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针对传统液压制动系统应用场景受限的问题,面向智能车设计新型电子液压制动系统,由车辆配备的智能驾驶系统将制动信号传递给制动系统,制动系统由助力制动子系统和备份制动子系统组成,两系统之间通过单向导通梭阀完成解耦。利用系统硬件在环实验,分析电子液压制动系统的动态特性。实验结果表明:影响电子液压制动系统建压响应性与精度的因素众多,为使得系统可以快速响应,应确保整车制动管路排气良好,尽量避免使用制动软管?同时,不宜长时间进行高压力保压工况,避免电机及电机驱动器过热从而降低制动效能。 相似文献
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基于某款纯电动汽车整车性能要求进行了关键部件的参数匹配,通过搭建CRUISE模型在NEDC工况下的仿真验证了参数匹配的合理性。基于ISIGHT和CRUISE联合仿真,以续驶里程为优化目标,以主减速比和动力电池的并联电池组数为优化变量,采用NSGA-II算法进行了优化分析,优化结果显示,此款纯电动汽车续驶里程得到了有效提升,且动力性也满足预定要求。 相似文献
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针对本田CBR600发动机重心过高问题,重新设计了新的油底壳,降低了59 mm的发动机重心高度,利用ANSYS-VOF模型对两种方案进行对比分析,得出采用“菱形”挡板布置的油底壳具有更好的减晃性能。为避开发动机和地面激励,利用ANSYS-Model模块对新设计的油底壳进行了模态分析,结果表明,油底壳固有频率有效避开了激振频率。装配新设计油底壳的发动机搭载在某学院第三代赛车上,通过近千公里的测试、比赛验证了方案的可靠性。 相似文献
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基于Adams/Car建立大学生方程式赛车的整车虚拟样机模型,参照国标GB/T 6323-2014进行了虚拟样机稳态回转和蛇形仿真试验,测试赛车的操纵稳定性,并根据QC/T 480-1999对仿真结果进行评价。利用Adams/Insight模块对虚拟样机模型参数进一步优化,优化后的参数对整车的操作稳定性具有明显的改善作用,为赛车设计提供了参考。 相似文献
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学习动机在非智力因素结构中处于非常重要的地位,对于大学生顺利完成学业、夯实业务知识基础,具有十分重要的作用。但目前,在高等教育中普遍存在大学生学习动机不足的现象,本文根据大学生的学习特点,试图提出激发和培养当代大学生学习动机的策略,希望对提高教学效果有所裨益。 相似文献
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针对车辆行驶下的路面附着系数估计问题,提出了扩展卡尔曼滤波算法(EKF,Extended Kalman Filter)与径向基神经网络(RBF,Radial Basis Functionneural network)相融合。通过扩展卡尔曼滤波算法得出路面附着系数估计所需要的车辆状态参数,结合轮速等直接数据采用径向基神经网络对路面附着系数进行估计。神经网络的训练样本通过Carsim/Simulink收集不同行驶工况,并采用差值寻优的方法对径向基神经网络算法中的决定系数进行优化。基于双移线工况验证了该算法在路面附着系数估计上具有较高的精准度。 相似文献
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