10、汽车底盘与制动系统技术解析

汽车底盘与制动系统技术解析

1. 汽车能源系统发展趋势

随着交通领域的电气化进程,汽车能源系统正发生着显著的变化。增加发电机的装机功率以满足更多的电力负载需求成为一种趋势,这种趋势可以通过电池组储存的能量来维持。未来,混合动力和全电动汽车中使用的高能电池将进一步推动电动附件技术的发展。

除了电能,汽车还有其他能源来源:
- 液压能源 :由发动机机械驱动的泵提供,典型应用是动力转向系统。例如,雪铁龙公司为汽车设计了高压液压系统,可用于各种系统,甚至包括电动调节座椅;1999 - 2004 款的吉普大切诺基采用了由 SUV 动力转向泵驱动的液压散热器风扇;大多数硬顶敞篷车也使用发动机驱动的液压系统。
- 真空能源 :进气歧管处的部分真空可作为辅助能源,在底盘系统中最显著的应用是助力制动系统的助力器。不过,压缩空气在乘用车中很少使用,而在大型车辆中广泛应用,比如公交车门开启时的嘶嘶声就是压缩空气的体现。

1.1 全电动汽车概念的发展路径

汽车电气化的目标是用电能取代其他能源,这一目标具有诸多优势,如更好的节能效果、更小更简单的系统、更好的可控性(包括安全性)以及前所未有的便利功能。

传统上,车辆总功率输出中只有 2 - 8% 通过其他能源为附件供电。然而,先进的附件需要更多能量,当前发动机可能无法满足这些需求。因此,需要具有更大存储容量的高压电池,这些电池可由交流发电机充电,并能平衡负载峰值,提高配电系统的利用率。

电气化的另一个趋势是提高直流母线电压。随着负载功率的增加,提高直流母线电压可以减少电线中的电流和相关损耗。在完全转

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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