基于MC9S12C32单片机控制的AMT

文章介绍了一种基于MC9S12C32单片机控制的电控机械式自动变速器的设计,利用MOTOROLA16位单片机MC9S12C32强大的运算功能和丰富的接口功能,实现汽车电控机械式自动变速器的全部功能,包括离合器接合与分离、换档及节气门开度的自动控制.     

基于遗传算法优化的汽车起步模糊控制策略

文章通过对熟练驾驶员驾车过程的分析,提出了能反映驾驶员意图的模糊控制策略,对汽车的平稳起步取得了较好的控制效果;模糊控制器中模糊推理规则和隶属函数的选取往往依据专家或技术人员的经验,有较大的人为主观性,难以进行优化,利用遗传算法对汽车起步模糊控制器中的比例因子和量化因子进行优化,可以取得满意的效果。     

大学生语音习得错误调查及优选论分析——探考“以师生课堂互动的英语教学模式”课题

本文通过对非英语专业大学生的语音抽样调查发现,插音现象是中国大学生英语语音习得中的常见错误,其发生的频率较高,而且错误一旦形成,很难纠正,容易在中介语中凝固沉淀下来,形成语音僵化现象。传统的英汉对比研究对此现象能够精确描述,却无法从理论上给出解释。本文在优选论的理论框架内对于这种现象给予了合理解释。     

基于KFCM-MNN并联式混合动力汽车能量管理策略

为了提高并联式混合动力汽车的燃油经济性,文章提出了一种基于核模糊c聚类(kernel fuzzy cmeans clustering,KFCM)的多神经网络(multi-neural network,MNN)能量管理设计方法。采用动态规划全局优化离线仿真得到全局最优解,使用KFCM算法对全局最优解数据集合按照车辆运行模式作聚类划分,针对每一个聚类建立局部神经网络。训练后的MNN模型结构根据实时工况,将多个局部神经网络的输出联结作为能量管理策略的输出,以实现发动机和电机转矩的实时优化分配。仿真结果表明,基于KFCM-MNN的能量管理策略,具有对动态规划能量管理策略很好的学习模拟能力,是一种准最优的控制策略。     

基于改进人工势场法的智能车辆避撞路径规划

针对传统人工势场法存在道路边界势场不完善和局部最优问题，文章提出一种改进人工势场法的智能车辆避撞路径规划。引入道路势场函数来描述道路边界，设立虚拟目标点来摆脱局部最优，建立道路环境模型；为了根据周边环境和车辆状态进行实时规划，设计分层避撞路径规划控制器，将道路环境模型引入上层路径规划器的目标函数中，利用模型预测控制(model predictive control, MPC)的优化算法规划出局部避撞路径，再将路径信息输入到下层跟踪控制器进行跟踪。MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真实验结果表明，该避撞路径规划对于静态障碍物和动态障碍物都可以规划出平滑无碰撞的路径，保证车辆行驶的稳定性和安全性。