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基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高并联式混合动力汽车的燃油经济性和控制系统的响应时间,应用神经网络实现控制策略.首先,结合逻辑门限控制策略和等效燃油消耗最小原理制定控制策略,并根据电池的荷电状态(SOC)进行调整.然后将调整后的策略在典型工况JA1015循环上实验,采集合理样本来训练对角回归型神经网络(DRNN),获得基于神经网络的控制策略.最后,在电动汽车仿真软件ADVISOR平台上进行仿真实验,仿真结果表明,采用神经网络的控制策略,提高了并联式混合动力汽车的燃油经济性,响应快,且具有通用性. 相似文献
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为了满足电磁仿真数值计算日益增高的速度和精度的需求,针对单机内存需求和计算负荷需求都比较大的矛盾,提出基于分布式并行机群环境的并行计算划分和并行存储划分的算法设计思想,并且给出了基于行列循环数据划分的并行计算算法描述.在此基础上进行了实验验证,用MPI+FORTRAN和MPI+C编程实现了对大矩阵求逆的分布式高斯消元,并进行了性能评估和实验验证,在国内外超级计算中心平台上的实验结果表明所完成的工作对于系统的电磁仿真计算具有应用价值,该算法和代码实现可应用于电磁仿真计算的矩量法MOM(Method of Mom)中. 相似文献
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自动测试系统中并行测试任务调度方案一直是尚未解决的难题.在基于Petri网理论的基础上,建立了并行测试的时间Petrl网模型,并且首次将遗传-蚁群算法引入到时间Petri网的变迁序列的寻找过程中,快速地求得了最优调度方案.仿真结果表明,该算法能够以较大的收敛概率快速地收敛,最终得到最优变迁序列. 相似文献
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为了加速定价利率衍生产品的Monte Carlo模拟,对远期测度下Libor市场模型中的漂移项用确定性函数近似,构造了一个与原问题高度相关的控制变量. 然后将此控制变量算法移植到多核CPU和GPU的并行计算环境中,极大地提高了计算效率. 针对利率上限的数值结果表明选取的控制变量十分有效且稳健,多核CPU具有线性加速效果,GPU相对于单核CPU具有很大的计算优势,控制变量和并行计算结合得到的加速效果大致是两者的乘积. 结合控制变量和并行计算的方法可以为其他利率衍生产品如利率下限,互换期权的定价提供有效思路. 相似文献
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并联混合动力汽车扭矩协调控制策略仿真研究 总被引:4,自引:0,他引:4
对于使用机械式自动变速器(AMT)的并联式混合动力汽车(PHEV),能量管理策略的实现需要对发动机、电机以及离合器和变速箱进行协调控制,为此,建立一个分层控制系统来管理整车的能量分配和实现整车的能量分配策略。能量管理策略的实现层以改善车辆行驶平顺性和减小离合器磨损为目标,协调控制动力和传动系统,实现能量管理层需要的扭矩分配、工作模式切换以及换档等要求。在Matlab/Simulink环境下建立了并联式混合动力汽车动力传动系统的仿真模型,通过仿真进行控制策略的辅助设计并验证了控制策略。当前开发的控制策略已经应用于实车,试验结果表明了控制系统和控制策略的适用性。 相似文献