此 ,分析了使用非参数弗里德曼测试。描述性分析变换车道的错误 (错过与错误的 被承担。两个基线运行任何措施没有被发现明显的误差 ,因此这些数据被组合成 一个基线条件 (p . 05)。结果被改正是因为必要 使用 温室 球形违规 。 果 向控制措施 均偏差 整个传动和直线段的平均偏差分数呈现在图 8 图 3均偏差在整个驱动整个任务条件差距显著 (F(4,100) = p . 05)。 平均数量为每个驾驶状态 的车道远行的平均数量显示在图 3。 图 3道远足数量方面的显著差异被发现在条件 (F(4104)=p . 05)。 改变错误 (错过或不正确的变化 )。 不正确车道改变的百分比反正在归属于每一个错误类型的每个条件下被包含在图 标 1 内。 这种分析显示的小百分比的车道改变错误了 ,大多数由错过巷的变化 ,表明一个失败检测到信号而不是误解它。这个错误类型是困难任务条件中很常见和略多普遍当在执行认知任务的时候。 级任务绩效 10 两个独立的分析 旨在研究两个次级任务的任务完成时间（没有驾驶）和当完成 2(基线 ,以 2(容易 ,困难 )重复测量方差分析(行对于视觉任务和认知任务分别。由于技术问题 ,视觉任务数据没有被参与者记录。 觉 平均完成时间每个视觉显示和底线和 。没 有明显的相互作用任务难度和条件之间被发现 (F(1、 25)? p . 05);然而 ,重要的主要影响发现条件 (F(1、 25)? p . 05), 也没有显著的条件的平均影响(F(1、 26)=p . 05)。后者的结果是有趣的 ,因为它表明 ,司机没有交换认知任务的性能来支持驾驶任务。 4 讨论 当前的研究评估了几个最近 向控制和事件提出检测参数的能力来区分视觉手册和认知代理 务的不同层次需求。许多横向控制指标被 11 认为是对 任务不同点很敏感 ,但是事件检测指标都不太能区分任务之间的不同。这些结果有可能对于包含的 准的电池指标有重要影响。横向控制是一种常用的驱动性能措施 ,已被证明是对几种形式司机损伤很敏感 。 按照目前 向控制指标 ,总体平均车道偏差测量确认这个措施是对微分的影响视觉和认知转移。正如预期的那样 ,整体平均偏差分数最高的司机开车时执行视觉次要任务 ,均明显高于认知容易和基线条件。两个认知任务的平均偏差分数均明显高于基线条件 ,虽然这些任务的影响在横向控制方面比视觉任务较少。 任务难度而言 ,有一个趋势 ,平均偏差分数较高的 艰苦任务条件比容易 条件 ;然而 ,这种差异不显著。为什么平均偏差测量是不敏感的任务需求的差异不是完全清楚。平均偏差结果相符的过去在这个领域的研究 ,它表明 ,加负载增加车道保持变化 ,而认知二次任务的影响不大 ,或者没有效果 , 在车道保持性能 (et ,2005; 格林伯格 et ,2003;et ,2008)。减少车道保持成绩时期的视觉手册的需求被认为是结果。至少对于视觉任务，昏迷可能源于自然的苏尔特任务的使用。这个不同程度的复杂性主要来源于该任 务持续时间的差异 ,而不是更大或更小数量的认知资源。当参与者被不断从事苏尔特任务 (即下一个刺激立即完成后另一个 ),这不是意外 , 个人任务持续时间的差异在简单的和困难的条件不反映在驾驶分数。它不太可能是由于水平的任务困难使用 ,这是显示在广泛的驾驶进行该试验之前已经足够不同的感知水平的需求。 平均偏差结果普遍符合的过去在这个领域的研究 在这个领域的研究 ,它表明 ,视觉手动 增加负载增加车道保持变化 ,而认知次级任务的影响不大 ,或者没有效果 ,在车道保持性能的条件下。 在视觉手册需求的时期，减少车道保持性能被认为源于转向错误的加 强。