一种考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法

1.本发明属于道路交通安全技术领域，涉及一种制动毂温度预测方法，尤其涉及一种考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法。


背景技术：

2.我国以山区为主的西部地区高速网正紧锣密鼓的建设中。对于西部山区，地形复杂多变、地势险要，道路沿线受制于特殊的地理环境，路线走廊带受限，往往需要跨越山川河流采用超长展线及较大纵坡以克服巨大的高差，不可避免的产生了连续下坡路段，连接线路的同时也形成了众多的隧道。根据某地机动车物证司法鉴定中心十年间处理的两万余条交通事故数据，有九百余起交通事故发生在连续下坡路段。其中近86％的事故是由于下坡过程中制动失效造成的，而制动器温度过高所引发的交通事故占下坡路段交通事故的57.85％。针对这一现象，需要对连续下坡的制动毂温度变化进行深入分析，以提出行车风险量化评价方法，提升货车下坡安全水平。
3.目前，国内外关于制动毂温升机理与建模方面的研究都是在基于动力学、热力学、软件仿真的基础上建立制动毂温升模型，并通过实车试验验证或修正制动毂温升模型，没有从制动鼓温升和制动行为的关系进行研究。而交通事故的发生是人-车-路-环境相互作用形成的，目前构建的预测模型主要考虑的是“车”和“路”的影响因素，忽略了“人”和“环境”对制动毂温度的影响，未考虑驾驶人行为特征和道路环境的变化对制动毂温度的影响。
4.基于现有技术的上述缺陷，迫切需要研究一种新型的制动毂温度预测方法。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于针对目前高速公路货运主导车型六轴铰接列车在连续下坡路段制动失效概率大、事故率高的问题，研究了考虑驾驶人行为的制动毂温升规律，提供一种考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其适用于隧道群较多的连续下坡路段，可以对指导连续下坡路段的设计与安全行车提供较大帮助，为连续下坡事故多发路段的运营提供依据。
6.为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
7.一种考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
8.1)、进行实车试验并采集实车试验过程中的数据；
9.2)、基于采集的数据分析隧道路段、驾驶人行为与制动毂温度三者的关系，确定隧道路段和驾驶人行为对制动毂温度具有影响；
10.3)、基于采集的数据确定制动系数、温度梯度并对所述制动系数和温度梯度进行相关性分析，其中，所述制动系数用来表示驾驶人行为与制动毂温度的关系，所述温度梯度用来表示制动系数与制动毂温度的关系；
11.4)、建立制动毂三维模型，并对隧道路段和制动轮毂进行不同工况下的热力学模拟仿真，根据仿真结果求出隧道路段与普通路段温度比值，也就是，隧道路段温度修正系数
k；
12.5)、基于所述隧道路段温度修正系数k以及制动系数和温度梯度相关性分析结果得到基于驾驶人行为的制动毂温升模型；同时根据采集的数据计算出普通路段和隧道路段散热时的温度梯度，进而得到基于驾驶人行为的制动毂降温模型；
13.6)、基于所述基于驾驶人行为的制动毂温升模型和所述基于驾驶人行为的制动毂降温模型预测制动毂温度。
14.优选地，所述步骤1)中，采集的数据包括：车辆行驶过程中驾驶人的制动及加速数据；车辆行驶过程中的行驶轨迹、经纬度、海拔高度；车辆的第2轴、第3轴、第4轴和第6轴制动毂的内表面温度；车辆的行驶速度。
15.优选地，所述步骤1)中还需要基于matlab对采集的数据的变化趋势进行数据可视化。
16.优选地，通过如下公式确定所述制动系数：
[0017][0018]
式中：dc为制动系数；d
max
为制动踏板最大位移；d
min
为制动踏板最小位移；di为i时刻制动踏板位移。
[0019]
优选地，通过如下公式确定所述温度梯度：
[0020][0021]
式中：ti为i时刻制动毂温度，单位为℃；t
i-1
为i-1时刻制动毂温度，单位℃；g
t
为温度梯度，单位为℃
·
s-1
；t为从i-1时刻到i时刻的时间，单位为s。
[0022]
