【摘 要】
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针对车辆行驶下的路面附着系数估计问题,提出了扩展卡尔曼滤波算法(EKF,extended kalman filter)与径向基神经网络(RBF,radial basis function neural network)相融合.通过扩展卡尔曼滤波算法得出路面附着系数估计所需要的车辆状态参数,结合轮速等直接数据采用径向基神经网络对路面附着系数进行估计.神经网络的训练样本通过Carsim/Simulink收集不同行驶工况,并采用差值寻优的方法对径向基神经网络算法中的决定系数进行优化.基于双移线工况验证了该算法在
【机 构】
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福建工程学院 福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室,福建 福州350118;福建工程学院 福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室,福建 福州350118;吉林大学 汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林 长
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针对车辆行驶下的路面附着系数估计问题,提出了扩展卡尔曼滤波算法(EKF,extended kalman filter)与径向基神经网络(RBF,radial basis function neural network)相融合.通过扩展卡尔曼滤波算法得出路面附着系数估计所需要的车辆状态参数,结合轮速等直接数据采用径向基神经网络对路面附着系数进行估计.神经网络的训练样本通过Carsim/Simulink收集不同行驶工况,并采用差值寻优的方法对径向基神经网络算法中的决定系数进行优化.基于双移线工况验证了该算法在路面附着系数估计上具有较高的精准度.
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发生炉生产煤气过程中,炉内煤气经开启的加煤阀向上泄露至缓冲煤仓和储煤仓,容易引起爆炸、人员中毒等事故,造成能源浪费和环境污染.为了降低缓冲煤仓煤气含量,并有效地封堵煤气进入储煤仓,提高置换效率及能源利用率,降低闪爆事故发生率,针对某煤气发生炉建立缓冲煤仓三维模型,采用FLUENT对缓冲煤仓吹扫N2置换煤气的过程进行模拟,探究一级进气管长和二级进气角度对缓冲煤仓内煤气置换时间的影响规律.试验结果表明,缓冲煤仓内N2浓度由初始60％急剧增加,8 s后达到99％,之后N2浓度增长缓慢.CO浓度由初始30％逐渐降
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