学习管路模块的可以看看，这方面资料比较少

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1万辆电动汽车充电所得负荷图，数据来源参考18年电工杯A题

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(1) 建立自动驾驶电动汽车纵向动力学仿真模型。以某自动驾驶电动汽车为研究对 象， 分别在Matlab/Simulink 和CarSim 环境下搭建了纵向动力学简化模型和整车动力学 模型， 结合模型分析电动汽车的纵向动力学特性， 通过对比实车试验数据与仿真结果， 验证了模型的正确性。 (2) 设计了车速控制系统的整体框架。为实现不同行驶工况下车速的准确控制， 采 用分层式结构设计控制系统， 从车速控制需求出发， 制定了定速与跟随两种控制模式， 细分行驶工况并合理约束其中的关键参数， 为后续速度控制算法设计打下基础。 (3)采用分层式结构设计车速控制系统。上层控制器根据目标车速决策出期望加速 度， 通过建立控制对象模型、车间运动学模型、安全车间距模型， 综合考虑安全性、 舒适性、经济性、跟随性四个性能指标， 结合MPC 模型预测优化控制算法建立目标函 数， 并将其转化为二次优化问题， 求解出汽车行驶的期望加速度。 (4)基千Matlab/Simulink 与CarSim 联合仿真平台搭建了电动汽车速度控制系统， 针对典型的纵向行驶工况， 对所设计的车速控制策略进行仿真验证。

基于物理的2d赛车实现 Unity插件

考虑磁流变减振器阻尼力和悬架弹性元件非线性特性，建立车辆半主动悬架非线性动力学模型。应用微分几何非线性控制，经过适当的非线性状态和反馈变换，实现半主动悬架非线性系统的精确线性化，并对系统实施非线性状态反馈控制；根据预定的控制目标及模糊控制策略调节控制参数，设计模糊控制器，对悬架系统进行了控制仿真研究；利用神经网络模式识别能力对输入数据处理辨别，设计控制网络层，从而达到提高悬架工作性能，改善汽车行驶舒适性的目的。将三种非线性控制方法的仿真结果进行分析比较表明：经模糊控制或神经网络控制后的悬架承受的冲击响应小

为提高汽车的行驶平顺性及操纵稳定性，在进行整车动力学分析的基础上建立汽车悬架系统多目 标优化模型，并提出一种基于改进遗传算法的悬架参数多目标优化方法．该方法改进了传统遗传算法中的种 群个体选择机制，锦标赛选择过程由外部非支配集和原种群同时参与，可使多次迭代所得父代种群与子代种 群中的最优个体均有机会被选取，保证了新种群的多样性．以某轻型客车为研究对象，选取车身侧倾角、横摆 角速度及振动加速度作为优化指标，对悬架系统的弹簧刚度、减振器阻尼系数及稳定杆扭转刚度进行多目标 优化．实车实验结果表明：与悬架优化前相比，汽车行驶过程中的车身侧倾角、横摆角速度及质心振动加速度 分别下降了12．3％ 、6．4％ 和9．8％．所提出的基于改进遗传算法多目标优化策略可合理匹配悬架系统各参 数，改善汽车的行驶平顺性及操纵稳定性

Simulik实现事件触发的三种方式Demo工程（Matlab2020b） 1、用DetectChange模块实现，是实现事件触发最简单快捷的方式 2、用Stateflow实现，能够加入一些时间维度的逻辑，比如触发的条件可以加上积分滤波，触发之后延迟一段时间再动作，或者触发之后的动作持续维持一段时间 3、用MATLAB Function实现，能够加入一些复杂的算法，比如触发条件同时要满足密钥解算，满足CRC校验等

基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。 基于模型预测控制（MPC）无人驾驶汽车轨迹跟踪控制算法，基于MATLAB/simulink与carsim联合仿真，包含cpar,par,slx文件，支持MATLAB2018和carsim2019版本，先导入capr文件，然后发送到simulink，可支持修改代码，运用S-Function函数编写。 四轮转向汽车轨迹跟踪模型。