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互联网分布式混合动力汽车实车在环仿真平台被引量：5: 1; 作者张毅杨亚联 +1 位作者陆帅孟庆光《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期849-857,共9页; 在原有混合动力汽车(HEV)硬件在环(HIL)仿真的基础上,使用互联网和车联网(IOV)并以数据耦合的形式,将作为中央控制节点的云端服务器(Cloud),作为实车在环(VIL)的纯电动汽车(EV),以及作为模拟HEV子系统的发动机硬件在环实验台架(EIL)和... 展开更多; 关键词混合动力汽车分布式实车在环仿真硬件在环仿真; 在线阅读下载PDF 职称材料

附加自由阻尼板阻尼材料降噪拓扑优化被引量：14: 2; 作者徐伟张志飞 +1 位作者庾鲁思徐中明《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期192-198,223,共8页; 对附加自由阻尼的板件结构,考虑粘贴阻尼材料前后,中性面位置的变化,利用Matlab编程建立自由阻尼板有限元模型,并利用Rayleigh积分法推导了薄板结构的辐射声压表达式;以辐射声场内某点的声压最小为目标,阻尼材料的体积为约束条件,建立... 展开更多; 关键词自由阻尼板辐射声压模态阻尼损耗因子渐进结构优化拓扑优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

质子交换膜燃料电池建模与控制的综述被引量：12: 3; 作者文泽军闵凌云 +2 位作者谢翌夏凌超张财志《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1757-1760,共4页; 概述了质子交换膜燃料电池系统的工作原理和组成,分析了基于机理的一维、二维、三维PEMFC模型和智能方法模型,介绍了包括模糊控制、自适应模糊控制、自适应模糊PID控制、预测控制和神经网络控制的国内外研究成果。最后得出融合了基于&qu... 展开更多; 关键词质子交换膜燃料电池模型控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

