✨ 长期致力于拖拉机、系统动力学、振动、转向、通过性、液压机械无级变速器研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）基于改进模拟退火与径向基神经网络的垂向振动参数辨识及路面不平度重构：
为解决拖拉机振动模型在未知参数下的建模难题，建立三输入四自由度半车振动模型，包括前轴、后轴、座椅和驾驶室四个质量的垂向及俯仰运动。将模型待辨识参数集（悬架刚度、阻尼、轮胎刚度共12个参数）编码为状态向量，采用改进的模拟退火算法进行全局搜索，其中退火温度按T(k)=T0*exp(-c*k^0.7)规律下降，并在每个温度点进行Metropolis采样时引入自适应步长调节。利用部分工况（前轮脉冲激励）下的响应数据辨识出参数后，构建径向基神经网络补偿误差，网络输入为座椅加速度和悬架动行程，输出为模型预测值与真实值的偏差。在田间试验中，辨识后的振动模型对驾驶员座椅垂向加速度的预测均方根误差从原始0.52m/s^2降至0.11m/s^2，误差补偿后进一步降至0.07m/s^2。同时提出基于压缩感知的路面不平度采集方法，测量点仅需传统方法的30%，通过改进SA-SP算法重构路面轮廓，重构精度相关系数达0.9837。
（2）基于遗传算法与传递函数等效的拖拉机转向动力学模型及SBW理想传动比设计：
建立包含横摆、侧向和侧倾的三自由度非线性转向模型，轮胎力采用魔术公式描述。针对质心至前轴距离、横摆转动惯量等难以直接测量的整车参数，设计遗传算法辨识方案，适应度函数为横摆角速度仿真与静侧翻试验台实测值的加权均方误差，种群规模60，交叉概率0.8，变异概率0.05。辨识结果显示总质量估测误差小于2.5%，质心位置误差小于1.8%。为了简化模型用于控制器设计，采用试探法结合Hermite插值将非线性转向模型等效为二阶传递函数G(s)=K/(τs^2+2ξτs+1)，其中稳态增益K=5.23，固有频率τ=0.34s，阻尼比ξ=0.71。基于该传递函数推导SBW系统的理想角传动比i_ideal = (L*v)/(v^2 + K_us*g*L)，并计算转向时附加行驶阻力与转角的关系，实车测试表明在30km/h车速下附加阻力最大值为1120N。
（3）轮壤交互作用下Magic Formula纵向力少参数辨识及HMCVT效率改进模型：
针对轮胎纵向力模型参数多、试验数据少的矛盾，提出两种辨识方法：第一种结合插值法和遗传算法，仅需9个离散数据点即可完成包含B、C、D、E四参数的辨识；第二种基于对魔术公式的非线性分析，通过求解方程组仅需4个数据点，利用改进粒子群算法保证解的唯一性。在滑转率0.05-0.4范围内进行轮壤接触试验，辨识得到驱动力模型的平均相对误差为4.8%。基于此建立拖拉机田间挂钩牵引力模型，得出最佳工作滑转率区间为13%-24%。进一步针对液压机械无级变速器，提出一种改进的7参数变量泵半经验效率模型，将原3参数模型中的误差项用压力、转速和排量的交叉项补偿，使效率预测平均精度从95.4%提升至97.9%。同时采用啮合功率法建立HMCVT总效率模型，通过改进SA算法校准齿轮和液压效率，仅需少量试验数据即可获得全工况效率图谱，在常用工作点（泵排量0.6，速比2.5）处效率达到84.2%。
import numpy as np from scipy.optimize import differential_evolution, minimize from sklearn.svm import SVR import pyswarms as ps def sa_vibration_identification(y_meas, t, bounds, T0=100, c=0.95): n_params = len(bounds) current = np.random.uniform([b[0] for b in bounds], [b[1] for b in bounds]) best = current.copy(); T = T0 for iter in range(500): candidate = current + np.random.normal(0, 0.05, n_params) candidate = np.clip(candidate, [b[0] for b in bounds], [b[1] for b in bounds]) y_sim = run_vibration_model(candidate, t) cost_curr = np.mean((y_meas - y_sim)**2) cost_cand = np.mean((y_meas - run_vibration_model(candidate, t))**2) if cost_cand < cost_curr or np.exp((cost_curr-cost_cand)/T) > np.random.rand(): current = candidate if cost_cand < np.mean((y_meas - run_vibration_model(best, t))**2): best = candidate T = T0 * np.exp(-c * iter**0.7) return best def magic_formula_4point(Fz, slip, measurements): # 使用4个测量点(s_x, F_x)通过方程组求解B,C,D,E def residual(params): B,C,D,E = params F_pred = D * np.sin(C * np.arctan(B*slip - E*(B*slip - np.arctan(B*slip)))) return np.sum((F_pred - measurements)**2) res = minimize(residual, [10, 1.5, 0.8*Fz, 0.5], bounds=[(1,50),(0.5,3),(0.1*Fz,1.5*Fz),(0,1)]) return res.x def hmcvt_efficiency_model(pump_pressure, pump_speed, pump_displacement, gear_ratio): # 改进7参数模型 eta_hyd = 0.92 - 0.15*(1-pump_displacement)**2 - 0.008*pump_pressure/1e6 + 0.0001*pump_speed eta_mech = 0.96 - 0.02*abs(gear_ratio-1) - 0.001*gear_ratio**2 cross_term = 0.003 * (pump_pressure/1e6) * (1-pump_displacement) eta_total = eta_hyd * eta_mech + cross_term return np.clip(eta_total, 0.7, 0.96) def pso_hmcvt_optimization(cost_func, dim=6, n_particles=30, n_iters=100): options = {'c1': 0.5, 'c2': 0.3, 'w': 0.9} optimizer = ps.single.GlobalBestPSO(n_particles=n_particles, dimensions=dim, options=options) best_pos, best_cost = optimizer.optimize(cost_func, iters=n_iters) return best_pos def traction_force(slip, vertical_load, params_B, params_C, params_D, params_E): return params_D * np.sin(params_C * np.arctan(params_B*slip - params_E*(params_B*slip - np.arctan(params_B*slip)))) def rbf_nn_compensation(X_train, y_train, X_test): from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF kernel = RBF(length_scale=1.0) gp = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, alpha=0.1) gp.fit(X_train, y_train) return gp.predict(X_test)
