【摘 要】
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提出了一种面向智能网联汽车的中心式匝道合流协同控制方法.首先建立了中心式匝道合流协同控制模型,然后通过离散化将其转化为非线性最优化问题,并采用NOMAD算法求解.进行了1
【机 构】
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江苏大学汽车与交通运输工程学院,湖南大学机械与运载工程学院,清华大学车辆与运载学院
【基金项目】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室开放基金资助项目(31915005)(31915005),湖南省重点领域研发计划资助项目(2019GK2151)
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提出了一种面向智能网联汽车的中心式匝道合流协同控制方法.首先建立了中心式匝道合流协同控制模型,然后通过离散化将其转化为非线性最优化问题,并采用NOMAD算法求解.进行了100组仿真实验,通过随机设置不同的初始化条件对所提方法的有效性以及车辆油耗影响因素进行了研究,并与其他文献的方法进行对比.研究结果表明,本文所提方法对不同的初始合流场景有较好的控制效果,与对比文献中的方法相比,可使车辆平均油耗降低42.38%,显著提高了匝道合流过程中车辆的燃油经济性.
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