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随着智能网联汽车技术的快速发展,跟车行驶控制能够有效实现车辆智能跟随及快速高效队列行驶。针对城市郊区道路条件下的智能网联汽车速度规划问题,以提高车辆的燃油经济性、舒适性及安全性为目的,基于跟车速度限幅和车辆动力系统信息,设计了基于初值优化的序列二次规划算法(Sequential Quadratic Programming, SQP),实时求解获取车辆跟车过程中的最优速度轨迹。首先,在车联网环境下,基于车车(Vehicle to Vehicle, V2V)通信及车辆与交通设施(Vehicle to Infrastructure, V2I)通信技术实时获取前方车辆的速度、加速度及位置等行驶信息并实时采集道路交通信息;然后,为减少车辆动态能耗损失和减小所需牵引力,并在规定的时间段内完成相应的行驶路程,利用采集到的前车行驶信息,采用基于初值优化的SQP算法对最优目标车速进行求解;此外,基于周边动态的道路交通场景,考虑边界约束条件,采用滚动时域的方法实现目标车辆速度在每个采样时刻的在线滚动优化,保证目标车辆节能安全地跟车行驶;最后,通过仿真验证了该算法的有效性和实时性。研究结果表明:基于初值优化... 相似文献
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针对动力锂电池在使用过程中难以高效准确估计其衰退后可用容量的问题,提出一种不依赖滤波算法的容量增量分析法获取不同型号电池的容量衰退特征,并基于数据驱动的方法搭建可用容量估计模型。首先,分别分析低通滤波与小波滤波在获取容量增量曲线中存在的问题,并对比差分电压值在1、10、20、50 mV时容量增量曲线的形态。其次,采用移动方差算法对不同电压差分值下容量增量曲线的波动性做出评价,确定出峰值特性明显且平滑的容量增量曲线。提取曲线的峰值作为动力锂电池的老化特征,运用斯皮尔曼相关性系数验证老化特征与电池老化状态之间的相关性。然后,引入门控循环单元建立锂电池的可用容量估计模型。最后,将不同老化测试条件下的2类电池老化数据集用于模型验证。研究结果表明:所建立的估计模型能够有效估算锂电池全寿命循环内的可用容量值,2组数据集中测试结果的相对误差除个别值外,多数相对误差值在2%以内;数据组1中,分别选取电池1和电池3测试数据的前50%为训练数据,后50%为测试数据,训练结果绝对误差稳定在0.05 A·h左右,测试结果绝对误差在0.04 A·h左右;对电池2与电池3的全寿命循环可用容量做出估计,结果相对误差稳定在2%左右;数据组2中对电池5、电池6和电池7的全寿命循环可用容量估计结果的相对误差整体亦在2%以内;且模型能够对锂电池循环过程中出现容量再生现象的循环做出4%以内的准确估计,显示出良好的估算精度和泛化能力。 相似文献
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描述了一个具有输入和输出排队的多平面Banyan网络。在两种平面选择方案-随机选择和轮流选择的情况下,采用二维模型分析了当业务负载为均匀业务量的信元丢失率和吞吐量。并利用计算机对该模型进行了数值分析和研究。 相似文献
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针对当前智能车辆在换道过程中的安全性以及乘员舒适性问题,本文提出一种基于风险场评估轨迹的二次筛选方法。首先,在Frenet坐标系下,将车辆运动解耦为横向和纵向两个维度,基于五次多项式生成所有横向d-t曲线簇和纵向s-t曲线簇;其次,由车辆的动力学特性和三圆碰撞模型设计轨迹初筛评价函数,选取合格轨迹作为候选轨迹;最后,参考人工势场理论的思想,引入行车过程中风险场的概念,根据换道效率,换道风险值和横、纵向冲击度建立总损失函数评价候选轨迹以进行二次筛选,选取最佳轨迹并完成可视化。为检验算法的可行性,通过搭建双车道的道路环境,设计障碍车不同速度和加速度的多场景进行弯道换道的仿真验证。研究结果表明,本文所提算法能够满足换道的安全性和舒适性需求。同时,在正常换道场景下,乘员在换道过程的97.5%时间处于舒适状态,在紧急避障场景下也能达到平衡安全性与舒适性的目标。 相似文献
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陈峥 《上海铁道大学学报》1999,20(7):10-13
介绍了本科教学工作优秀评价的背景,分析了我校开展教学创优评价工作的重要怀和可行性,提高了在我校深入开展教学创优工作的建议和意见。 相似文献
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为了解决应用数据驱动算法估算锂离子电池可用容量时存在的电池老化特征提取不准确、可用容量衰退趋势跟踪精度低及模型要求训练数据量大等问题,提出一种基于优化高斯过程回归算法的锂离子电池可用容量估算方法,实现锂离子电池强非线性全衰退过程可用容量精确估算。首先,提取电池表面平均温度、容量增量曲线峰值及峰值对应电压作为表征电池老化状态的健康因子,通过灰色关联度分析法和熵权值法对所选健康因子进行合理性评估;然后,用2个单一核函数构造高斯过程回归算法复合核函数,并利用鲸鱼优化算法完成复合核函数的参数寻优,基于优化后的高斯过程回归模型实现锂离子电池可用容量估算;最后,通过对比不同核参数寻优算法,证明鲸鱼优化算法在参数寻优方面的先进性,并通过与传统的高斯过程回归、支持向量机、径向基神经网络等机器学习算法进行可用容量估算对比,证明模型的有效性。研究结果表明:基于复合核函数和鲸鱼优化算法参数寻优可以有效改善高斯过程回归模型性能,所建立的优化高斯过程回归模型能够基于较少训练数据实现电池容量的精确估算,并能够有效追踪锂离子电池非线性长周期衰退趋势;对不同电池数据也具备较好的自适应能力,可用容量估算最大误差低于1.56%。 相似文献
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