奔驰 进气增压装置 分类与经典实例(二)

增压压力控制转换阀Y31/5的占空比(ti)>5％压力室与大气导通,使压力室不再有增压压力,废气旁通阀在弹簧力作用下保持关闭,全部排气一起驱动涡轮,形成最大增压压力,如图10所示. (2)增压压力控制转换阀Y77/1(发动机M270、M274、M276、M278等真空气动控制,如图11所示).     

2020年一汽奥迪A3 新技术剖析(二)

冷却系统工作状态如图7～图9所示. 在发动机冷启动时,主水泵是不起作用的,是由增压空气冷却泵V188来产生循环的.V188让冷却液流经低压废气再循环冷却器然后再流经暖风热交换器.回流是经过发动机机油冷却器的,该冷却器在这个时候的液流方向与正常时是相反的.缸盖内的循环可保证缸盖温度不至于达到沸腾.     

汽车排放污染治理利器 车载诊断OBD系统(十一)

应对国六标准,增压发动机增加脱附流量的技术手段一,冲洗泵方案.冲洗泵安装在炭罐阀前端,由发动机管理系统控制泵的输出压力.冲洗泵可以强制建立外界环境与冲洗管路之间的压差,增大冲洗流量,发动机在中大负荷时仍然可以进行冲洗.发动机控制系统通过调整泵的压力值,控制冲洗量.冲洗泵的位置如图19所示.此方案适合小排量发动机.     

奔驰进气增压装置分类与经典实例(三)

发动机转速超过2800r/min时,增压器旁通路和排气阀门打开,低压涡轮增压器产生的增压空气的绝大部分通过连接到增压空气冷却器和增压空气歧管的增压空气管流入高压涡轮增压器压缩机壳体的前部,低压涡轮增压器进而产生所需的增压压力,部分废气流驱动高压涡轮增压器的涡轮,如图20所示.由增压压力控制压力转换器促动的废气旁通阀调节...     

基于Adaptive Lasso与RF的航班运行风险预测改进研究

为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题,同时为防止模型过度拟合影响预测精度,基于中国民航局发布的风险评估体系,以某航450组真实航班数据为标准样本,首先使用自适应套索算法（Adaptive Lasso）进行降维,从63项风险自变量中筛选出15项独立变量;然后,使用随机森林算法(Random Forest,RF)进行防过拟合处理,结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时,结果误差达到最小值,即得到最终预测指标;最后,构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型,同时选取主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种对比方法,使用十折交叉验证精度.结果表明：Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后,结果精度未见下降;经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前;Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合,可大幅提升预测精度,用于解决航班风险预测问题可行并有效.     

支持向量机增量学习算法研究

给出了使用多支持向量机进行增量学习的算法．传统的支持向量机不具有增量学习性能，而常用的增量学习方法各具有不同的优缺点，基于固定划分和过间隔技术，提出了使用多支持向量机进行增量学习的算法；使用此算法，针对标准数据集BUPA及用NDC生成的数据集OUTTRAIN进行了实验，结果表明，使用单一的支持向量机进行增量学习，不论采用过间隔还是固定划分技术，其增量学习的正确率不及使用多支持向量机增量学习算法的正确率。     

基于支持向量机的发动机气路故障预诊断

为实现航空发动机气路故障在线预诊断,分析了地空数据链系统中发动机气路参数报文的协议格式,建立了基于支持向量机算法的发动机气路参数在线预测模型。以便携式地空数据链收发系统为硬件基础,构建发动机报文并行处理系统,获取建模所需的训练样本。利用最终误差预报准则确定样本数据嵌入维数,实现时序样本数据的相空间重构。提出自适应网格搜索法优化支持向量机建模参数,获得气路参数在线预测模型,与航路飞机建立地空数据链通信,预测气路参数趋势。预测结果表明:参数低压转子转速、高压转子转速、尾气温度与燃油流量的相对预测误差分别为2.5%、2.1%、1.9%与2.3%,因此,支持向量机模型具有较高预测精度。     

支持向量机对交通流量的预测模型

针对目前交通量预测中所广泛采用的基于经验风险最小化的BP网络易于陷入局部最优解等缺点,介绍了一种新的预测方法——基于结构风险最小化的SVMR交通量预测模型,经实践证明能够较好地解决道路交通量预测问题。     

基于支持向量机的船舶机舱火灾温度快速预测

以船舶机舱为研究对象,采用大涡模拟方法,以FDS软件为平台,计算了不同火灾功率、风机启动时间、风机流速和补风口面积条件下的火场温度变化过程。以FDS的数值模拟数据为样本建立了船舶机舱火灾温度的支持向量机计算模型,为提高模型预测的精确度,利用遗传算法对参数进行寻优。实验表明:应用本文模型预测结果与FDS计算结果基本一致,优于SVM模型以及BP神经网络的预测结果,提出一种快速预测火场温度的工程计算方法。