在发动机台架上模拟欧Ⅲ低温冷启动排放特性的探索

为使汽油车满足欧Ⅲ排放法规，必须解决-7℃条件下的催化器快速起燃和抑制排放物陡增的问题。作者研究设计了试验系统和探讨了模拟方法，并在台架上模拟和测试带有三效催化器的汽油车电喷发动机的低温启冷动特性。     

老化循环对三效催化器的老化效果研究

为研究不同整车驾驶循环对车辆三效催化器热老化的效果差异,选取两辆配备同款发动机的满足国六排放标准的纯汽油车和油电混合动力车,分别进行AMA、SRC、WLTC和典型RDE循环,利用数据采集系统实时采集车辆运行参数和三效催化器床体温度.基于阿伦尼乌斯公式将不同循环16万km耐久性后的热老化程度量化为热损伤,并以RDE循环为...     

基于混合神经网络的汽车运动状态估计

针对现有车辆运动状态估计算法严重依赖动力学模型精度且在大的质心侧偏角工况下准确性难以保障的问题,本文提出了一种基于混合神经网络的车辆运动状态估计算法。通过分析车辆本身的动力学基本特性,设计了适合于车辆运动状态估计的HNN混合神经网络架构,实现了车辆运动状态的深度学习估计。基于多个标准工况组成的数据集与典型实车测试工况进行了网络训练与测试验证。结果表明,相比于传统算法,本算法基于神经网络实现了精准的无动力学模型的汽车运动状态估计,提高了估计精度,且对路面附着系数变化具有鲁棒性。     

基于国六的储氧量台架评价系统研发及应用

本文介绍了基于LabVIEW开发平台和NI硬件模块,模拟整车的储氧量评价方法 ,利用发动机台架硬件平台开发出来的储氧量评价系统。同时,面对轻型汽油车国六阶段的催化器评价,开发出了动态储氧量测试平台。分别通过不同的测试方法,分析催化器的储存氧和释放氧的速率,提出了动态释放氧量(DORC)的概念。同时,根据分析台架快速老化前后催化器的储氧量测试结果,针对面向整车标定策略的新型催化器的开发提出了一些见解。     

汽车标定用失效催化器排放劣化指标一致性研究

基于催化剂高温失活机理,分析了OBD催化转化器失效样件的制备过程。其制备过程较为复杂,方法尚不统一,就制备过程其中一种方法的催化剂储氧量测试进行了详细阐述,并在此基础上分析了不同老化阶段后催化剂储氧量与排放劣化的一致性。结果表明,本研究给出了一种有效制备汽油车标定用失效催化器的方法,并确认了整车HC排放劣化与催化剂储氧能力的下降有很好的对应关系。     

轻型汽油车国六后处理OBD系统开发

基于快速原型的思想,开发了一套轻型汽油车国六后处理OBD系统。该系统的硬件由NI PXI平台定制而成,能够对三效催化器(TWC)和汽油机颗粒捕集器(GPF)集成后处理系统的传感器信号和发动机工况参数进行采集和通信;在Matlab/Simulink中开发了基于神经网络的故障诊断模型和基于状态机的故障决策模型,将模型进行代码生成并下载到实时控制器运行;在上位机PC中通过VeriStand软件,进行系统定义文件的配置和交互界面的设计,实现了系统状态的实时监控。分别通过台架试验和整车转鼓试验对后处理OBD系统进行功能性验证。结果表明,所开发的快速原型系统能够在台架稳态工况和实际驾驶循环中正确诊断出后处理部件的故障,并进行合理的故障决策。     

一种基于模糊神经网络的交通方式划分模型

模糊神经网络具有良好的模式分类能力，而交通方式划分问题本质上也是一个模式分类问题。文章利用模糊神经网络方法对交通方式划分问题进行了建模，通过对FNN和BP神经网络（BPNN）方法运算结果的比较分析。证实模糊神经网络具有收敛速度快、精度高等优点：是模式划分问题的一种实用方法。     

基于AHP与BP神经网络的国家中心城市综合交通运输评价

文中采用层次分析法(AHP)与改进的BP神经网络(BPNN)的组合评价方法,建立了AHP-BPNN评价模型,以武汉为例,对国家中心城市综合交通运输进行综合评价,通过样本学习训练和测试仿真,发现AHP-BPNN评价模型的精度比较高,误差精度达到预定的范围内,认为该方法具有可行性。     

基于广义回归神经网络的磁流变减振器模型辨识

根据磁流变减振器的非线性特性,提出磁流变减振器广义回归神经网络(GRNN)模型辨识方法,利用台架试验获取的力学特性数据,建立磁流变减振器广义回归神经网络正、逆模型,并与反向传播神经网络(BPNN)模型进行比较.结果表明:通过合理选取网络变量并优化光滑因子,GRNN模型能准确预测磁流变减振器的阻尼力和控制电流,其正、逆模型辨识精度优于BPNN模型.此外,GRNN还具有结构简单、快速收敛等特点,为磁流变减振器的准确建模与控制提供了重要手段.     