优选地，所述制动系数和温度梯度的相关性分析结果为：
[0023]gt
＝0.9768dc+0.0092
[0024]
式中：g
t
为温度梯度，单位℃
·
s-1
；dc为制动系数；其余参数为回归参数。
[0025]
优选地，所述隧道路段温度修正系数k为1.08。
[0026]
优选地，所述基于驾驶人行为的制动毂温升模型为：
[0027][0028]
式中：ti为i时刻制动毂温度，单位℃；t
i-1
为i-1时刻制动毂温度，单位为℃；dc为制动系数；t为从i-1时刻到i时刻的时间，单位为s；k为隧道路段温度修正系数。
[0029]
优选地，所述基于驾驶人行为的制动毂降温模型为：
[0030][0031]
式中：ti为i时刻制动毂温度，单位℃；t
i-1
为i-1时刻制动毂温度，单位℃；t为从i-1时刻到i时刻的时间，单位为s。
[0032]
优选地，在得到所述基于驾驶人行为的制动毂温升模型和所述基于驾驶人行为的制动毂降温模型后对其进行实验验证，待实验验证了其准确性之后，再基于所述基于驾驶人行为的制动毂温升模型和所述基于驾驶人行为的制动毂降温模型预测制动毂温度。
[0033]
与现有技术相比，本发明的考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法具有如下有益
技术效果：本发明结合驾驶人在连续纵坡路段的制动行为特征，通过分析制动毂温度与制动行为的关系，并结合道路隧道环境对制动毂温度变化的影响，构建出基于驾驶人行为的制动毂温升模型，其适用于隧道群较多的连续下坡路段，采取该模型预测的制动毂温度可以对指导连续下坡路段的设计与安全行车提供较大帮助，为连续下坡事故多发路段的运营提供依据。
附图说明
[0034]
图1是本发明的考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法的流程图。
[0035]
图2是本发明的matlab多功道路试验数据可视化示意图。
[0036]
图3是本发明的不同路段制动踏板位移变化对比图。
[0037]
图4是本发明的隧道群间出入口驾驶行为分析示意图。
[0038]
图5是本发明采用s-g滤波方法前后温度对比图。
[0039]
图6是本发明的制动系数-制动毂温度梯度回归分析示意图。
[0040]
图7是本发明的制动毂三维模型示意图。
[0041]
图8是本发明的制动毂测点分布示意图。
[0042]
图9是本发明的制动毂在不同环境下温度曲线对比图。
[0043]
图10是本发明不同路段模型可靠度对比图。
具体实施方式
[0044]
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，实施例的内容不作为对本发明的保护范围的限制。
[0045]
本发明提供一种考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其适用于隧道群较多的连续下坡路段，采取本发明预测的制动毂温度可以对指导连续下坡路段的设计与安全行车提供较大帮助，为连续下坡事故多发路段的运营提供依据。
[0046]
图1示出了本发明的考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法的流程图。如图1所示，本发明的考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，包括以下步骤：
[0047]
一、进行实车试验并采集实车试验过程中的数据。
[0048]
可以选择高速公路典型六轴半挂货车-中国重汽howo t7为试验车型，在满足各项试验条件的基础上于西南山区高速g4218雅安至叶城高速公路雅安至康定段(以下简称雅康高速)开展实车试验。试验全程使用vbox数据采集系统采集数据，将采集的试验数据进行整合，并基于matlab对各数据变化趋势进行数据可视化处理。
[0049]
优选地，采集的数据包括：车辆行驶过程中驾驶人的制动及加速数据；车辆行驶过程中的行驶轨迹、经纬度、海拔高度；车辆的第2轴、第3轴、第4轴和第6轴制动毂的内表面温度；车辆的行驶速度。
[0050]
二、基于采集的数据分析隧道路段、驾驶人行为与制动毂温度三者的关系，确定隧道路段和驾驶人行为对制动毂温度具有影响。
[0051]