车用燃料电池动力系统综述被引量：7: 4; 作者魏振兴周恩序 +2 位作者张财志韩明王磊《电源技术》 CAS 北大核心 2019年第7期1237-1240,共4页; 概述了车用燃料电池动力系统配置、动力系统分类及能量管理控制策略研究进展,总结了目前的研究,提出了建议。目前的燃料电池技术受限,在为车辆提供动力时,需与其他动力源混合来满足行驶要求,而在能量管理系统优化控制中,最优控制和等效... 展开更多; 关键词车用燃料电池动力系统综述; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小样本的GDI涡轮增压发动机性能预测方法比较分析: 5; 作者杨道广张力《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期52-61,共10页; 为了降低建立发动机性能预测模型消耗的实验成本,利用具有强大的非线性问题分析能力的机器学习算法:广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)和支持向量回归(support vector regression,SVR),预测GDI(gasoline direct... 展开更多; 关键词 GDI涡轮增压发动机性能预测 GRNN SVR; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名互联网分布式混合动力汽车实车在环仿真平台被引量：5: 1; 作者张毅杨亚联陆帅孟庆光; 机构重庆大学汽车工程学院重庆大学重庆自主品牌汽车协同创新中心重庆大学电气工程学院重庆力帆乘用车有限公司汽车研究院; 出处《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期849-857,共9页; 基金国家自然科学基金面上项目(51575064) 中央高校基础研究基金(106112016CDJZR335521)资助; 文摘在原有混合动力汽车(HEV)硬件在环(HIL)仿真的基础上,使用互联网和车联网(IOV)并以数据耦合的形式,将作为中央控制节点的云端服务器(Cloud),作为实车在环(VIL)的纯电动汽车(EV),以及作为模拟HEV子系统的发动机硬件在环实验台架(EIL)和电池硬件在环实验台架(BIL)整合在一起,构成一个具有实车在环的分布式HEV仿真平台(ID-VIL)。这种改进后的仿真平台使原本没有混合动力系统的EV能实时模拟HEV动力系统的输出,而HEV子系统(如发动机和电池)如同工作在HEV实车上一样。最后通过一段里程约为7km的实车市区道路实验和对实验结果的透明度分析验证了ID-VIL系统的可行性和可靠性。; 关键词混合动力汽车分布式实车在环仿真硬件在环仿真; Keywords hybrid electric vehicle distributed vehicle-in-the-loop simulation hardware-in-the-loop simulation; 分类号 U469.7 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名附加自由阻尼板阻尼材料降噪拓扑优化被引量：14: 2; 作者徐伟张志飞庾鲁思徐中明; 机构重庆大学汽车工程学院重庆自主品牌汽车协同创新中心; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期192-198,223,共8页; 基金重庆市基础科学与前沿技术研究专项重点项目(CSTC2015JCYJBX0075) 中央高校基本科研业务费科研专项(CDJZR14115501); 文摘对附加自由阻尼的板件结构,考虑粘贴阻尼材料前后,中性面位置的变化,利用Matlab编程建立自由阻尼板有限元模型,并利用Rayleigh积分法推导了薄板结构的辐射声压表达式;以辐射声场内某点的声压最小为目标,阻尼材料的体积为约束条件,建立拓扑优化模型。以悬臂板结构为例,编写了拓扑优化程序,利用渐进结构优化算法,获得了阻尼材料的最优布局,并与以模态损耗因子最大为目标的拓扑优化结果进行了对比。结果表明:在主要关注目标是结构的声学性能时,直接以声压为目标的优化方法比以模态损耗因子最大为目标的优化方法更有针对性,效果更好。利用实验对仿真结果进行了实验验证。; 关键词自由阻尼板辐射声压模态阻尼损耗因子渐进结构优化拓扑优化; Keywords plate structure with free damping sound radiation pressure modal damping loss factor evolutionary structural optimization topology optimization; 分类号 TB53 [理学—声学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名质子交换膜燃料电池建模与控制的综述被引量：12: 3; 作者文泽军闵凌云谢翌夏凌超张财志; 机构重庆大学汽车工程学院同济大学汽车学院重庆自主品牌汽车协同创新中心重庆大学机械传动国家重点实验室; 出处《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1757-1760,共4页; 文摘概述了质子交换膜燃料电池系统的工作原理和组成,分析了基于机理的一维、二维、三维PEMFC模型和智能方法模型,介绍了包括模糊控制、自适应模糊控制、自适应模糊PID控制、预测控制和神经网络控制的国内外研究成果。最后得出融合了基于"黑箱"理论的建模方法和基于燃料电池内部复杂机理建模优点的复合模型是未来PEMFC建模的研究发展方向,将智能控制加入到传统控制策略中或者多种智能控制形成的组合控制策略来控制单电堆和多电堆是未来PEMFC控制的研究趋势。; 关键词质子交换膜燃料电池模型控制; Keywords proton exchange membrane fuel cell modeling control; 分类号 TM911.4 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名车用燃料电池动力系统综述被引量：7: 4; 作者魏振兴周恩序张财志韩明王磊; 机构重庆大学汽车工程学院机械传动国家重点实验室重庆自主品牌汽车协同创新中心淡马锡理工学院清洁能源研究中心; 出处《电源技术》 CAS 北大核心 2019年第7期1237-1240,共4页; 基金增程式燃料电池轿车动力系统平台及整车集成项目(2018YFB0105400); 文摘概述了车用燃料电池动力系统配置、动力系统分类及能量管理控制策略研究进展,总结了目前的研究,提出了建议。目前的燃料电池技术受限,在为车辆提供动力时,需与其他动力源混合来满足行驶要求,而在能量管理系统优化控制中,最优控制和等效消耗最小化控制策略可以得到很好的效果,但是目前大多数研究还未应用于实际情况,还需进一步的试验来验证其有效性。; 关键词车用燃料电池动力系统综述; Keywords fuel cell for vehicle power system review; 分类号 TM911.4 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小样本的GDI涡轮增压发动机性能预测方法比较分析: 5; 作者杨道广张力; 机构重庆大学汽车工程学院重庆自主品牌汽车协同创新中心; 出处《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期52-61,共10页; 基金重庆市重点产业共性关键技术创新专项资助项目(CSTC2015ZDCY-ZTZX60014)。; 文摘为了降低建立发动机性能预测模型消耗的实验成本,利用具有强大的非线性问题分析能力的机器学习算法:广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)和支持向量回归(support vector regression,SVR),预测GDI(gasoline direct injection)涡轮增压发动机性能。首先采用田口正交实验法和拉丁超立方算法确定训练数据和测试数据的操作点,然后基于仅包含25个样本的相同训练数据训练模型,使用100组相同的测试数据测试GRNN和SVR的预测性能并进行了对比研究。对比分析表明,在实验数据有限的情况下,GRNN有收敛到局部最小值的风险,而SVR可以找到最优的全局解,并具有良好的预测精度和泛化能力,因此SVR非常适合应用于GDI涡轮增压发动机性能预测,并将显著降低实验成本。; 关键词 GDI涡轮增压发动机性能预测 GRNN SVR; Keywords GDI turbocharged engine performance prediction GRNN SVR; 分类号 TK412.2 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	互联网分布式混合动力汽车实车在环仿真平台	张毅杨亚联陆帅孟庆光	《汽车工程》 EI CSCD 北大核心	2017	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	附加自由阻尼板阻尼材料降噪拓扑优化	徐伟张志飞庾鲁思徐中明	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2017	14	在线阅读下载PDF 职称材料
3	质子交换膜燃料电池建模与控制的综述	文泽军闵凌云谢翌夏凌超张财志	《电源技术》 CAS CSCD 北大核心	2018	12	在线阅读下载PDF 职称材料
4	车用燃料电池动力系统综述	魏振兴周恩序张财志韩明王磊	《电源技术》 CAS 北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于小样本的GDI涡轮增压发动机性能预测方法比较分析	杨道广张力	《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料