矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性

将齿轮的轧制成形与传统的楔横轧原理相结合,在轧制成形轴类零件的同时实现齿形部分的轧制成形,不仅可以实现齿轮轴零件的近净成形,而且可以提高齿的承载能力及使用寿命.在轧制齿形部分的过程中,对轧件的进给采用分段阶梯式进给方式,轧件在模具的带动下以自由分度方式进行轧制.通过数学模型和实验,给出了轧制各阶段模具齿距的计算方法和变化规律、模具的齿形设计方法、模具对轧件首次分度时最小进给量的计算方法以及轧制各阶段进给量的变化规律.用De-form-3D数值模拟仿真软件模拟轧制过程,在H630轧机上轧制出模数m=2,齿数z=20,压力角a'=20°的齿轮轴上的齿形,实验证明在楔横轧机上轧制齿轮轴上的齿形是可行的

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