本文是一篇工程硕士论文，本文分析了工程车辆传动系统各分系统的工作特性之后，在MATLAB/Simulink中搭建了发动机、液力变矩器、行星齿轮变速箱以及后车体的仿真模型，为工程车辆换挡规律的研究提供良好的模型及理论基础。
1 绪论
1.1 工程车辆研究背景及意义
近年来，工程车辆的应用范围不断扩大，成为建筑、道路等工程施工领域中必不可少的重要设备[1]。然而，由于工程车辆本身大型、复杂，使用环境恶劣、多变，运行时必须高效、安全，因此，对于工程车辆的研究也变得越来越重要。工程车辆的研究涉及动力系统、控制系统、传感器、行驶路线等多方面。在动力系统方面[2]，不同的工程车辆在不同的操作环境下(沥青路、砂石路、混凝土路、地砖路以及粘土路等)要追求高效、低排放的性能；在智能换挡控制方面[3]，研究要追求换挡准确，操作过程稳定，从而提高工程车辆的行驶及作业效率和安全性。因此，工程车辆的研究不仅关系到工程施工效率和质量，更关乎人员、设备和环境的安全[4]。未来，工程车辆的研究将继续深入，为工程施工领域的发展和进步提供更加先进的技术支持。
装载机是典型的工程车辆。如图1-1所示，装载机在实际作业中存在负载突变、施工对象差异大、地形多变等复杂的施工条件以及高低不平的路面状况[5]。
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1.2 工程车辆自动变速技术研究现状
变速器在工程车辆传动系统中起到举足轻重的作用，正是工程车辆中安装了变速器使得工程车辆的动力性、燃油经济性、节能性以及驾驶员的驾驶舒适性等都有了很大程度上的改善，变速器从是否需要人为操纵变速方面来分，可分为手动变速器和自动变速器[14]。
手动变速器需要操作人员同时操作离合器踏板和换挡杆来共同完成换挡动作，其中在工程车辆起步和档位更换时操作更为的复杂，对于操作人员来讲装有手动变速器的工程车辆操作难度要比自动变速器更复杂一点[15]。
自动变速器只需要操作人员通过控制工程车辆上油门和刹车踏板的开合程度来控制工程车辆档位变化情况的，使得操作人员可以集中注意力在驾驶或者作业任务上，从而使得驾驶及作业过程中的危险性有了很大的降低[16]。因此高耗油量的自动变速器被人们广泛的所接受并应用在实车上，但是随着国际形势的变化，最近几年石油的价格呈现不断上升趋势，人们急需一种操作简单又可以提高传动系统效率的自动变速器，因此为自动变速器的快速发展提供了有利的时机[17]。
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2 工程车辆特性分析及动力学建模
2.1 传动系统结构组成
一般来说，工程车辆其传动系统由发动机、液力变矩器、齿轮变速箱、电子控制单元以及车体等部分组成，工程车辆传动系统的结构组成如图2-1所示。
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其中发动机的作用是为工程车辆提供动力，它决定着工程车辆的动力性、经济性以及稳定性等。液力变矩器可以实现扭矩的传递，工程车辆采用的是液力机械传动，液力机械传动能够在一定范围内实现无级变速，并且能够降低换挡的频率，减少传动过程中各零部件受到的冲击载荷。齿轮变速箱可以改变传动比，扩大驱动轮转矩和转速的变化范围，满足不同行驶条件对牵引力的需求，可以在不改变发动机旋转方向的前提下，实现工程车辆的倒退行驶。
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2.2 发动机特性分析及建模
工程车辆行驶的作业地点多是山地路，砂石路，泥土路等不平整路面，其经济性和动力性很难同时兼顾到，所以要根据不同的道路状况来选择经济挡位或者动力档位。同时发动机的主要性能指标包括动力性和经济性，它们既是反映发动机工作循环完善程度的参数，也是评价发动机性能的主要依据，
2.2.1 发动机特性分析
目前发动机采用的建模方式可以分为两种：一是基于多项式拟合建模，二是基于神经网络的发动机建模。 基于神经网络的发动机建模方式需要大量的实验数据，但是此种方式建模需要不断地尝试神经网络的阈值、隐含层个数等之间的数量关系来达到建模的精确度。一般情况下，发动机很难用一个精准的数学表达式来描述其工作特性，若采用此种方式建模极大地增加了工作量。
为了规避基于神经网络的发动机建模存在的缺点，现在多采用多项式拟合的方式对发动机建模，因为此方法不需要大量的实验数据，且此方法相对比较成熟，应用比较广泛。
本文以提高工程车辆在不同负载下的动力性为目的，采用多项式拟合的方式来建立发动机模型。通过此方式建立的发动机模型可以达到工程车辆在档位变换中的动力学精确度要求。
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3 工程车辆智能换挡规律研究 .................................. 35
3.1 工程车辆换挡规律研究............................. 35
3.2 工程车辆新型换挡三参数选择 ............................. 35
3.3 工程车辆换挡规律求解................................. 37
4 基于BP神经网络的智能换挡策略研究 ............................ 46
4.1 神经网络理论 ............................... 46
4.1.1 神经网络基本结构及理论推导过程.......................... 47
4.1.2 BP神经网络的学习规则 ............................. 49
5 工程车辆智能换挡策略仿真验证 ..................................... 60
5.1 工程车辆智能换挡策略总体方案设计 .......................... 60
5.2 工程车辆智能换挡策略仿真结果分析 ........................................ 61
5 工程车辆智能换挡策略仿真验证
5.1 工程车辆智能换挡策略总体方案设计
在构建工程车辆智能换挡策略的总体方案时，需要对仿真模型进行简化处理，但同时需要保证工程车辆传动系统的一般动态特性不缺失，具体要满足以下几点要求：
(1) 为了简化计算需要把工程车辆模型中的各个部件看做是集中质量；
(2) 忽略工程车辆传动系统中的弹性阻尼以及工程车辆在行驶过程中的橫摆、侧摆等问题；
(3) 工程车辆传动系统中的传动轴由于只用于传递转速和扭矩，因此在建模时只用连接线进行表示；
(4) 假设工程车辆的换挡过程十分短暂。
如图5-1所示为工程车辆仿真系统总模型。
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6 总结与展望
6.1 总结
本文的主要的研究成果如下：
(1) 分析了工程车辆传动系统各分系统的工作特性之后，在MATLAB/Simulink中搭建了发动机、液力变矩器、行星齿轮变速箱以及后车体的仿真模型，为工程车辆换挡规律的研究提供良好的模型及理论基础。
(2) 研究了工程车辆自动变速系统的换挡规律，以提高工程车辆动力性为研究目的，对工程车辆换挡参数进行研究，提出了以节气门开度、工程车辆速度以及液力变矩器涡轮转矩为新型换挡三参数，并采用解析法求得工程车辆最佳动力性换挡曲线图，为深入研究基于BP神经网络的工程车辆智能换挡策略提供了输入参数。
(3) 设计了基于BP神经网络的工程车辆智能换挡策略，并对BP神经网络内部的网络参数进行合理配置，最后对BP神经网络精确度进行了仿真，仿真结果表明，BP神经网络的精确度在可接受范围内，所以此智能换挡策略具有可行性。
(4) 结合工程车辆仿真模型以及BP神经网络智能换挡策略，搭建了工程车辆智能换挡策略的仿真模型。经过与传统换挡策略在换挡准确性、车速、冲击度以及液力变矩器效率这四方面的对比分析可知，采用基于BP神经网络的工程车辆智能换挡策略能够在一定程度上提升工程车辆的动力性。
参考文献（略）