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以某款双行星排混合动力公交车为样车,针对控制变量柴油机转速的离散控制和连续控制分别提出基于双深度Q网络(double deep Q-learning, DDQN)和基于双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradients, TD3)的能量管理策略,并使用优先级经验回放对策略进行优化。运用仿真试验,研究样车在C-WTVC工况下的能量管理特性。通过与动态规划策略(dynamic programming, DP)进行对比发现：DDQN和TD3策略收敛速度快,具有较强的自适应能力;与DP策略相似,DDQN和TD3策略在控制逻辑上均表现为低速和较低转矩时纯电驱动,高速和较高转矩时混合驱动;三种策略下柴油机均主要工作于中低转速区间,且TD3策略可以对柴油机转速进行连续控制;DDQN和TD3策略的百公里油耗分别为19.51L和19.48L,燃油经济性均达到DP策略的93%,研究证明了DDQN和TD3策略的有效性。 相似文献
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为降低制造商进行实车可靠性试验的成本,提出一种虚拟仿真代替实车可靠性试验的方法.以某款城市客车为研究对象,首先在ADAMS/Car软件中根据客车设计参数建立整车动力学模型,并将B级二维随机路面扩展为三维.基于城市客车四工况循环构建仿真循环工况,在三维随机路面上进行动力学仿真,提取悬置与车身骨架连接点的载荷谱.最后将载荷谱导入Ncode软件对骨架进行疲劳寿命预测,得出骨架的寿命为12.08万千米,不满足相关标准要求,故对其进行优化,优化后骨架的寿命为44.09万千米,满足相关标准要求.此研究方法有助于减少可靠性试验次数,加快车辆设计的进程. 相似文献
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