在本发明中，可以根据步骤一所得实车试验所得数据分析隧道路段、驾驶行为与制动毂温度三者的关系。分析发现，驾驶人采取制动行为，制动毂温度表现上升，未采取制动行为，制动毂温度表现下降。因此，根据分析结果可以确定，本发明可以忽略隧道路段对
驾驶人行为的影响，仅考虑隧道路段和驾驶人行为对制动毂升温的影响。
[0052]
三、基于采集的数据确定制动系数、温度梯度并对所述制动系数和温度梯度进行相关性分析，其中，所述制动系数用来表示驾驶人行为与制动毂温度的关系，所述温度梯度用来表示制动系数与制动毂温度的关系。
[0053]
首先，可以采用s-g滤波方法对步骤一所得温度数据进行处理。然后，基于制动踏板位移的大小提出制动系数来探究驾驶人行为与制动毂温度的关系；选取温度梯度(即货车单位时间内温度的变化数值)来研究制动系数与制动毂温度的关系；选取普通路段的制动踏板位移计算制动系数，取单位时间内的制动系数平均值为自变量，求出单位时间的温度梯度为因变量，利用spass软件对制动系数和温度梯度进行相关性分析，得到相应回归参数及显著性评价。
[0054]
在本发明中，可以通过如下公式确定所述制动系数：
[0055][0056]
式中：dc为制动系数；d
max
为制动踏板最大位移；d
min
为制动踏板最小位移；di为i时刻制动踏板位移。
[0057]
通过如下公式确定所述温度梯度：
[0058][0059]
式中：ti为i时刻制动毂温度，单位为℃；t
i-1
为i-1时刻制动毂温度，单位℃；g
t
为温度梯度，单位为℃
·
s-1
；t为从i-1时刻到i时刻的时间，单位为s。
[0060]
并且，所述制动系数和温度梯度的相关性分析结果为：
[0061]gt
＝0.9768dc+0.0092
[0062]
式中：g
t
为温度梯度，单位℃
·
s-1
；dc为制动系数；其余参数为回归参数。
[0063]
四、建立制动毂三维模型，并对隧道路段和制动轮毂进行不同工况下的热力学模拟仿真，根据仿真结果求出隧道路段与普通路段温度比值，也就是，隧道路段温度修正系数k。
[0064]
具体地，可以利用ug(unigraphics nx)软件建立制动毂三维模型；利用cfd对隧道路段和制动轮毂进行不同工况下的热力学模拟仿真，在制动毂轴向路径选择温度较高节点进行温度监测，分析节点温度随时间变化的规律；根据仿真模拟工况可求出隧道路段与普通路段温度比值，也就是，隧道路段温度修正系数k。
[0065]
优选地，所述隧道路段温度修正系数k为1.08。
[0066]
五、基于所述隧道路段温度修正系数k以及制动系数和温度梯度相关性分析结果得到基于驾驶人行为的制动毂温升模型；同时根据采集的数据计算出普通路段和隧道路段散热时的温度梯度，进而得到基于驾驶人行为的制动毂降温模型。
[0067]
也就是，结合步骤三中回归参数，以及所述隧道路段温度修正系数k，可以得到基于驾驶人行为的制动毂温升模型；同时根据实测数据可计算出普通路段和隧道路段的散热时的温度梯度，进而可得到基于驾驶人行为的制动毂降温模型。
[0068]
在本发明中，所述基于驾驶人行为的制动毂温升模型为：
[0069][0070]
式中：ti为i时刻制动毂温度，单位℃；t
i-1
为i-1时刻制动毂温度，单位为℃；dc为制动系数；t为从i-1时刻到i时刻的时间，单位为s；k为隧道路段温度修正系数。
[0071]
所述基于驾驶人行为的制动毂降温模型为：
[0072][0073]
式中：ti为i时刻制动毂温度，单位℃；t
i-1
为i-1时刻制动毂温度，单位℃；t为从i-1时刻到i时刻的时间，单位为s。
[0074]
六、基于所述基于驾驶人行为的制动毂温升模型和所述基于驾驶人行为的制动毂降温模型预测制动毂温度。
[0075]
当然，在得到所述基于驾驶人行为的制动毂温升模型和所述基于驾驶人行为的制动毂降温模型后，对其进行实验验证，待实验验证了其准确性之后，再基于所述基于驾驶人行为的制动毂温升模型和所述基于驾驶人行为的制动毂降温模型预测制动毂温度。
[0076]
例如，可以选取国内具有代表性的制动毂温升模型与本发明中的模型进行对比分析。通过比对分析指出本发明的模型能够准确预测出隧道路段和普通路段制动毂温度变化趋势。
[0077]
下面以一个具体的实施例详细描述本发明，以使得本领域技术人员能够更好地实现本发明。
[0078]