衬套模型对商用车驾驶室载荷分解精度的影响研究

针对商用车驾驶室疲劳载荷分解过程中衬套建模精度不足的问题,研究了基于神经网络和样条插值的衬套建模方法,并与衬套刚度试验结果进行对比,结果表明,基于神经网络的衬套模型在随机波形试验数据测试集上的精度提升较样条插值模型更明显。基于以上两种衬套模型分别建立驾驶室多体动力学模型,采用虚拟迭代法提取驾驶室疲劳载荷,在短波路工况上进行验证,发现基于神经网络的衬套建模方法的载荷分解精度较基于样条插值的建模方法提高了8.41%,且两种衬套建模方法都满足工程需要。     

微表处技术在高等级公路养护中的应用

微表处技术是高等级公路进行预防性养护最经济有效的手段。该工艺在国外已得到广泛应用,被认为是修复道路多种病害最有效、最经济的途径之一,对改善沥青路面使用性能、延长使用寿命、节约投资,具有十分重要的意义。     

高速公路车辙病害研究

讲述了高速公路上的路面病害之一———车辙的形成、发展、危害,给出了相关部门应该采取的预防和维修治理措施。     

高速公路车辆行程时间预测研究

对高速公路联网收费系统的数据和交通监控系统的数据进行了处理和分析,研究了高速公路车辆行程时间分布的规律性和各参数之间的关联性,构建了高速公路车辆行程时间预测模型,最后通过比较实际值与预测值来验证提出的行程时间预测方法,分析了误差的原因.     

基于信息融合的道路前方车辆识别研究

将光学传感器与红外传感器进行信息融合以识别道路前方车辆.首先根据光学图像信息进行保守识别以初步确定车辆目标.在对相应的红外图像进行通道处理的基础上,充分利用其温度场信息提取车辆目标特征以构建车辆验证函数.以车辆验证函数值为依据建立基于最小风险的贝叶斯决策分类器,对光学初识别中得到的车辆目标进行验证,从而成功实现了光学图像与红外图像的信息融合.试验表明该方法能够利用红外热图信息在光学图像保守识别的基础上剔除误判目标,最终得到较为准确的识别结果.     

高速公路桥头跳车的探讨

针对高速公路容易产生桥头跳车现象进行分析,提出减少桥头跳车的防治措施并介绍梨温高速公路桥梁台背回填及伸缩缝的施工控制措施和效果。     

基于CAB气囊展开问题的研究

实车试验出现CAB气囊后腔展开后飘动,扫到假人头部,且气囊后腔展开速度比前腔慢等问题,本文以此为切入点,简述如何通过改变气囊折叠方式、改变气囊花型的方法,改善CAB气囊展开状态的问题.通过此问题的改善,为后续CAB气囊开发提供经验积累.     

基于ABAQUS的凉水井滑坡稳定性分析

利用大型有限元软件 ABAQUS 对凉水井滑坡段进行了数值模拟分析,通过应力应变场的云图分析,确定边坡的最危险潜在滑动面。依据强度折减法的原理,利用ABAQUS定义场变量为强度折减系数值,通过改变场变量实现摩擦角和粘聚力的折减,得出边坡稳定性安全系数,并对滑坡的整治措施提出建议。     

高速公路生态绿化初探

高速公路生态绿化是高速公路绿化发展的趋势和方向。阐述目前高速公路绿化现状,从生态学的角度提出高速公路生态绿化的发展思路,并对高速公路生态绿化模式进行初步探讨。     

机场道面结构安全性能模糊综合评价

应用模糊分析法建立了一个综合评价模型,通过该模型可对机场道面结构的安全性做出定量预估,并可找出影响结构安全的主要隐患和薄弱环节。     

基于AFP的航班延误研究

针对现行地面延误策略对航班延误分配不当问题,对限制空域进行了分析,以空域流量策略为基础,分析航班延误的目标和约束条件,建立航班延误模型,采用矩阵的遍历来确认航路.通过算例与地面延误策略进行比较,对采用AFP进行航班延误分配的有效性进行了验证.结果表明,该方法有效减少了航班延误.