当视觉注意力转移 路上 ,司机倾向于保持一个固定的转向角 ,使更少的微操舵纠正 ,可反过来导致巷 编织和远足。与苏尔特任务相关联的手工需求可能还会导致了车道保持变异的增加。认知需求 ,然而被认为有更少的影响车道保持由于视觉的影响隧道。 et 2005)发现 ,当执行认知任务时，司机的视觉扫描模式改变 ,这样就增加了他们的目光集中向道路的中心。这导致一种改进的跟踪响应和降低横向偏差。一个类似模式 的 结果发现了道路延伸的平均数量。最多数量的车道远足 (任何部分车辆外正确的车道 )被发现的视觉硬条件 ,这是 明显高于一切其他的双重条件和基线条件。认知和视觉容易任务中的道路冲程数量高于比基线的。这些结果表明 ,车道 偏移测量至 12 少是有点敏感于任务类型和层次差异需求的不同点。其他两个横向控制指标似乎对视觉体力和认知任务的不同层次需求拥有有限的灵敏度。发现无显著差异在任务意味着转向角。一些差异也被发现在直线平均偏差措施的任务中 ,并且 只有视觉和认知容易任务不同于其他 (尽管模式的趋势是在预期的方向 )。两个事件检测指标检查也会出现有限的灵敏度对于不同的 务。没有显著差异被发现在正确车道改变措施比例的任务。车道改变起始 ( 代表一个事件检测测量和之前的研究发现 ,司机发现和应对能力任务的能力(格林伯格 et 003;斯特雷耶和德鲁斯 ,2004;斯蒂尔 et 003)。不仅一些差异被发现于任务中 ,而且 数在基线条件中比双任务条件中长。这表明受试者服用更少的时间来启动他们的车道改变当执行另一个的任务比不分心 ,这一发现与其他 究。车道改变起始措施的结果 是 非常意外的。司机可能 ,因此 ,可以预见巷调节他们的行为改变事件 ,与二次相应的任务 ,这样他们的响应这些事件不是退化 ,甚至可能是改善如果他们分配更高 的优先驾驶任务。实际上 ,当观察参与者完成 个过程时 ,实验者指出 ,许多参与者在调节他们的次级任务的配合，这样他们可以在道路的变化后立即执行任务。 虽然其他的研究已经发现 ,司机困难应对事件干扰时 ,这些事件通常被意想不到的或未预料到的 (克劳尔 et ,2006;流浪者 et ,2003。 司机检测和响应事件的能力可能较少受影响与次级任务的配合 ， 如果这些事件是受到期望的话。这个解释也可能占的百分比 ,为什么正确车道变化非常高在一心二用地条件。该研究数据也影响 被声明作为 案标准的 示。 一个可能同 时影响横向控制和事件检测结果的重要因素是给予参与者的车道改变指令。符合 准草案 (007),参与者在当前的实验被要求改变车道 ,就尽快可能换车道后信息出现在签署。不同于其他 验采用的指令 (例如 ,et ,2007;2009),当前的参与者没有要求去完成他们的车道变换当他们达到换车道标志的时候。而使用的指令当前的研究导致了更多的渐进的、也可以说是更自然的道路变化 ,它确实有效果诱导更高的意思偏差值比在其他的研究已经发现 ,可能不一致 。 这些更加渐进的车道改变操作可能减少 了 使它对于次级任务不同的影响不太敏感。使用不同的车道改变指令来提高水平的任务需求可能 认 均偏差标准被指定在 这个是非常 13 重要的。事实上 ,这一标准没有达到任何试验 ,包括最后的底线驱动 (平均偏差=。 相对更高的平均偏差分数在研究过程中发现被认为是由于给出说明的结果 ,而不是缺乏任务的实践。还应该考虑到 因为它代表一个车道改变策略 ,不是一个真实发生在真正 驾驶中的描述。我们结果突出的潜在意涵不一致的解释 包括是否需要变道完成司机到达之前签署。 另一个方法论的问题是使用人工
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