文献

J-GLOBAL ID：201702286438278406   整理番号：17A1284601

遺伝的アルゴリズムの最適化に基づくBP神経回路網のための側反警報アルゴリズムの最適化アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Rollover Warning Algorithm Based on Genetic Algorithm-Optimized BP Neural Network

著者 (5件)： Ceng Xiaohua (吉林大学汽車倣真与控制国家重点実験室,吉林長春,130025) ,  Li Guanghan (吉林大学汽車倣真与控制国家重点実験室,吉林長春,130025) ,  Song Dafeng (吉林大学汽車倣真与控制国家重点実験室,吉林長春,130025) ,  Li Sheng (一汽解放青島汽車有限公司,山東青島,266043) ,  Zhu Zhicheng (吉林大学汽車倣真与控制国家重点実験室,吉林長春,130025)
資料名： Huanan Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Huanan Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 45  号： 2  ページ： 30-38  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0597A  ISSN： 1000-565X  CODEN： HLDKEZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 遺伝的アルゴリズム最適化に基づくBPニューラルネットワークアルゴリズムを導入して,ハブの油圧ハイブリッド電気自動車のためのロールオーバー警報制御戦略を確立した。まず第一に,大型車両の3自由度側の反参照モデルを確立して,車両の側面の早期警戒アルゴリズムの側面の指数を選択して,参照モデルを結合して,側面の指数の観測器を確立した。次に,従来のTTR(Timeo-To-Roll-over)アルゴリズムに基づいて,遺伝的アルゴリズムによって最適化されたBPニューラルネットワーク(GANN)を導入して,従来のTTRアルゴリズムを最適化して,GANN-TTRに基づく側反警報アルゴリズムを確立した。最後に,TruckSimシミュレーションソフトウェアを用いて,車両モデルを確立し,AMESimシミュレーションソフトウェアを用いて,油圧システムのモデルを確立し,そして,Matlab/Simulinkを用いて,ロールバック警報アルゴリズムを実現した。Matlab/Simulink,Trucksim,およびAMESimの3つのソフトウェアを用いて,シミュレーションプラットフォームを構築し,そして,2つの典型的な操作条件を選択して,ステップステアリングとフックフックのシミュレーションを行うためにシミュレーションを行った,そして,2つの典型的な運転条件を選択した。従来のTTR,従来のBP神経回路網,およびGANN-TTRに基づく側反警報アルゴリズムの早期警戒精度を比較することによって,この方法の有効性を示した。シミュレーション結果により,GANN-TTRに基づく側反警報アルゴリズムは,早期警戒精度を効果的に改善し,そして,方向の回転角および縦方向速度によって修正した曲線および理想的早期警報曲線の誤差は,5%に達することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *警報 ,  ソフトウェア ,  *遺伝的アルゴリズム ,  自由度 ,  *アルゴリズム ,  *最適化 ,  規範モデル ,  ハイブリッド自動車 ,  *神経回路網 ,  観測装置 ,  シミュレーション ,  油圧システム
準シソーラス用語： Simulink ,  MATLAB ,  逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： heavy truck ,  rollover warning algorithm ,  warning precision ,  genetic algorithm ,  BP neural network

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： 遺伝的アルゴリズム ,  最適化 ,  BP ,  神経回路網 ,  側反 ,  警報 ,  アルゴリズム ,  最適化アルゴリズム ,  提案