简介:自从购买100%股权成为本田车队后,三年过去了。让我们看一下每年在赛季冬歇期特别拍摄的照片,回顾本田赛车的变迁过程。难道我们再也不能在赛场看到“RA”的英姿了吗?
简介:侧滑在日本人的手里变成了一门和茶道一样细致入微的艺术.专家高桥昆尼为我们详细介绍了其中的奥妙所在。
简介:针对传统交通控制与诱导模型及算法的不足,提出了具有中心协调系统(CCOS)的交通控制与诱导协同模型。利用数据融合技术将历史数据的短时交通预测、交通事件检测结果以及实时交通流数据设计面向交通动态的信息融合,并采用神经网络技术构建基于神经网络的交通控制诱导协同模型,同时对模型的参数进行了确定。。通过典型的路网进行仿真实验和对比分析,实验验证了该模型具有可行性和有效性。
简介:(二)底盘应用传感器概况与作用1、速度传感器:速度传感器又称车轮角速度传感器。作用监测车轮的转速.是ABS防死系统最重要的一个传感器.以电磁感应式为例:传感器把车轮转速信息传送到ECU(电子控制装置)上.ECU又用传感器的转速信号确定什么时候需要进行抱死控制。若ECU把来自车轮角速度传感器的AC(交流电)信号频率作对比后探测到车轮转速锐减,这就表明会被抱死。每个传感器由一个磁铁组成,磁铁外围由线圈包围着。传感器旁装有一个齿圈,齿圈与制动盘一起转动。
简介:本文阐述汽车电动助力转向系统的组成及工作原理,并,且在单片机控制上首次选用了神经模糊控制策略。并且设计开发了电动助力转向系统的电子控制单元。本文详细地介绍了该系统的原理和模型的形成,并且通过了仿真得到了模型的正确性。而且通过了EPS的实验,验证了控制理论的正确性和叮行性。
简介:针对机动车保有量作为交通系统的一部分所具有的不确定性和趋势性等特点,通过熵权法确定灰色系统理论和广义模糊神经网络的加权系数来建立组合预测模型,对机动车保有量进行预测。经过实例验证,该组合预测模型与单预测模型相比,能够更准确地预测机动车保有量,与实际值符合较好,可以为有关部门的规划提供可靠的数据依据。
陷入迷走的三款赛车“传统RA”的悲苦晚年
东瀛侧滑术
基于神经网络的交通控制诱导协同模型
汽车的“神经”电控的“耳朵”——传感器(一)
电动助力转向系统的神经模糊控制策略的研究
基于熵权法的灰色广义模糊神经网络的机动车保有量预测模型