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新型汽车发动机的开发过程包含有前期功能标定阶段和后期耐久性验证阶段。功能标定阶段需要布置大量各类传感器,而耐久性验证阶段则很少布置,因此在耐久性验证阶段出现故障时,会出现因传感器数据不足而无法准确分析故障原因的情况。基于某型号发动机开发前期的功能标定数据,应用轻量梯度提升机(LightGBM)算法,建立并训练合适的模型,并对模型进行特征过滤、丰富训练集等优化,用于预测温度特征。结果表明:该模型精度和预测结果良好,可以很好地解决由于传感器数据不足而无法准确分析故障原因的问题;同时,可以将该模型预测功能应用到其他发动机开发过程中。 相似文献
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针对整车厂灯光标定中的难点问题,从灯光标定原理和算法分析出发,论述了灯光标定的流程和方法,并提出标定过程中常见问题的应对策略。从整个标定过程来看,前束设备参数、车身尺寸工艺状态以及车灯的功能状态是影响灯光标定是否成功的关键因素,只有三者稳定,才能保证前照灯在车身上标定值的稳定性。 相似文献
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目前在电磁流量计的干标定研究中,为方便公式推导,通常将实际的圆电极简化为方电极模型.这种简化在电极尺寸较大时,会引入不必要的计算误差,影响流量计的标定精度.本文从圆电极模型出发,论述了其对应权重函数的计算过程.并针对大尺寸圆电极模型进行理想化计算,得到其点电极模型,并运用此模型进行了仿真研究. 相似文献