报告人:陈振安(Chin An Tan)教授
报告时间:2024年8月22日下午14:30至16:00
报告地点:新葡京娱乐场官网屏峰校区机械楼D526会议室
报告摘要:
本次报告探讨桥梁友好型车辆悬架参数调优控制的研究进展。在美国的60多万座桥梁结构中,约三分之一被评定为存在缺陷,每年需要耗费超过400亿美元用于维护和修复。为了延长桥梁的使用寿命,政府已经启动多项政策举措。学术界长期以来致力于车-桥耦合动力系统(Vehicle-bridge interaction, VBI)的研究,以评估桥梁健康状态并研发控制策略,抑制桥梁的过度振动。目前常用的桥梁减振方法主要有两类:(1)优化桥梁结构,如安装加强筋和调谐质量阻尼器(Tuned mass dampers, TMDs)等外部减振装置,但这些改造成本高昂,且难以适应不同车辆荷载下的减振需求;(2)通过车辆悬架参数设计来抑制桥梁振动,这种方法成本较低且适应性强,但需要深入理解车-桥耦合系统的复杂动力学机理。在本研究中,采用时间冻结技术构建了车-桥耦合系统的时变传递率函数,分析了桥梁频率的时变特性,并建立了桥梁和车辆固有频率的匹配关系,进一步发展了基于物理驱动的频域振动控制策略。通过传递率曲线的不动点控制理论,使车辆达到最佳的调谐频率状态,从而有效抑制桥梁系统的共振幅值。此外,报告还介绍了被动悬架和半主动悬架的最优参数设计策略。研究结果表明,该调优策略在优化桥梁振幅的同时还能够抑制车身振动,为桥梁友好型悬架参数的设计奠定了基础。该研究进一步表明,最佳悬架参数对车-桥耦合系统的频率影响显著,也为桥梁系统的结构健康监测(Structural health monitoring, SHM)和参数识别提供了技术支持。报告最后简要讨论了在智能网联汽车框架下的相关研究课题与未来发展方向。
个人简介:
陈振安教授毕业于加利福尼亚大学伯克利分校,获得机械工程学士和博士学位,并在加州理工学院取得航天工程硕士学位。现任韦恩州立大学机械工程系教授,主要研究方向包括结构动力学和振动控制、机电一体化以及汽车NVH等领域。他的研究课题涵盖结构控制理论、车-桥耦合振动、动力学建模与控制和振动能量回收等,并广泛应用于智能机器人和自动驾驶汽车,他对机器学习技术在汽车电池制造中的应用也有深入研究。
陈振安教授是美国机械工程师学会(ASME)的会士,曾担任多个ASME期刊的副主编、韦恩州立大学工学院副院长以及通用汽车实验室电动汽车电池制造项目的技术顾问。他多次荣获韦恩州立大学杰出教学奖,包括校长颁发的卓越教学奖,同时对全球化工程教育和跨文化交流有着浓厚兴趣。