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FKFS和IFS氢能车辆驱动系统研究
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作者 Anne BEYER Hans-Jürgen BERNER AndréCASAL KULZER 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期210-214,共5页
本文介绍氢气在交通运输领域的相关应用,以氢气直喷(H2-DI)内燃机的开发过程为例,阐述斯图加特汽车工程与车辆发动机研究所(FKFS)和斯图加特大学汽车工程学院(IFS)的研究工作。在单缸乘用车发动机试验台上研究氢气高压直喷特性(FVV项目)... 本文介绍氢气在交通运输领域的相关应用,以氢气直喷(H2-DI)内燃机的开发过程为例,阐述斯图加特汽车工程与车辆发动机研究所(FKFS)和斯图加特大学汽车工程学院(IFS)的研究工作。在单缸乘用车发动机试验台上研究氢气高压直喷特性(FVV项目),目标是实现氢气发动机在当量混合条件下稳定运行,从而以较低的增压需求输出较大功率。当发动机在高负荷条件下工作时,当量混合比更容易导致爆震现象。为了防止末端气体发生预反应,喷射氢气将在点火上止点(TDCF)前不久开始,随后由火花塞点燃。喷射持续时间以及喷射的最大质量流量都将在不同程度上影响燃烧的持续时间。此外,本研究还探讨了氢气燃烧过程中所存在的问题,如较高的氮氧化合物排放量,以及未燃氢气进入排气系统等。 展开更多
关键词 氢气 内燃机 直喷 当量燃烧
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真实驾驶循环中的发动机电基合成燃料评估
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作者 杨棋锐 Michel GRILL +2 位作者 Cornelius WAGNER Markus MAUL Andre KULZER 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第S01期218-236,共19页
电基合成燃料(E-Fuels)是实现环境和气候目标的一个重要组成部分。其中C1含氧化合物因其具备清洁燃烧的特性而备受关注,包括氧化亚甲基醚(OME)、碳酸二甲酯(DMC)和甲酸甲酯(MeFo)。为探索新型燃料在内燃机中的潜力,对汽油和柴油燃烧、... 电基合成燃料(E-Fuels)是实现环境和气候目标的一个重要组成部分。其中C1含氧化合物因其具备清洁燃烧的特性而备受关注,包括氧化亚甲基醚(OME)、碳酸二甲酯(DMC)和甲酸甲酯(MeFo)。为探索新型燃料在内燃机中的潜力,对汽油和柴油燃烧、排放模型进行了优化和扩展。在成功验证和标定模型后,对虚拟测试车辆进行了研究,重点关注燃料的效率潜力、排放水平和经济性。首先,基于现代汽油、柴油和天然气发动机,开发了不同概念的OME和DMC/MeFo发动机;其次,在真实驾驶循环(RDE)中对这些发动机概念在E级乘用车和40 t卡车上的应用进行了评估。结果表明,通过调整喷射策略和匹配废气再循环,OME发动机能实现最佳的热效率和极低的排放;混合燃料DMC/MeFo由于高抗爆性,结合先进的发动机技术,能达到接近柴油机的热效率,且发动机复杂性大大降低,这使得DMC/MeFo燃料在重型卡车应用中具有广阔的前景。 展开更多
关键词 电基合成燃料 实际驾驶排放 0D/1D仿真 氧化亚甲基醚 碳酸二甲酯 甲酸甲酯
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开放式喷射汽车风洞的尺寸和效率
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作者 E.MERCKER R.BLUMRICH +1 位作者 J.WIEDEMANN F.WITTMEIER 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第S01期79-88,共10页
近年来,世界各地汽车企业已建成许多汽车风洞,并在不久的将来会有更多汽车风洞的规划与建设。在风洞规划设计阶段确定的许多功能与参数决定了其整个运行生命周期,并影响建设和运行成本。本文研究通过适当选择3/4开口风洞的试验段几何尺... 近年来,世界各地汽车企业已建成许多汽车风洞,并在不久的将来会有更多汽车风洞的规划与建设。在风洞规划设计阶段确定的许多功能与参数决定了其整个运行生命周期,并影响建设和运行成本。本文研究通过适当选择3/4开口风洞的试验段几何尺寸,可以使早期的传统风洞中因有限截面发生的流动干扰在很大程度上得到补偿或减少到可忽略不计的程度。研究表明:对于具有不同堵塞度的各种车辆,流动干扰误差出乎意料地可以忽略,因此不需要对试验数据进行修正,这使得汽车风洞试验形成“自由”气流条件;试验阶段的初步尺寸可以比如今常见的情况小很多,也不影响测量结果的准确度,这带来了更低的建设成本,也降低了风洞系统运行的能源需求;自由射流的不稳定性必须被考虑,且射流长度不应该超过某个上限。 展开更多
