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J-GLOBAL ID：202002223836268573   整理番号：20A2678772

運転意図雲モデル認識に基づくハイブリッド自動車A-ECMSの構築【JST・京大機械翻訳】

Construction of hybrid electric vehicle A-ECMS based on cloud model recognitionof driving intention

著者 (2件)： Deng Tao (重慶交通大学机電与車輌工程学院,重慶 400074,中国;重慶交通大学航空学院,重慶 400074,中国) ,  Luo Yuanping (重慶交通大学机電与車輌工程学院,重慶 400074,中国)
資料名： Qiche Anquan yu Jieneng Xuebao  (Qiche Anquan yu Jieneng Xuebao)
巻： 11  号： 3  ページ： 305-313  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2717A  ISSN： 1674-8484  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： 運転意図雲モデル認識の適応等価燃料消費最小戦略(A-ECMS)に基づいて,ハイブリッド自動車エネルギー管理戦略を構築し,そして,シミュレーション研究を実施した。雲モデルアルゴリズムを採用して、運転意図を認識し、典型的な走行条件における意図認識結果を獲得し、加重平均の方法で、各意図下の対応する等価因子を求め、等価因子質問表を作成した。結果は以下を示した。新ヨーロッパの走行サイクル(NEDC)の条件下において,充電状態(SOC)フィードバックに基づくA-ECMS戦略と比較して,本戦略の燃費は1.3%増加した。自己定義組合せ条件下で,ECMS戦略の燃料経済制御効果が得られ,より良いSOC安定性制御効果が得られた。従って、このA-ECMS戦略は、元の等価燃料消費最小戦略(ECMS)の実用性を高め、運転意図を表現した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  燃料消費率 ,  *ハイブリッド自動車 ,  ヨーロッパ ,  アンケート ,  *雲モデル ,  エネルギー管理 ,  燃料経済 ,  走行
準シソーラス用語： 加重平均 ,  実用性 ,  充電状態 ,  運転サイクル ,  燃料消費量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 意図 ,  雲モデル ,  自動車 ,  構築