1、为采集连续下坡路段货车的制动毂温升数据，本发明选取西南山区高速g4218雅安至叶城高速公路雅安至康定段(以下简称雅康高速)作为试验路段，选择高速公路典型六轴半挂货车作为试验车型，车辆型号为中国重汽howo t7，装载货物后车货总质量为极限49吨。考虑到车辆实际驾驶时采用较高挡位进行行驶，且开启排气制动有助于缓解制动力，因此车辆下坡时采用10～12挡进行下坡，同时关闭排气阀及缓速器，通过主制动器及发动机辅助制动将车速控制在60km/h左右。试验车辆前、后各安排一后勤保障车辆，且前车与试验车辆保持车距大于300m，开启警示灯，排除其他车辆干扰。选取驾驶经验丰富、对该段路况熟悉的驾驶人进行试验，每次试验方向均为康定至雅安方向。在车辆处于安全行驶状态前提下不停车下坡，仅当制动毂处于危险状态时对其淋水或紧急停车降温。
[0079]
2、试验全程使用vbox数据采集系统采集数据，采集频率为100hz，即每间隔0.01s采集一次数据，通过utc时间进行记录数据。其中，所述vbox数据采集系统包括踏板信号采集模块：记录车辆行驶过程中驾驶员制动及加速数据；gps模块：记录车辆试验过程中行驶轨迹、经纬度、海拔高度等数据，以便于后期对设计图纸中相关道路线形进行校核；温度信号无线采集和接收器：对试验车辆的第2轴、第3轴、第4轴和第6轴制动动毂的内表面温度进行采集，并通过温度信号无线接收仪器进行监测；vgps速度仪：获取车辆行驶速度等动态数据。将采集的试验数据进行整合，并基于matlab对各数据变化趋势进行数据可视化，具体如图2所示。
[0080]
3、根据采集的制动及加速数据将驾驶行为分为两类：加速行为和制动行为。如图3所示，从踏板位移的角度分析试验过程中驾驶人的驾驶行为，通过对位移整体变化趋势进行分析，选择坡度为-2.8％普通路段、隧道路段各两处，每处路段选取800m长度，绘制踏板
位移连续变化图。如图4所示，为研究隧道出入口路段制动行为，选择隧道出洞口前200m、出洞口后200m，入洞口前300m、入洞口后200m，以及隧道群间出入口作为分析路段。分析结果表明：隧道路段驾驶人制动行为与普通路段未能表现出明显差别，故本发明忽略隧道路段对驾驶行为的影响，仅考虑隧道路段环境和驾驶行为对制动毂升温的影响。
[0081]
4、如图5所示，由于采集的温度数据存在漂移现象，噪声较大，需要使用s-g滤波方法进行滤波处理。
[0082]
基于制动踏板位移的大小提出制动系数来探究驾驶人行为与制动毂温度的关系。其中，制动系数的方程为：
[0083][0084]
式中：dc为制动系数；d
max
为制动踏板最大位移；d
min
为制动踏板最小位移；di为该时刻制动踏板位移；
[0085]
选取温度梯度(即货车单位时间内温度的变化数值)来研究制动系数与制动毂温度的关系。其中，温度梯度的方程为：
[0086][0087]
式中：ti为i时刻制动毂温度(℃)；t
i-1
为i-1时刻制动毂温度(℃)；g
t
为温度梯度(℃
·
s-1
)；t为时间(s)。
[0088]
隧道环境路段会对制动毂升温快慢产生影响，因此先选取普通路段的制动踏板位移计算制动系数，取单位时间内的制动系数平均值为自变量，求出单位时间的温度梯度为因变量，利用spass软件对制动系数和温度梯度进行相关性分析，结果如图6所示，参数估计及显著性检验结果如表1所示。
[0089]
表1参数估计及检验
[0090][0091]
5、为探究隧道路段对制动毂升、散热的影响，利用cfd软件进行热力学模拟仿真。假定车辆在坡度为2.8％的连续下坡路段行驶，行驶速度60km/h，载重量为满载49t，且车辆下坡时持续制动，由此根据制动系数-制动毂温度梯度的关系计算制动毂升温速率；同时为减少仿真计算工作量，提高计算精度，两工况均建立300m仿真路段，仿真时长300s。具体工况为：
[0092]
工况一：模拟普通路段环境下制动毂温度变化，根据区域地段模拟自然风，同时给定环境温度，模拟制动毂生散热过程，监测温度变化情况；
[0093]
工况二：模拟隧道路段环境下制动毂温度变化，给定相同的温升速率。在实际工程中，由于环境的变化使隧道内风向、风力难以掌握，因此将自然风以行车方向相反的方向给定，风速取2.5m/s。同时在隧道进口50m处设置一射流风机，制动毂放置于隧道进口200m处，进行仿真模拟。
[0094]
如图7所示，利用ug(unigraphics nx)软件建立制动毂三维模型。对于普通路段环境的流域建模，建立包含道路本身及附近的开阔空间作为流域，整体为近似长方体结构，设定底边2.8％的坡度，长度300m；隧道环境按照分离式隧道、单向双车道的标准断面尺寸进
