简介：该文探讨时间序列分析方法在随机路面描述中的应用，对坦克行驶道路路面的实际测量值，应用时间序列分析的方法，建立了一个自回归（Autoregressive）模型。紧接着讨论了时间序列分析在道路模拟、路面数据库的建立、随机路面的自相关函数分析和谱分析等方面的应用。
简介：为了在虚拟环境中获得具有真实感的越野路面模型,提出该模型分形构造方法.首先选取砾石路面作为典型的越野路面,对纵向和横向高程数据样本进行采集和数据预处理.然后运用纵、横向高程数据构造得到路面样片,并运用分形Brownian运动计算其自相关函数.利用Hurst系数估算路面模型的分形维数,并基于层最小能量准则获得路面最佳高程.通过改变最佳高程参数和分形维数控制路面的三维形状和表面粗糙度.结果表明,构造得到的路面模型具有自相似性、真实感强的特点,并且每个取样的功率谱密度、载荷输入等均为已知,符合仿真测试的要求.
简介：将等级路面的不平度视为一零均值的噪声序列通过一个AR模型产生的随机序列,通过求解Yule-Walker方程得出AR模型参数,进而得到路面不平度.经数值算例构造出4个等级的路面不平度,验证了用AR模型构造路面不平度方法的可行性与可靠性.
简介：分析了康托尔三分集，介绍了分形与分形维数的基本概念，运用频谱分析的方法对路面不平度曲线的分形维数进行了计算。结果表明，路面不平度的分形维数越低，所含低频成分能量越高，道路越平坦。结合路面不平度系数，可以对路面不平度的复杂程度作出判断。
用时间序列分析法描述路面不平度
基于横向不平度的越野路面模型分形构造
由路面谱重构路面不平度的AR模型法
频谱法计算路面不平度分形维数的方法
