摘要：构建基于加速踏板开度及其变化率、驾驶员意图、行驶车速以及SOC值等条件作用的行驶驱动系统、作业装置动力系统模糊控制模型,将清扫效率和整车能耗作为博弈双方,以满足清扫效率不低于90%和能耗最低为目标,采用鸟群-博弈多目标联合优化方法对其优化,并于NSGA-Ⅱ优化方法对比分析并求解电动清扫车多目标博弈优化模型满足目标的全局最优解,将行驶车速、盘刷转速和风机风量作为优化变量,确定电动清扫车多电机动力系统的参数匹配均衡和优化控制策略。结果表明,这两种优化方法都能提高整车节能性水平,其中,在道路垃圾量为中等水平且清扫车处于减速工况、道路垃圾量为较低水平时,鸟群-博弈多目标联合优化方法相比NSGA-Ⅱ优化方法对提高电动清扫车SOC值效果明显。

摘要：对客车外摆乘客门密封结构进行改进设计,以提升乘客门的密封性能,降低车内噪声。

摘要：针对清扫车吸尘口内垃圾颗粒驻留时间受到结构类、固相类及气相类因素多类型、非线性作用预测难的问题,提出了基于熵值法的径向基神经网络(RBFNN)的垃圾颗粒驻留时间预测方法,该方法考虑了吸尘负压、滚刷转速、颗粒质量、颗粒密度、颗粒流量和吸尘管直径6种因素,将采用熵值法求解的因素权重作为输入扰动变量,建立了垃圾颗粒驻留时间的预测模型。结果表明:与采用传统RBFNN的预测方法相比,所提方法具有预测精度高的优点,可较好地解决清扫车吸尘口垃圾颗粒驻留时间预测难的问题,有助于提升清扫车吸尘系统设计水平。