行流域建模，隧道内建筑限界净宽10.25m，净高5.0m，隧道内轮廓断面积65.89m2，周长31.65m。在轴向路径选择温度较高节点进行温度监测，节点位置如图8所示，分析节点温度随时间变化的规律。
[0095]
6、如图9所示，分别为隧道环境以及普通路段自然风下同一点位的温度变化曲线，两工况均给定相同的热流密度及初始环境温度。由此可得，隧道路段由于其密闭的空间环境导致制动毂散热情况较差，在生热条件相同的情况下，制动毂温升速率较普通路段快。由表1可知制动系数和制动毂温度梯度存在一定的线性相关性，方程式为：
[0096]gt
＝0.9768dc+0.0092
[0097]
式中：g
t
为温度梯度(℃
·
s-1
)；dc为制动系数；其余参数为spass软件所生成的回归参数。
[0098]
将上式代入温度梯度方程式可得制动毂温度与制动行为之间的关系模型，方程式为：
[0099]
ti＝t
i-1
+(0.9768dc+0.0092)t
[0100]
式中：ti为i时刻制动毂温度(℃)；t
i-1
为i-1时刻制动毂温度(℃)；dc为制动系数；t为时间(s)。
[0101]
根据仿真模拟工况可求出隧道路段与普通路段温度比值k为1.08，因此后续模型建立中将隧道环境计算结果进行修正，统一乘以修正系数k＝1.08，以更大程度的接近实测工况，降低试验的误差。根据以上分析可得到基于驾驶人行为的制动毂温升模型，方程式为：
[0102][0103]
式中：ti为i时刻制动毂温度(℃)；t
i-1
为i-1时刻制动毂温度(℃)；dc为制动系数；t为时间(s)；k为隧道路段温度修正系数，本模型中k＝1.08。
[0104]
在驾驶人没有制动行为时，制动毂温度处于散热状态，根据实测数据可计算出普通路段和隧道路段的散热时的温度梯度分别为0.09℃
·
s-1
和0.04℃
·
s-1
。根据以上分析可得基于驾驶行为的制动毂降温关系式为：
[0105][0106]
式中：ti为i时刻制动毂温度(℃)；t
i-1
为i-1时刻制动毂温度(℃)；t为时间(s)。
[0107]
7、实例验证。
[0108]
如图10所示，将本发明提出模型记为1，现有技术模型记为2，进一步将全线路段、隧道路段、普通路段三组试验路段温度进行预测，并与实测温度相比较，绘制温升曲线图；分析图中数据可知模型2各路段预测误差平均值在15℃～28℃之间，最大误差为43.7℃，25％分位至在16.1℃～27.6℃之间，75％分位数在25.68℃～42.30℃之间。而模型1预测误差平均值均在5℃以内，最大误差为16.46℃，误差值25％、75％分位数均在8℃以内。同时模型1相比于模型2，能够准确预测出隧道路段制动毂温度变化趋势；模型2相比于模型1，能够较好的预测出普通路段制动毂温度变化趋势。
[0109]
由此，采取本发明预测的制动毂温度可以对指导连续下坡路段的设计与安全行车
提供较大帮助，为连续下坡事故多发路段的运营提供依据。
[0110]
本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无法对所有的实施方式予以穷举。凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

技术特征：
1.一种考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)、进行实车试验并采集实车试验过程中的数据；2)、基于采集的数据分析隧道路段、驾驶人行为与制动毂温度三者的关系，确定隧道路段和驾驶人行为对制动毂温度具有影响；3)、基于采集的数据确定制动系数、温度梯度并对所述制动系数和温度梯度进行相关性分析，其中，所述制动系数用来表示驾驶人行为与制动毂温度的关系，所述温度梯度用来表示制动系数与制动毂温度的关系；4)、建立制动毂三维模型，并对隧道路段和制动轮毂进行不同工况下的热力学模拟仿真，根据仿真结果求出隧道路段与普通路段温度比值，也就是，隧道路段温度修正系数k；5)、基于所述隧道路段温度修正系数k以及制动系数和温度梯度相关性分析结果得到基于驾驶人行为的制动毂温升模型；同时根据采集的数据计算出普通路段和隧道路段散热时的温度梯度，进而得到基于驾驶人行为的制动毂降温模型；6)、基于所述基于驾驶人行为的制动毂温升模型和所述基于驾驶人行为的制动毂降温模型预测制动毂温度。