基于lms.virtual.lab motion履带车辆行动系统建模及仿真

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1、基于LMS.Virtual.LabMotion履带车辆行动系统建模及仿真徐琢2015年1月中图分类号：TP391.9UDC分类号：629基于LMS.Virtual.LabMotion履带车辆行动系统建模及仿真作者姓名徐琢学院名称机械与车辆学院指导教师李晓雷教授答辩委员会主席顾亮教授申请学位工学硕士学科专业航空宇航科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月BasedonLMS.Virtual.LabMotiontrackedvehiclesModelingandSimulationCandidateName：XuZhuo

2、SchoolorDepartment:SchoolofMechanicalEngineeringFacultyMentor:Prof.LiXiaoleiChair,ThesisCommittee：Prof.GuLiangDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor：AerospaceScienceandTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指

3、导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要履带式行动系统是车辆行走系的一种重要的形式，在建筑、农业、军事等领域发挥重要作用。随着对履带车辆通过能力及行驶速度的需求提高，对履带车辆行动系统的研究成为关键环节。以往对履带车辆行动系统的研究主要通过

4、经验及大量实验验证，这种研究方式周期长，费用高。在某些极端路面整车实验中，可能对驾驶人员安全造成巨大威胁。尤其是在人身健康日益受到重视且无人驾驶技术尚不完善的今天，用人力来完成危险实验是不现实的。计算机仿真技术即利用计算机模拟履带车辆在路面行驶在一定程度上减少了实验的数量，缩短研究周期，避免了一些不必要的危险。目前履带车辆行动系统仿真的建模方式多采用参数化建模，这种建模方式简单高效，但其建模原理是在软件已经搭建好的平台内输入参数，设计者不能根据需要修改已有模型结构，因而有时不能满足设计者的不同需要。针对上述问题，本文利用LMS.Virt

5、ual.LabMotion平台，完成整车行动系统实体建模。通过导入自主绘制的零件模型，定义运动副，定义刚度、阻尼、扭矩及接触参数，完成整车行动系统建模，在建模过程中攻克了履带张紧、静平衡位置落车履带松动等一系列导致履带脱轮的问题，并对履带车辆建模难点及细节进行总结。为验证模型可靠性，建立12立柱振动台模型，将整车行动系统模型与12立柱振动台进行整合，利用整车-振动台模型进行4种典型路面的仿真，将仿真结果与实测的实验数据对比进行模型检验。本文最后利用检验后的履带车辆行动系统模型进行跨越沟壑、攀越垂直墙壁、软地面等几种典型路面的仿真，通过分

6、析仿真结果得到车速、土壤参数等因素对履带车辆整车性能及履带张紧力的影响，并对主动轮与履带啮合异常现象进行分析，找到影响主动轮与履带啮合稳定性的因素。关键词：LMS.Virtual.LabMotion;行动系统建模;模型检验;仿真I北京理工大学硕士学位论文AbstractThetrackeddrivingsystemasanimportantformofvehicledrivingsystem,playsanimportantroleintheconstruction,agriculture,militaryandotherfields.

7、Asthedemandforhighercarryingcapacityandspeedofthetrackedvehicle,theresearchontrackedvehicledrivingsystembecamethekeylink.Previousstudiesonthetrackedvehicledrivingsystemwasmainlybymeansofexperienceandlargenumberofexperiments,whichneededlongcycletimeandhighcost.What’smore,

8、therewouldbeagreatthreattothesafetyofthenavigatingmatewheninsomevehicleexperimentontheextremeadversedri