汽車行駛動力學

汽車行駛動力學

汽車行駛過程中的隨機振動產生原因：

路面不平、傳動系和車輪等部件的旋轉，其中最主要的是路面不平產生的振動。頻率範圍限制在0.5~25hz。

評價指標：採取主觀評價的方式【評價人體對振動的響應、輪胎的接地性】

概率論知識：

隨機過程：

基本特徵：它是乙個時間函式；

在固定的某一觀察時刻t1， x(t1)是隨機變數。

隨機過程具有隨機變數和時間函式的特點：

隨機過程x(t)在任意時刻都是對基變數；

隨機過程x(t)是大量樣本函式的集合。

隨機過程的一維數字特徵：

1. 數學期望——

2.方差——

![3.均方值——

三者關係：

隨機過程的二維數字特徵：

1.自相關函式：

描述同乙個隨機過程兩個不同時刻之間的線性依賴關係

2.互相關函式：

描述兩個不同的隨機過程不同時刻的線性依賴關係

平穩隨機過程：

特徵：1.數學期望（均值）是與時間t無關的函式:

2.方差是與時間t無關的常數：

3.相關函式僅僅是單變數時差τ的函式：

傅利葉分析

概率密度、均值、方差等是用來在幅值領域力描寫隨機過程的，二相關函式是在時域力研究問題。除此之外，還需要在頻域力研究隨機過程，這就需要用到傅利葉分析手段。

傅利葉的兩個最主要的貢獻：

1.週期訊號都可以表示為諧波關係的正弦訊號的加權和；

2.非週期訊號都可用正弦訊號的加權積分表示：

週期訊號的頻譜分析：

非週期訊號的頻譜分析：

當週期訊號的週期t1無限大時，就演變成了非週期訊號的單脈衝訊號，即當t1趨近於無窮時，有： ω 連續。具體推導過程，參考

隨機訊號的功率譜密度

在很多問題中，需要用到傅利葉變換來確立時間函式的頻率結構。前提是傅利葉變換是否存在，條件是：

而隨機訊號是時域無限訊號，因此不具備可積分的條件，故不能直接進行傅利葉變換，而是用具有統計特性的功率譜密度來做頻譜分析。

自功率譜密度函式：

隨機函式*x(t)*的自相關函式滿足傅利葉變換條件：

其中，*sx( ω)*據歐單位頻率下功率的量綱，稱為自功率譜密度函式，是自相關函式傅利葉變換。

物理含義：訊號的能量在不同頻率成分上的分布。

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