丁舟波
- 作品数：6 被引量：57H指数：5
- 供职机构：湖南大学机械与运载工程学院汽车车身先进设计制造国家重点实验室更多>>
- 发文基金：汽车车身先进设计制造国家重点实验室开放基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：机械工程交通运输工程自动化与计算机技术一般工业技术更多>>
- 基于模糊神经网络控制的汽车辅助再生制动系统研究被引量：10
- 2014年
- 将驾驶安全性和制动能量回收相结合,提出了基于模糊神经网络控制的汽车辅助再生制动系统.通过试验数据建立基于驾驶员经验的模糊神经网络,实现根据驾驶车辆与前车的相对距离和相对速度动态调整制动强度;通过计算得到不同的车速和制动强度下,前轮再生制动力,前、后轮摩擦制动力查询表;将模糊神经网络和制动力查询表嵌入配备比例阀的制动系统从而完成辅助再生制动系统的设计.在Simulink下搭建此辅助再生制动系统模型进行仿真实验,结果表明,此再生制动系统可以有效辅助驾驶安全,避免追尾事故发生,并可充分回收制动能量.
- 何莉萍李庆锋丁舟波吴巍
- 关键词：混合动力再生制动模糊神经网络
- 电动汽车燃料电池系统性能与优化设计研究
- 燃料电池系统的优化设计与性能评价是燃料电池电动汽车的重要研究方向。因此，本论文基于质子交换膜燃料电池电堆及其辅助系统的的结构、特性和功能，提出了一种燃料电池电动汽车质子交换膜燃料电池系统计算理论和方法，构建了完整的燃料电...
- 丁舟波
- 关键词：电动汽车燃料电池系统性能评价优化设计
- 基于DSP的电动汽车电池管理系统的设计被引量：25
- 2009年
- 在大量充放电模拟试验和随车试验数据采集的基础上,构建了基于数据信号处理器(DSP)芯片TMS320C2812的电池管理系统,实现了数据监测、荷电状态(SOC)估计、控制局域网(CAN)通信及USB存储等功能.在SOC估计算法上,根据电池所处状态进行了分类分析,并对估算难度最大的电池动态放电状态的算法进行了仿真实验.实验结果表明,该算法对镍氢电池的SOC能进行准确预测,并具有较高的精度.
- 何莉萍赵曦丁舟波冯坤周惦武高学峰
- 关键词：电动汽车电池管理系统荷电状态
- 剑麻纤维增强聚丙烯复合材料的拉伸性能被引量：7
- 2008年
- 本文介绍了剑麻纤维(sisal fiber)增强聚丙烯(pp)复合材料的制备方法和注塑成型工艺,通过改变剑麻纤维的长度(3mm,5mm,8mm),含量(5%,10%,15%,20%)和预处理方法来制备不同的增强复合材料,并测定其拉伸性能,通过典型的拉伸应力-应变曲线、伸长率、电镜断口照片等数据的分析,找到最佳的配比方案,为以后的生产应用提供依据和参考。
- 何莉萍田永吴振军王璐琳屈伟平丁舟波
- 关键词：剑麻聚丙烯复合材料
- 基于OSEK的车用实时操作系统的设计与实现被引量：1
- 2009年
- 根据OSEK/VDX规范,自主设计了一种车用嵌入式实时操作系统uOSEK。并从系统启动、任务调度和任务管理等方面,介绍了该系统的主要设计思想。最后通过在Freescale HC08平台上的实现,对uOSEK系统的实时性能和存储需求进行了评估。结果表明,该操作系统在8位机平台上具有较好的可行性,较强的实时性和较低的存储需求。
- 赵曦何莉萍丁舟波
- 关键词：OSEK/VDX嵌入式实时操作系统任务管理
- 电动汽车用MH/Ni电池剩余容量智能预测研究被引量：6
- 2006年
- 为有效地对电动车电池剩余容量进行预测,在分析了自适应模糊神经推理系统(ANFIS)的网络结构后,利用湖南大学自主研发的EV3电动汽车充放电实验数据,建立了MH/Ni电池的AN-FIS电压降模型,并进一步应用改进后的尺度化共轭梯度算法的BP神经网络,得到开路电压与剩余容量的对应关系.实验和仿真结果表明,智能方法在预测电池剩余容量方面,能满足精度要求,模糊控制与神经网络的结合,可以建立一个精确而有效的SOC智能预测系统.
- 周红丽何莉萍钟志华丁舟波高学锋廖晓军吴振军陈宗璋
- 关键词：电动汽车电压自适应模糊神经推理系统BP网络
