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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。 相似文献
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准确评估驾驶人认知负荷水平,对于深入研究驾驶人行为特性,改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法,大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息,由于特征选择上的单一性,导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验,通过采集受试者的生理信号和车辆信号,结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法,提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明:基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法,其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法,以多维信息特征为输入,随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点,表现出优异的分类效果,相比神经网络和支持向量机,具有最高的平均分类精度。 相似文献
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