T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:以自动导航小车(AGV)及其制动系统为研究对象,针对目前常用的再生制动控制策略的不足,设计了基于模糊推理的再生制动控制策略,以提高AGV能量利用率。首先,在advisor软件中搭建AGV模型,并对advisor软件进行二次开发,使其能够满足AGV四轮驱动的仿真需求;其次,利用Matlab模糊工具箱实现控制算法,并在Simulink中搭建控制算法仿真模块,将控制算法仿真模块嵌入到AGV整车仿真模型中进行仿真;最后,在不同工况下对模糊控制策略和当前的控制策略进行仿真对比,结果显示模糊控制策略具有显著的优异性,制动能量回收率得到很大提高。
摘要:混合动力汽车由于具有良好的燃油经济性和排放性以及续驶里程长等优点越来越受到人们的欢迎,是当今汽车工业的发展趋势。文章介绍了混合动力车的前向仿真方法和后向仿真方法,分析了仿真软件advisor的混合仿真方法和工作原理。通过本田Insight混合动力车的仿真实例,建立了发动机、电动机、蓄电池及发电机等各部件模型、汽车动力学模型及整车的仿真模型,并基于标准道路行驶循环工况分析了整车的动力性、燃油经济性以及排放性能,表明所建立的模型合理准确,能够进行系统的优化设计。
摘要:advisor中自带的并联电辅驱动控制是基于工程经验的逻辑门限控制,它保证了发动机的效率,但却没能顾及发动机的经济性和排放性。文章基于advisor软件平台,设计了PHEV模糊控制策略,并在MATLAB/SIMULINK环境下建立仿真模型,通过仿真验证了该策略的可行性和有效性。从仿真结果可以看出,相比电辅控制,文章提出的模糊控制策略能有效地提高车辆燃油经济性,降低排放,并使SOC的波动幅度减小,延长了电池组的使用寿命。
摘要:通过对纯电动汽车制动原理及模糊控制理论的研究分析,设计了模糊逻辑控制器(FLC),对汽车仿真软件advisor中纯电动汽车模型的制动控制策略进行优化,制定了一种以汽车制动强度和整车车速为控制目标的模糊逻辑制动力分配策略,使前轮再生制动、前后轮摩擦制动所占比例合理有效,并通过CYC_ECE_NEDC工况仿真,证明再生制动模糊控制策略在保证整车制动安全稳定的前提下,提高了制动效能,延长了纯电动汽车的续航里程。
摘要:介绍了国家“863”计划中“十五”重大专项电动汽车项目,采用的电动汽车仿真软件advisor2002,并对国内某一混合动力轿车样车的控制策略进行建模与仿真的研究工作。该车与本田公司的混合动力轿车Insight的动力系统结构相同,但是采用了不同的控制策略,因此在分析advisor的Insight模型的基础上,重新设计控制策略模块并进行仿真,给出了结果和改进方案。
摘要:混合动力牵引车动力系统主要存在的问题是匹配不合理,导致动力性、经济性和排放性能差,无法达到混合动力车设计的初衷,笔者利用advisor混合动力系统仿真软件对某型号串联式混合动力牵引车进行建模仿真,经过多次仿真得出最佳动力系统匹配方案,为企业开发新产品节省成本。
摘要:在对比分析各种混合动力系统的基础上确定了混合动力城市客车的串联混合动力驱动形式,介绍了串联混合动力汽车总成参数的计算方法,并根据计算得到的参数使用advisor软件进行了性能仿真。
摘要:以XMQ6103GF2城市公交客车为改造对象,为提高并联混合动力车辆(PHEV)动力系统的内燃机、电池、电机之间工作的协调性,解决整车的动力性、经济性、排放性及车辆成本问题,提出一种以动力系统功率最小化为目标,动力性能指标为约束条件的参数优化匹配方法。该参数匹配方法包括初步设计、参数优化和性能校核三个部分。在MATLAB平台下,采用advisor的电辅助控制策略进行仿真,仿真结果验证了该方法的有效性。
摘要:混合动力电动汽车(HEV)的系统参数匹配影响着整车的动力性能、燃油经济性及排放性能,是HEV设计初期的一项重要工作。目前HEV的系统参数匹配多是基于仿真环境下的多变量多目标非线性优化问题。从数学模型、仿真环境和优化算法3方面介绍了HEV系统参数的优化,以advisor为主要仿真工具,得出在HEV参数寻优过程中非梯度算法DIRECT的效果是最好的,并且指出遗传算法应用于HEV多目标优化问题具有较大的研究价值和发展前景。
摘要:为改善电动汽车的再生制动能量回收率,设计了一种以驾驶员制动、车速、电池荷电状态(SOC)和电池组温度为输入参数,以再生制动力为输出的Sugeno型模糊算法控制器。通过改进advisor中VEH_SMCAR车模型的原有制动力分配规则,电池SOC、电池电流和电机转矩得到提高。仿真结果表明:改进的模糊控制算法和制动力分配规则合理可行,在保证车辆良好制动性能的前提下,可以降低电池在一个CYC_UDDS循环工况下的耗电量,提高能量利用率,有效延长电动汽车一次充电续驶里程。该研究为纯电动汽车再生制动控制策略的制定提供了参考。
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