考虑燃料电池耐久性的FCEV能量管理策略研究

为降低燃料电池的启停循环因素和动态负载循环因素对燃料电池性能的影响,保证燃料电池的耐久性,在等效氢气消耗最小策略基础上,增加负载限制策略和启停控制策略,实现对燃料电池输出的瞬时功率波动的限制和对燃料电池开启和关闭的控制.在更贴合车辆实际行驶情况的WLTC工况下进行仿真实验对比.结果 表明,本文提出的策略相较于不使用限制...     

基于梯度压缩的YOLO v4算法车型识别

为进一步提高智能交通系统对车辆及不同车型识别的泛化性、鲁棒性与实时性。根据检测区域的特征有针对性地构建数据集,改变余弦退火衰减（CD）学习率的更新方式,提出一种基于梯度压缩（GC）的Adam优化算法（Adam?GC）来提高YOLO v4算法的训练速度、检测精度以及网络模型的泛化能力。为验证改进后YOLO v4算法的有效性,对实际路况的车流进行采集后,利用训练完成的网络模型对不同密度车流进行定量的车型检测实验验证。经实验验证,改进后方法的整体检测结果要优于改进前,YOLO v4和YOLO v4 GC CD训练得到的网络模型在阻塞流样本下检测得到的准确率分别为94.59%和96.46%;在同步流样本下检测得到的准确率分别为95.34%和97.20%;在自由流样本下检测得到的准确率分别为95.98%和97.88%。      

基于叠加相位的交叉口非常规污染物多目标优化

为减少交叉口非常规污染物排放,本文主要对基于叠加相位的交叉口非常规污染物进行多目标优化.在增设叠加相位的交叉口,运用改进的快速非支配排序遗传算法,对车辆非常规污染物和车均延误进行优化,为验证改进算法的有效性,通过VISSIM与MOVES联合仿真平台,在青岛市设有叠加相位的山东路和敦化路交叉口进行验证.验证结果表明,基于...     

基于动态规划算法的增程式汽车能量管理研究

针对增程式汽车存在的经济性问题，本文以运动型多用途汽车(sport utility vehicle, SUV)为例，采用动态规划算法，优化增程式汽车能量管理控制策略。给出了增程式汽车结构及主要参数，并基于AVL/Cruise模型，搭建增程式汽车关键部件模型，基于动态规划模型及动态规划的基础理论，提出增程式汽车全局动态规划控制策略求解方法，同时采用AVL Cruise中的Interface模块与Matlab/Simulink进行联合仿真。仿真结果表明，在功率跟随和动态规划两种控制策略下，功率跟随的燃油消耗为0.56 kg,动态规划控制策略的燃油消耗为0.53 kg,与功率跟随控制策略相比，燃油消耗大约减少了5.6%,经济性明显提高，说明动态规划算法的控制更加精确，效果更好，而且动力电池荷电状态(state-of-charge, SOC)大幅变化的次数少，发动机大致工作在高效区域。该研究达到了减小等效燃油消耗的目的，具有广阔的应用前景。