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摘要:
为了使车辆驾驶性能满足驾驶员需求,提出了基于数据融合决策的驾驶员类型识别方法并建立了基于驾驶员类型的换挡规律.首先基于驾驶员的驾驶行为和驾驶意图,对驾驶员类型进行分析,制定了基于驾驶风格的驾驶员类型识别方案.选定能表征驾驶员驾驶风格的有效工况及相应的表征信号后,先采用BP神经网络分类器对驾驶风格进行辨识,再采用贝叶斯融合决策方法先后对同类操纵的驾驶风格辨识结果和所有操纵类型驾驶风格辨识结果进行数据融合决策,最终辨识出驾驶员类型.根据驾驶员类型,引入动力性系数,通过不同类型驾驶员对应的动力性系数值的改变,实现换挡规律中动力性因素和经济性因素所占比例的调整,最终形成基于驾驶员类型的 DCT 换挡规律.最后,以搭载 6DCT的某试验车为对象,对不同驾驶员的换挡过程进行仿真实验,结果表明基于驾驶员类型的DCT换挡规律能够适应不同类型的驾驶员需求.该研究为驾驶员类型识别和智能型换挡规律的制定提供了参考.
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文献信息
篇名 基于驾驶员类型识别的双离合自动变速器换挡规律研究
来源期刊 农业工程学报 学科 交通运输
关键词 车辆 变速器 识别 驾驶员类型 BP神经网络 贝叶斯融合 换挡规律
年,卷(期) 2015,(20) 所属期刊栏目 农业装备工程与机械化
研究方向 页码范围 68-73
页数 6页 分类号 U463
字数 4298字 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2015.20.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何仁 江苏大学汽车与交通工程学院 297 3993 31.0 48.0
2 程秀生 吉林大学汽车工程学院 45 930 16.0 29.0
3 刘玺 江苏大学汽车与交通工程学院 6 22 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
车辆
变速器
识别
驾驶员类型
BP神经网络
贝叶斯融合
换挡规律
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
相关基金
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
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