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J-GLOBAL ID：202102257861268452   整理番号：21A0906716

遺伝的アルゴリズム(GA)に基づくサポートベクトルマシン(SVM)の運転状況認識のための燃料電池ハイブリッド自動車エネルギー管理戦略【JST・京大機械翻訳】

Energy Management Strategy of Fuel Cell Hybrid Electric Vehicle Based on Gentic Algorithm-support Vector Machine Condition Recognition

著者 (4件)： Zhao Yong (河南科技大学車輌与交通工程学院,洛陽,471003) ,  Xie Jinfa (河南科技大学車輌与交通工程学院,洛陽,471003) ,  Shi Jiawei (河南科技大学車輌与交通工程学院,洛陽,471003) ,  Li Haodi (同済大学汽車学院,上海,201804)
資料名： Kexue Jishu yu Gongcheng  (Kexue Jishu yu Gongcheng)
巻： 20  号： 14  ページ： 5820-5827  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4529A  ISSN： 1671-1815  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： 水素燃料電池ハイブリッド自動車の燃料経済を高め、蓄電池寿命を延長するため、中国重型商用車走行条件-貨物車運転状況における3種類の典型的な工況代表「市区」「市郊外」と「高速道路」を選び、それぞれ相応する最適エネルギー管理戦略を制定した。遺伝的アルゴリズム最適化サポートベクトルマシン(GA-SVM)アルゴリズムを用いて,車両の運転状況を識別し,対応するエネルギー管理戦略を動的に選択した。それは,いくつかの代表的作動条件に対して,自己適応性を持ち,それにより,水素消費量を減少させ,そして,蓄電池寿命を延長した。シミュレーションの結果は,無条件認識のエネルギー管理戦略と従来のアルゴリズムで最適化したサポートベクトルマシン(SVM)によるエネルギー管理戦略との比較を示した。GA-SVMを用いて認識したエネルギー管理戦略の等価水素消費量はそれぞれ7.78%と1.31%低下し、蓄電池の充電状態(batterystateofcharge,SOC)の変化量は減少し、変化は比較的安定である。それは,電池寿命の延長に有益である。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 ,  最適化 ,  水素 ,  高速道路 ,  *燃料電池 ,  貨車 ,  *ハイブリッド自動車 ,  二次電池 ,  商用車 ,  都市郊外 ,  燃料経済 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 充電状態 ,  電池寿命 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (9件)： 遺伝的アルゴリズム ,  Ga ,  サポートベクトルマシン ,  SVM ,  状況認識 ,  燃料電池 ,  ハイブリッド自動車 ,  エネルギー管理 ,  戦略