基于神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比辨识

以HL495Q电喷汽油机为研究对象,提出了一种基于BP神经网络的空燃比辨识方法,比较了不同拓扑结构的神经网络对空燃比辨识精度的影响,得到了一种最优的空燃比模型。试验结果表明,空燃比模型能高精度地逼近空燃比的实际动态过程,模型的平均相对误差小于2%。     

基于Elman神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比辨识

以HL495Q型电喷汽油机为研究对象,分析了汽油机空燃比的数学模型,提出了一种基于Elman神经网络的过渡工况空燃比辨识方法。试验结果表明,Elman神经网络空燃比模型具有简单的网络结构,能高精度地逼近车用汽油机空燃比的实际动态过程,模型的平均相对误差小于1%,优于前馈BP神经网络模型的辨识结果。建立的Elman神经网络空燃比模型能改善过渡工况空燃比控制精度,提高排放性能。     

神经网络软测量技术在汽车发动机排放中的应用

由于汽车排放污染物CO难于进行实时测量，章提出了排放污染物软测量的概念，建立了汽车排放污染物CO的神经网络软测量模型，该模型可在没有专用的汽车排放仪器时进行CO的排放值的测量，也可用于CO的实时控制。     

我国21世纪电动汽车发展的对策

分析燃油汽车发展面临的困境，简述电动汽车的发展及技术难题，提出21世纪我国电动汽车发展的对策。     

高速公路汽车追尾模型

应用自适应神经模糊推理系统,以两车车速差、跟随车的车速、行车间距为输入量,两车的追尾概率为输出量,建立了高速公路汽车追尾的ANFIS(自适应神经模糊推理系统)概率模型,计算出在不同车速差和行车间距时的高速公路汽车追尾概率.该概率模型为高速公路汽车追尾建模提供了一种新思路,对模型进行实时校正后用于追尾预测,对避免高速公路汽车追尾具有指导意义.     

高速公路汽车追尾仿真

高速公路汽车追尾是当今高速公路交通事故的主要形式之一。文中以汽车安全车距模型为基础,应用VB软件开发了高速公路追尾可视化仿真系统;根据高速公路两车的运行状态、路面情况、天气情况等影响汽车追尾的因素,系统模拟两车在高速公路上跟车行驶和可能发生追尾的各种情况,然后进行仿真实验,对高速公路临界安全车距和追尾概率进行统计分析。     

加装颗粒物捕集器的城市公交车辆加载减速烟度和功率实验研究

为了验证柴油车颗粒物捕集器在公交车辆上的使用性能,采用柴油车加载减速工况法,分别测试了安装柴油车颗粒物捕集器前、后车辆的烟度和功率,分析了安装不同颗粒物捕集器后车辆烟度和功率产生变化的原因.分析结果表明:车辆安装同一过滤载体而不同再生方式的颗粒物捕集器后,随着行驶里程的增大,柴油机烟度降低率和功率都有所下降,烟度过滤效率取决于车辆技术状况和颗粒物捕集器的过滤性能;安装被动催化类捕集器的车辆功率受排气温度和催化剂影响较大,而安装主动再生类捕集器的车辆功率受再生效果影响较大.     

控制动作响应延迟下的汽车追尾风险评估

以驾驶人认知响应不及时引发的追尾事故为研究对象,研究驾驶人车辆控制动作响应延迟对追尾事故的影响.定义了汽车驾驶人不响应概率函数,利用反应时间序列进行了求解,绘制了响应时间曲线.采用ANFIS理论,以前后车速差、后车车速、车间距及驾驶人不响应概率为输入,以汽车追尾概率为输出,建立追尾风险评估模型来预测汽车追尾可能性大小.实例分析表明,利用该模型预测汽车追尾风险大小是可行的.     

基于信息融合的汽油机过渡工况进气流量预测方法

在分析汽油机过渡工况下各种影响进气流量因素的基础上,提出了一种基于信息融合的进气流量预测方法。通过该方法提取了汽油机过渡工况的动态特征参数信息,建立了进气流量神经网络预测模型,并以车用汽油机加、减速工况实测数据为样本进行了仿真研究,结果表明,该方法能够准确地实时预测汽油机过渡工况的进气流量,同时能够消除空气流量传感器的滞后特性。     

基于BP神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比多步预测模型

为克服车用汽油机空燃比传输延迟对空燃比控制精度的影响,提出了一种基于BP神经网络的空燃比多步预测模型。通过对空燃比数学模型的分析,确定神经网络空燃比多步预测模型的输入向量,同时为提高空燃比预测精度,在神经网络输入向量中增加反映空燃比变化趋势的导数信息。以HL495发动机过渡工况试验数据进行仿真,结果表明该方法能精确预测过渡工况空燃比。