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公开(公告)号：CN115935524B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310193023.8
申请日：2023-03-03
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F30/15 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种不同构型混动传动系统参数匹配的寻优方法，包括：确定目标混动传动系统构型与工作模式；确定目标匹配车型参数并构建车辆动力学模型；一级寻优，设计参数集合选值与敏感性分析；确定设计参数组与约束条件；确定目标驾驶工况与工作模式映射关系；二级寻优，正向仿真缩小设计参数组的范围；三级寻优，设置综合评价指标确定最终的设计参数组。该方法考虑不同电气和机械设计参数、满足多约束条件、考虑多评价指标和评价目标，兼顾计算效率和计算准确度，适用于具有不同构型的混动传动系统。
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公开(公告)号：CN115935524A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310193023.8
申请日：2023-03-03
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F30/15 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种不同构型混动传动系统参数匹配的寻优方法，包括：确定目标混动传动系统构型与工作模式；确定目标匹配车型参数并构建车辆动力学模型；一级寻优，设计参数集合选值与敏感性分析；确定设计参数组与约束条件；确定目标驾驶工况与工作模式映射关系；二级寻优，正向仿真缩小设计参数组的范围；三级寻优，设置综合评价指标确定最终的设计参数组。该方法考虑不同电气和机械设计参数、满足多约束条件、考虑多评价指标和评价目标，兼顾计算效率和计算准确度，适用于具有不同构型的混动传动系统。
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公开(公告)号：CN117246333B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311523343.1
申请日：2023-11-16
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明涉及车辆动力系统智能控制技术领域，尤其涉及一种基于近场预知信息的车辆驱制动需求预测方法。首先，采集不同类型驾驶人的驾驶数据；其次，利用场景识别模块，基于ADAS v2地图和环境感知传感器获取的近场预知信息进行解析与参数提取；随后，针对弯道信息，结合驾驶员的习惯操作，完成预知路段的线形识别、弯道场景下的驱制动需求时机预测和弯道场景下的驱制动加速度预测；针对环境感知传感器预知的周车状态信息，完成超车事件发生的可能性判断、超车场景下的驱制动需求时机预测和超车场景下的驱制动加速度大小预测；最后，将两种场景下的驱制动需求预测输出到车辆动力控制系统，从而实现实时动力智能控制。
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公开(公告)号：CN117131955B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311401965.7
申请日：2023-10-27
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06N20/00
摘要： 本发明涉及车辆速度预测技术领域，尤其涉及一种考虑多约束条件的短时车速预测方法。所述短时车速预测方法在低速跟车和在驾驶员有强加减速意图的场景下，估计加速度并转换为估计车速；考虑到在限速、弯道、跟车场景下以及自车速度可达能力下的速度约束条件，计算预测车速的约束范围；最后，结合速度约束范围和估计车速，对基于数据驱动的短时车速预测序列进行修正，从而获取符合车辆能力、驾驶场景、驾驶意图下的短时车速预测结果。本发明的短时车速预测方法有效解决了数据驱动模型预测存在偏差，以及车速预测中车速变化趋势预测错误的问题。
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公开(公告)号：CN117246333A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311523343.1
申请日：2023-11-16
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明涉及车辆动力系统智能控制技术领域，尤其涉及一种基于近场预知信息的车辆驱制动需求预测方法。首先，采集不同类型驾驶人的驾驶数据；其次，利用场景识别模块，基于ADAS v2地图和环境感知传感器获取的近场预知信息进行解析与参数提取；随后，针对弯道信息，结合驾驶员的习惯操作，完成预知路段的线形识别、弯道场景下的驱制动需求时机预测和弯道场景下的驱制动加速度预测；针对环境感知传感器预知的周车状态信息，完成超车事件发生的可能性判断、超车场景下的驱制动需求时机预测和超车场景下的驱制动加速度大小预测；最后，将两种场景下的驱制动需求预测输出到车辆动力控制系统，从而实现实时动力智能控制。
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公开(公告)号：CN117131955A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311401965.7
申请日：2023-10-27
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06N20/00
摘要： 本发明涉及车辆速度预测技术领域，尤其涉及一种考虑多约束条件的短时车速预测方法。所述短时车速预测方法在低速跟车和在驾驶员有强加减速意图的场景下，估计加速度并转换为估计车速；考虑到在限速、弯道、跟车场景下以及自车速度可达能力下的速度约束条件，计算预测车速的约束范围；最后，结合速度约束范围和估计车速，对基于数据驱动的短时车速预测序列进行修正，从而获取符合车辆能力、驾驶场景、驾驶意图下的短时车速预测结果。本发明的短时车速预测方法有效解决了数据驱动模型预测存在偏差，以及车速预测中车速变化趋势预测错误的问题。
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