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101.
汽油机过渡工况进气流量的神经网络预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
进气流量的精确测量是车用汽油机空燃比精确控制的基础,发动机工作在过渡工况时,因进气状态变化,空气流量传感器的滞后响应影响了过渡工况空燃比的控制精度。提出了一种基于汽油机过渡工况各种参数信息融合的过渡工况进气流量预测方法,分析了影响汽油机过渡工况进气流量的各种工况参数,提取了特征参数并建立了BP神经网络信息融合预测模型。对车用汽油机加减速工况试验数据进行仿真,研究结果表明,该方法能够准确实时地预测汽油机过渡工况的进气流量,同时能够消除空气流量传感器的滞后特性。 相似文献
102.
103.
针对目前依据单根斜拉索索力值变化评估斜拉桥运营健康状态的不足,提出一种基于群索索力域映射斜拉桥性能状况的方法。该方法基于蒙特卡罗法模拟获得斜拉桥群索索力域,在实测索力与群索索力域间做相异度最小寻值,根据桥梁结构不同的极限状态定义评估阈值。以国内某已建24年的大跨径预应力混凝土斜拉桥为工程实例,基于近6年(2013~2018年)实测索力数据,依照提出的新评估方法与传统评估方法对主梁结构性能状态进行评估。结果表明:传统评估方法仅得出2013年单根索力变化幅值超限的结论;新评估方法得出2013年、2018年主梁跨中截面存在消压风险,需要持续跟踪关注。该方法可定量、直观地分析评估群索索力变化对桥梁结构受力状况的影响,为桥梁的科学管养决策提供依据。 相似文献
104.
105.
牌楼长江大桥主桥为主跨730m的双塔混合梁斜拉桥,主跨扁平钢箱梁采用桥面吊机整体吊装、悬臂拼装法施工,施工中采用“梁重转移”技术将待拼装节段与已安装节段分2次进行临时锁定,并提出采用特制的压力调节装置调节该区域受力。为分析该装置对临时锁定区域的受力调节效果,采用ANSYS软件建立钢箱梁节段模型,模拟施工中临时锁定区域的压力调节过程,分析压力调节前、后临时锁定区域的受力及变形,并对实际应用效果进行对比分析。结果表明:压力调节装置对临时锁定区域的水平受力优化效果明显,对临时锁定区的相对高差影响不明显;该压力调节装置的实际应用效果较好。 相似文献
106.
提出了利用红外热差原理的沥青路面渗水状况快速评价技术,基于开发的红外快速渗水检测车,重点研究了现场路面温差与渗水系数关系判定准则。依托实体工程,对红外快速渗水检测车的测试结果进行人工复核,并与路面钻取芯样的浸水飞散损失比对。结果表明:红外渗水检测车测试的结果不仅能与现场路况一一对应,且与室内试验结果相关性好;作为一种快速评价路面渗水状况的技术,效率、精度均较高。 相似文献
107.
为提高柴油机节能减排的效果,简要分析了多次喷射形式及其作用,依据车辆在不同路况运行,确定了车辆对应的6种柴油机典型工况。提出了基于工况排放值约束的多次喷射分配方法,采用工况排放分摊率确定典型工况的排放限值,进行喷射次数和变化喷射组合寻优,最后结合4JB1高压共轨柴油机台架试验,以氮氧化物和烟度为衡量参数,兼顾燃油消耗率的变化,分析不同喷射组合对柴油机排放的影响。结果表明:怠速工况和中速大负荷工况宜用2次喷射,低速小负荷工况和中速中负荷工况宜用3次喷射,中速小负荷工况宜用4次喷射,高速大负荷工况宜用1次喷射,说明基于工况排放值约束的多次喷射分配方法是有效的。 相似文献
108.
由于在现实生活中能够采集到的不同雾天等级的高速公路车辆跟驰样本有限,导致雾天跟驰模型精度不佳,为此在长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)跟驰模型的基础上,采用迁移学习(transfer learning,TL)方法来提升雾天跟驰模型的性能。利用驾驶模拟实验平台搭建高速公路雾天与正常天气2种实验场景进行驾驶模拟实验,获得296组正常天气下(源域)的跟驰样本与100组雾天下(目标域)的跟驰样本。提出了基于最长公共子序列(longest common sequence solution,LCSS)的迁移样本选择方法,从源域中选出100个样本迁移至目标域中,通过扩大训练样本提升LSTM从源域、目标域特征到目标域输出的端对端泛化学习能力,得到雾天高速公路车辆跟驰模型。为对比所提样本迁移方法对LSTM模型的效用,将LSTM-TL模型与训练样本全部来源于源域的LSTM-S模型和训练样本全部来源于目标域的LSTM-T模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比LSTM-S模型分别减小47.5%、27.7%和46.5%,比LSTM-T模型减小31.1%、17.0%和29.9%。为对比不同模型在仅有100组目标域样本时的性能,将LSTM-TL模型与Gipps、IDM、BP这3个模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比3个模型中表现最优的Gipps模型减小18.5%、8.0%和25.9%。结果表明:直接将LSTM-S模型应用于目标域的预测,其精度不高,采用样本迁移合理可行;LCSS方法对源域样本筛选有效,由100个源域样本迁移到目标域训练得到的LSTM-TL模型的精度最高;在小样本情况下,拥有较少参数的Gipps模型预测精度优于LSTM-T或LSTM-S模型,但由于迁移学习能够从源域样本中获取知识的特性,LSTM-TL模型有着最高的精度。 相似文献
109.
110.
从查阅到的文献可以看到,在驾驶员逐日路径选择行为及网络交通流演化的研究中,均假定驾驶员第1天对路径的理解行程时间相同,也即初始条件中没有考虑驾驶员的个体差异性。首先,对初始条件和驾驶员逐日路径选择过程建模,在2条平行路径的简单路网中,运用Agent仿真方法模拟了不同初始条件下驾驶员逐日路径选择过程。结果表明:路网达到平衡所需的时间与驾驶员对历史信息的依赖程度显著相关,而与第1天驾驶员对路径行程时间理解的相关差异性不显著;路网平衡和用户平衡的差别与两者均显著相关。虽然在不同情况下路网均能够达到近似的用户平衡状态,但是平衡时驾驶员对2条路径的理解行程时间存在较大差异。 相似文献