基于实车状态的发动机均值模型研究

基于实车状态下发动机的测试运行参数，提出了一种改进发动机均值模型仿真精度的方法。首先基于五电机台架对实车搭载环境下的一款自然吸气发动机进行了性能测试，分别获得发动机水温、发动机转速、发动机缸内压力、进气道压力和温度、进气歧管压力和温度、燃油体积流量、发动机飞轮端扭矩、排气歧管压力和温度、排气歧管过量空气系数、三元催化后排气压力和温度等参数；然后运用Amesim/MATLAB软件联合仿真对发动机进行了基于实车搭载环境边界下的数值建模和模型标定。研究结果表明，标定后的发动机均值模型预测结果与实际测试结果最大差值可以控制在8%以内。     

卷积神经网络用于关节角度识别与姿势评估

为了快速准确地输出各种工作姿势风险评估结果，提出采用Kinect v2与卷积神经网络识别人体各关节角度，并输出标准姿势风险的评估得分。首先使用亚像素角点提取的棋盘标定算法标定Kinect两个摄像头，其次使用改进后的双边滤波对深度图像去噪，使用卷积神经网络识别人体关节二维位置，结合深度信息获取实际三维坐标并计算人体关节角度，最后输出姿势风险评估得分。通过两种实验分别验证了提出的Kinect角度识别与姿势评估的准确性，表明该方法关节角度识别与姿势风险评估的准确率均较高，是一种低成本、高可靠性的姿势评价方法，具有一定的科学意义和工程应用价值。     

中美柴油机排放测量系统检定方法对气态污染物测量结果的影响研究

通过研究国标及美标中对排放测量系统不同的检定方法,加深对标准的理解,对比两者差异。并分别在进行国标及美标检定后的试验系统中进行比对试验,以对比不同标定方法对气态污染物测量结果的影响。