2.根据权利要求1所述的考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其特征在于，所述步骤1)中，采集的数据包括：车辆行驶过程中驾驶人的制动及加速数据；车辆行驶过程中的行驶轨迹、经纬度、海拔高度；车辆的第2轴、第3轴、第4轴和第6轴制动毂的内表面温度；车辆的行驶速度。3.根据权利要求2所述的考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其特征在于，所述步骤1)中还需要基于matlab对采集的数据的变化趋势进行数据可视化。4.根据权利要求3所述的考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其特征在于，通过如下公式确定所述制动系数：式中：d
c
为制动系数；d
max
为制动踏板最大位移；d
min
为制动踏板最小位移；d
i
为i时刻制动踏板位移。5.根据权利要求4所述的考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其特征在于，通过如下公式确定所述温度梯度：式中：t
i
为i时刻制动毂温度，单位为℃；t
i-1
为i-1时刻制动毂温度，单位℃；g
t
为温度梯度，单位为℃
·
s-1
；t为从i-1时刻到i时刻的时间，单位为s。6.根据权利要求5所述的考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其特征在于，所述制动系数和温度梯度的相关性分析结果为：g
t
＝0.9768d
c
+0.0092式中：g
t
为温度梯度，单位℃
·
s-1
；d
c
为制动系数；其余参数为回归参数。7.根据权利要求6所述的考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其特征在于，所述隧道路段温度修正系数k为1.08。8.根据权利要求7所述的考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其特征在于，所述基
于驾驶人行为的制动毂温升模型为：式中：t
i
为i时刻制动毂温度，单位℃；t
i-1
为i-1时刻制动毂温度，单位为℃；d
c
为制动系数；t为从i-1时刻到i时刻的时间，单位为s；k为隧道路段温度修正系数。9.根据权利要求8所述的考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其特征在于，所述基于驾驶人行为的制动毂降温模型为：式中：t
i
为i时刻制动毂温度，单位℃；t
i-1
为i-1时刻制动毂温度，单位℃；t为从i-1时刻到i时刻的时间，单位为s。10.根据权利要求1-9中任一项所述的考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其特征在于，在得到所述基于驾驶人行为的制动毂温升模型和所述基于驾驶人行为的制动毂降温模型后对其进行实验验证，待实验验证了其准确性之后，再基于所述基于驾驶人行为的制动毂温升模型和所述基于驾驶人行为的制动毂降温模型预测制动毂温度。

技术总结
本发明涉及一种考虑驾驶人行为的制动毂温度预测方法，其包括以下步骤：1)、进行实车试验并采集实车试验过程中的数据；2)、基于采集的数据分析隧道路段、驾驶人行为与制动毂温度三者的关系；3)、基于采集的数据确定制动系数、温度梯度并对所述制动系数和温度梯度进行相关性分析；4)、建立制动毂三维模型，并对隧道路段和制动轮毂进行不同工况下的热力学模拟仿真，求出隧道路段与普通路段温度比值；5)、得到基于驾驶人行为的制动毂温升模型和基于驾驶人行为的制动毂降温模型；6)、基于制动毂温升模型和制动毂降温模型预测制动毂温度。其对指导连续下坡路段的设计与安全行车提供较大帮助，为连续下坡事故多发路段的运营提供依据。为连续下坡事故多发路段的运营提供依据。为连续下坡事故多发路段的运营提供依据。


技术研发人员：兰富安 文燕 杨俊锋 张驰 张敏 赖琳 王雪 李林东 王博 刘昭南 刘昌赫 谢子龙 赵一静
受保护的技术使用者：长安大学
技术研发日：2023.02.08
技术公布日：2023/7/13