重点实验室基金-61422120203-电动(电辅助)增压器数字孪生模型及智能控制研究
发布时间: 2020-05-20 来      源:
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主要内容

针对电动(电辅助)增压器在高动态、宽工况下的性能预测及智能控制难题,开展高精度电动(电辅助)增压器数字孪生模型研究,提出基于机器学习的电动(电辅助)增压器智能提前控制方法,发展增压系统多执行机构协同控制方法,实现电动(电辅助)增压器电池能量优化管理,达到大幅改善发动机瞬态响应性和燃油经济性的目标。

资格条件


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