【摘 要】
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为了准确预测驾驶人的制动反应时间,建立了考虑差异化驾驶人特性的制动反应时间预测模型.以多种次任务驾驶行为作为差异化驾驶人特性的诱导因素设计了试验,在封闭的城市道路展开了实车试验并采集了制动反应时间数据,以自报式信息采集法获取了受试者的多维度驾驶特性变量数据,使用结构方程模型解构制动反应时间的影响因素并以路径系数优化BP神经网络权值,建立了基于SEM-BP神经网络的驾驶人制动反应时间预测模型.验证和测试结果表明,所提出的制动反应时间预测模型总体的回归R值大于0.9,总误差为0.0324,有更好的预测精度和拟
【机 构】
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燕山大学车辆与能源学院,秦皇岛066004;中国汽车技术研究中心有限公司,天津300300
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为了准确预测驾驶人的制动反应时间,建立了考虑差异化驾驶人特性的制动反应时间预测模型.以多种次任务驾驶行为作为差异化驾驶人特性的诱导因素设计了试验,在封闭的城市道路展开了实车试验并采集了制动反应时间数据,以自报式信息采集法获取了受试者的多维度驾驶特性变量数据,使用结构方程模型解构制动反应时间的影响因素并以路径系数优化BP神经网络权值,建立了基于SEM-BP神经网络的驾驶人制动反应时间预测模型.验证和测试结果表明,所提出的制动反应时间预测模型总体的回归R值大于0.9,总误差为0.0324,有更好的预测精度和拟合性能,能够在考虑驾驶人多维度特性的同时降低网络收敛不稳定导致鲁棒性差的问题.
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为使智能汽车在转向操控方面尽量接近人类驾驶员的转向操控水平,提出一种训练并学习熟练驾驶员行车轨迹的非线性拟合方法.基于分段多项式方法构建右转、掉头、车道保持和换道等4种典型转向工况表达模型,并结合自适应伪谱法实现分段轨迹的有效衔接.为避免传统神经网络学习算法(如BPNN)需要人为设置大量的网络训练参数,且易产生局部最优解的不足,提出了基于改进型极限学习机(ELM)的熟练驾驶员行车轨迹非线性拟合策略.引入卡尔曼滤波(KF)算法,对ELM输出权重矩阵进行滤波处理,更新阶段循环计算,实现对ELM算法的优化,提高
射流点火有助于实现稀燃,提升发动机热效率.本文中在一台多缸汽油机上安装了射流点火器,开展了基于喷射策略的射流点火燃烧优化.首先,在原机以普通火花点火运行的高效范围内确定了最低油耗工况点;然后,基于选定的工况,对比研究了单次喷射和两次喷射策略对射流点火的油耗影响,优化了两次喷射的关键参数;最后,进一步对比了采用不同喷射策略、不同点火方式的发动机燃烧及排放特性.结果 表明:相比于火花点火,射流点火可以使原机油耗降低,尤其是采用进气冲程两次喷射的策略时,最低油耗率较原机在相同工况下降低4 g·(kW·h)-1;
为了研究掺混聚甲氧基二甲醚(PODE)对混合动力柴油机瞬态排放的影响,本文基于单轴并联式混合动力试验平台,分别燃用0#柴油和PODE体积比为10％和20％的柴油/PODE掺混燃料,试验瞬态工况为柴油机转速为1900 r/min,油门从25％变化到35％,过渡时间分别为0、2和5s的瞬变工况和800 r/min拖动快速起动工况.结果 表明:恒转速变油门工况下,随着过渡时间的减小,其变化过程中的累计NOx和Soot排放峰值都有所增大,随着PODE比例的增大,Soot排放的瞬态畸变先增强后减弱.相比燃用0#柴油
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鉴于电池的内短路是触发热失控的关键环节和快速而有效检测短路的困难,本文提出一种适合不同短路阻值的基于平均-差异模型的串联电池组短路电流估计方法.首先分析了短路电池平均-差异模型的适用性和参数校正方法,并利用迭代最小二乘和卡尔曼滤波对模型参数进行在线辨识.然后推导基于模型参数和电池端电压的短路电流估计表达式和瞬时压降与短路阻值之间的关系,并根据是否有明显瞬时压降将短路电流估计方法分为长时和短时两种.最后实验验证结果表明,该方法可以较精准地对短路电流进行估计,适用于不同阻值的短路检测.
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