基于BP神经网络的纯电动汽车动力传动系统效率建模及分析

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精确的动力传动系统效率模型是优化纯电动汽车换挡规律以充分挖掘整车性能潜力的前提.基于电机和机械式自动变速器(Automated Manual Transmission,AMT)效率的主要影响因素制定了动力传动系统效率实验方案,在采集的电机和AMT效率数据的基础上,应用反向传播(Back Propagation,BP)神经网络建立了电机和AMT各挡效率模型,进而获得动力传动系统效率模型,分别分析输入转矩、输入转速、润滑油温度、挡位对动力传动系统效率的影响.所建立的效率模型,能准确揭示动力传动系统效率随工况的变化规律,为考虑效率变化的换挡规律优化奠定了基础.
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