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车辆技术正在朝着电动化、智能化以及网联化方向发展,而作为汽车关键部件的悬架系统也正在发生着技术革新。传统悬架只能被动减振,已越来越不能满足车辆的高性能和高能效需求,主动悬架、馈能悬架技术逐渐成为研究热点。本文系统阐述了馈能悬架的发展历程,简要分析了当前研究现状,并从能量回收方式的不同列举了当前馈能悬架的主要分类,尤其对电磁式馈能悬架的不同类别进行了深入剖析。在此基础之上,探究了馈能悬架发展存在的技术难点,并指出后续馈能悬架技术发展的关键方向。所得结论对馈能悬架技术的发展具有重要的参考价值。 相似文献
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拟蒙特卡罗粒子滤波算法（quasi-Monte-Carlo particle filter, QMC-PF）精度不高,运算复杂度大,难以满足雷达机动目标跟踪精确性和实时性需求. 为此,提出一种基于BP神经网络的新型拟蒙特卡罗粒子滤波算法. 该算法将大权重粒子通过QMC分裂采样产生低差异性的子代粒子,以此来替代低权重粒子,保证了样本的有
效性和多样性;同时利用BP神经网络计算子代粒子的权重,提高了滤波的精度和速度;最后在不同的模型中进行仿真. 实验结果表明,与QMC-PF相比,所提出的算法提高了精度和运算速度,适用于雷达机动目标的跟踪. 相似文献
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