基于强化学习的多燃烧模式混合动力能量管理策略

针对采用HCCI/SI多燃烧模式的功率分流型混合动力汽车,提出了一种基于深度强化学习(DRL)的能量管理策略.基于发动机台架试验和电机有限元分析建立了混合动力汽车模型.将整车作为环境,采用排序优先经验回放算法,训练基于深度Q网络(DQN)的能量管理智能体.在WLTC和NEDC工况下,与规则策略、自适应等效燃油消耗最小策...     

机务综合保障专用客车研制

介绍机务综合保障专用客车的功能要求和设计思想;利用图示进一步阐述该车的结构布置和内部设施。     

多燃烧模式下掺氨发动机试验研究

氨(NH₃)作为一种无碳、低成本、来源广的氢载体燃料,在未来碳中和内燃机研发中将起到重要作用。该文在快速压缩机、高压缩比汽油机和柴油机平台,系统对比研究了氨气掺混对火焰传播、均质压燃、均质引燃3种燃烧模式的影响。结果表明:氨气压燃着火过程在燃烧室中呈现顺序自燃特征,点燃模式下氨的火焰传播速度仅为0.66 m/s。氨是良好的爆震抑制剂。在汽油机中,掺混少量氨气即可起到爆震抑制和燃烧相位优化的作用,指示热效率提高1.2%,但氨气掺混比例过高时,燃烧持续期增加,热效率反而降低;掺混氨气后NO_x排放增加,但在试验工况下,其与掺混比例无明显相关性。在柴油机中,掺混氨气使得燃烧放热滞后,燃烧持续期增大;随着NH₃掺混比增加,有效热效率和NO_x排放降低,CO排放增加。     

多源数据识别金丽温高速低能见度的研究

利用 2014-2018 年地面观测数据和新一代静止气象卫星等多源数据针对浙江省金丽温高速公路进行逻辑回归 (LR)、 线性判别 (LDA)、 K 近邻算法 (KNN)、 决策树 (CART)、 随机森林 (RF)、 高斯贝叶斯 (NB) 和支持向量机 (SVM) 七种机器学习方法的低能见度识别训练试验, 结果表明, RF 算法对地面观测数据和新一代静止气象卫星数据均有较好的训练效果, 且针对小于 1000 米的能见度天气有较好的识别效果。 进一步结合地面观测数据和卫星数据建立识别模型, 发现效果优于单一来源的数据建模, 一般以 RF 和 SVM 算法建模效果较好, 且在对浓雾、 强浓雾的识别中, 结合地面和卫星数据的模型识别效果更好。 利用 RF 算法再对 2019 年 1 月金丽温高速公路的大雾过程进行识别, 显示新一代静止气象卫星数据的模拟效果不差于地面观测识别效果, 且能够识别夜间和凌晨的雾。 新一代静止气象卫星对地面能见度的观测识别可作为有效补充, 将对省内没有地面气象观测的低能见度识别和短临判别有一定辅助参考作用。     

商用车制动系统效能试验研究

目前,我国已经成为世界第一大机动车产销国,随着近几年物流业的不断发展,商用车产销量不断上升,用户及厂家对商用车安全性能要求越来越高。文章通过讲述部分制动测试项目,总结制动系统效能测试及分析方法。     

越野汽车在松软土壤上通过性的预测

本文通过对BJ212型、Deutz等六辆越野汽车的砂地试验数据的处理,建立起挂钩牵引力与轮胎结构参数、土壤参数以及使用工况间的函数关系,用以预测汽车在松软土壤上的通过性能。     

一种商用车车桥主轴油封装配工装设计研究

以某商用车车桥主轴油封装配工装为研究对象,通过对车桥主轴油封装配工装及其装配工艺改进,提出一种采用花键定心和压头自动找正的装配工装。改进后的车桥主轴油封装配工装使油封装入平稳、无切边和弹簧脱落现象。结果表明:改进后装配工装在现场油封返修率和售后故障率大幅降低,优化后的装配方案,大大提高了装配工艺的合理性,减少由于油封压装不到位或是油封变形造成的壳体内介质泄漏。     

微波辅助点火对CO2稀释甲烷燃烧的影响

为提高内燃机热效率和降低污染物排放,研究了CO2稀释条件下的甲烷微波辅助点火特性.基于定容燃烧弹台架,将微波馈入到对置式电极以促进点火,采用高速纹影法探索不同试验条件下火核早期发展规律.结果表明:微波辅助点火(MAI)模式下,CO2稀释极限得到提高,16％CO2稀释比仍能成功点火.在8％CO2稀释比时,馈入微波能将甲烷...     

汽车制动测试数据与理论设计校验分析

新车型在开发过程中需要通过车辆测试试验,以评价制动系统匹配是否达到最佳状态。文中阐述了汽车车轮扭矩试验,进行制动系统校验和优化,重点分析前、后轴附着系数利用率及应用方法。车辆从初始设计状态到最佳设计状态,需要进行车轮扭矩试验并校验分析,通过分析测试数据进行系统优化,使系统匹配更加合理,用户获得更好的驾车体验。