汽车行驶动力学

汽车行驶动力学

汽车行驶过程中的随机振动产生原因：

路面不平、传动系和车轮等部件的旋转，其中最主要的是路面不平产生的振动。频率范围限制在0.5~25Hz。

评价指标：采取主观评价的方式【评价人体对振动的响应、轮胎的接地性】

概率论知识：

随机过程：

基本特征：它是一个时间函数；

在固定的某一观察时刻t1，X(t1)是随机变量。

随机过程具有随机变量和时间函数的特点：

随机过程X(t)在任意时刻都是对基变量；

随机过程X(t)是大量样本函数的集合。

随机过程的一维数字特征：

1. 数学期望——

2.方差——

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3.均方值——

三者关系：

随机过程的二维数字特征：

1.自相关函数：

描述同一个随机过程两个不同时刻之间的线性依赖关系

2.互相关函数：

描述两个不同的随机过程不同时刻的线性依赖关系

平稳随机过程：

特征：

1.数学期望（均值）是与时间t无关的函数:

2.方差是与时间t无关的常数：

3.相关函数仅仅是单变量时差τ的函数：

傅里叶分析

概率密度、均值、方差等是用来在幅值领域力描写随机过程的，二相关函数是在时域力研究问题。除此之外，还需要在频域力研究随机过程，这就需要用到傅里叶分析手段。

傅里叶的两个最主要的贡献：

1.周期信号都可以表示为谐波关系的正弦信号的加权和；

2.非周期信号都可用正弦信号的加权积分表示：

周期信号的频谱分析：

非周期信号的频谱分析：

当周期信号的周期T1无限大时，就演变成了非周期信号的单脉冲信号，即当T1趋近于无穷时，有： ω 连续。具体推导过程，参考

随机信号的功率谱密度

在很多问题中，需要用到傅里叶变换来确立时间函数的频率结构。前提是傅里叶变换是否存在，条件是：

而随机信号是时域无限信号，因此不具备可积分的条件，故不能直接进行傅里叶变换，而是用具有统计特性的功率谱密度来做频谱分析。

自功率谱密度函数：

随机函数*X(t)*的自相关函数满足傅里叶变换条件：

其中，*Sx( ω)*据欧单位频率下功率的量纲，称为自功率谱密度函数，是自相关函数傅里叶变换。

物理含义：信号的能量在不同频率成分上的分布。

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