【摘 要】
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针对节能车为有效降低燃油消耗率,在整车经过弯道时,发动机需怠速滑行的特点,对GPS车载数据采集系统得到的数据进行弯道部分数据提取。基于提取出的北京金港国际赛车场150余
【机 构】
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吉林大学汽车工程学院,吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51305155),国家重点研发项目(2018YFB0105900),吉林大学创新创业训练计划资助项目《HONDA节能车速度优化节能控制策略研究与应用》(201910183713)
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针对节能车为有效降低燃油消耗率,在整车经过弯道时,发动机需怠速滑行的特点,对GPS车载数据采集系统得到的数据进行弯道部分数据提取。基于提取出的北京金港国际赛车场150余组数据,通过引入BP神经网络算法的方式,建立了节能车弯道降速的BP神经网络预测模型。在经遗传算法优化后,拟合优度的结果显示,BP神经网络的预测较为接近真实情况,预测效果较为良好,可以用于节能车滑行过弯速度变化情况预测,并为不同赛道不同工况下整车速度分配提供参考依据。
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