关键词 汽车风洞 干扰效应 车辆空气动力学
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基于卷积神经网络感知功能的极端场景生成方法
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作者 Kun GAO Hans-Christian REUSS 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第S01期119-127,共9页
近年来,基于卷积神经网络深度学习的感知算法在自动驾驶车辆环境感知系统中发挥着越来越重要的作用。由于在神经网络训练过程中,训练数据无法覆盖所有极端场景,因此如何保证基于深度学习的感知算法在极端场景下的安全性和可靠性,仍是一... 近年来,基于卷积神经网络深度学习的感知算法在自动驾驶车辆环境感知系统中发挥着越来越重要的作用。由于在神经网络训练过程中,训练数据无法覆盖所有极端场景,因此如何保证基于深度学习的感知算法在极端场景下的安全性和可靠性,仍是一个亟待解决的问题。传统的基于真实行驶里程的验证方法,在获取极端场景数据上危险性高,经济性差,因此很难检验驾驶功能在极端场景下的性能。基于虚拟场景的仿真验证方法,虽然可以通过设置场景参数来生成大量测试场景,但是通过简单的参数组合并不能有效的生成极端场景。本文展示了一种在虚拟环境中生成极端场景的方法,用于训练和测试基于深度卷积神经网络的车道线识别算法。首先将场景特征用参数进行表示,然后使用deep Q-learning强化学习的方法,来生成极端场景的参数组合。通过与随机组合以及成对组合场景参数的方法进行对比,可以看出该基于强化学习的场景生成方法可以更有效地生成极端场景,因此可提高自动驾驶感知功能的测试效率,同时可为卷积神经网络提供更多的极端场景训练数据。 展开更多
关键词 自动驾驶 极端场景 卷积神经网络 强化学习
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带燃料电池增程器的插电式混合动力电动车(英文)
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作者 Tobias STOLL Hans-Jürgen BERNER +3 位作者 Michael BARGENDE AndréCasal KULZER Holger ENTENMANN Marc REICHENBACHER 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第S01期170-175,共6页
由于日益严格的立法和公司面临的巨大社会压力,城市配送运输车队的电气化变得越来越重要。本文介绍了一款最大总重为7.5 t的3.5 t改装轻型车。该车有一个串行混合电动动力系统,最大电力牵引功率为150 kW,还有一个60 kW的燃料电池增程器... 由于日益严格的立法和公司面临的巨大社会压力,城市配送运输车队的电气化变得越来越重要。本文介绍了一款最大总重为7.5 t的3.5 t改装轻型车。该车有一个串行混合电动动力系统,最大电力牵引功率为150 kW,还有一个60 kW的燃料电池增程器。该车使用一个46 kW·h的电池,平均电压水平为400 V,从而使全电动范围达到120 km。电力驱动由一个感应电机和一个锂锰铁磷酸盐(LMFP)电池以及一个2速变速箱实现。燃料电池系统有一个容量为95 L的燃料箱,压力水平为70 bar,这使得车辆的总里程达400 km。一个质子交换膜(PEM)用于直接使用氢气,其额定功率为1.0 W/cm^(2)。质子交换膜被集成在一个60 kW的燃料电池系统中,用于车辆的车载能源生产。对于空气通道,燃料电池系统有一个电动辅助涡轮增压器,以利用废气的热能。吸入空气的加湿是通过一个水喷射器实现的,该喷射器使用来自排气除湿的水。氢气路径是通过一个喷射器电路和一个用于处理氮气的清洗阀实现的。在下文中,将介绍燃料电池系统的设计和控制。最后,介绍了燃料电池系统运行过程中最重要的影响。 展开更多
关键词 插电式混合动力 燃料电池 城市配送运输
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