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国家自然科学基金(51176014): 作品数：31被引量：83H指数：6; 导出分析报告; 相关作者：李岳林徐东辉解福泉刘乔华左萃更多>>; 相关机构：长沙理工大学南昌师范学院宜春学院河南交通职业技术学院更多>>; 相关期刊：《机械科学与技术》《公路与汽运》《内燃机工程》《台州学院学报》更多>>; 相关主题：汽油机瞬态工况相空间重构锂离子电池混沌更多>>; 相关领域：动力工程及工程热物理电气工程交通运输工程机械工程更多>>

基于SVR的汽油机过渡工况进气流量预测研究被引量：1: 《车用发动机》2023年第1期44-51,共8页张五龙李岳林杨得志谢清华尹钰屹陈侗; 国家自然科学基金项目“汽油机加速瞬态工况燃烧规律及控制方法研究”(51176014)。; 针对目前汽油机进气流量预测精度不高的问题,分析支持向量回归机(SVR)应用在进气流量预测的可行性,提出一种基于SVR的进气流量预测模型。该模型通过结合支持向量回归机的结构优势,采用灰色关联分析法(GRA)对模型的特征向量进行提取,并...; 关键词：过渡工况进气量支持向量回归机预测模型特征提取参数辨识

基于NARX神经网络的车用锂离子电池SOH时间序列预测被引量：1: 《车用发动机》2022年第6期71-75,共5页徐东辉石本改徐丽琴叶雪强王丽娜; 国家自然科学基金项目(51176014);江西省重点研发计划项目(20192BBHL80002);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ202610,GJJ212623)。; 锂离子电池模型参数具有慢时变特性,因而准确预测锂离子电池健康状态(state of health,SOH)存在较大的难题。利用非线性自回归(Nonlinear AutoRegressive with eXogenous input,NARX)神经网络建立了SOH时间序列预测模型,通过重构技术将...; 关键词：锂离子电池健康状态神经网络预测

基于KECA-NARX的RUL时间序列预测模型: 《电池》2021年第6期582-586,共5页徐东辉; 国家自然科学基金项目(51176014);江西省科技厅科技项目(20202BBEL53019,20192BBHL80002,20192BBEL50040);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ191129,GJJ202609);江西省教育厅教育规划项目(20YB248)。; 针对锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测中信息利用不完善的问题,提出基于核熵成分分析(KECA)的非线性自回归(NARX)神经网络的RUL时间序列预测模型算法。采用灰色关联分析方法确定预测模型的输入变量;再重构确定的输入变量,恢复系统多维...; 关键词：锂离子电池核熵成分分析(KECA) 时间序列非线性自回归(NARX) RENYI熵预测剩余使用寿命(RUL)

锂电池一阶RC等效电路模型的动力学特性分析被引量：6: 《电源技术》2021年第11期1448-1452,共5页徐东辉; 国家自然科学基金项目(51176014);江西省科技厅科技项目(20202BBEL53019);江西省重点研发计划项目(20192BBHL80002);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ202609,GJJ191129,GJJ190833);江西省教育厅教育规划项目(20YB248)。; 为分析锂离子动力电池一阶RC等效电路模型的动力学特性,将荷控忆阻器、电阻及电感作为一阶RC等效电路的负载构成一个四阶混沌系统,运用四阶变步长Runge-Kutta法详细分析了该系统的一些基本动力学行为。结果表明,该混沌系统随一阶RC等效...; 关键词：锂离子电池等效电路忆阻器混沌动力学特性

车用锂离子动力电池剩余寿命非线性组合预测研究被引量：7: 《北京师范大学学报（自然科学版）》2021年第5期571-576,共6页徐东辉; 国家自然科学基金资助项目(51176014);江西省重点研发计划项目(20192BBHL80002,20202BBEL53019);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ202609)。; 针对单一预测模型难以准确预测锂电池的剩余寿命(remaining useful life,RUL)难题,提出了非线性组合预测方法;利用相空间重构,对实验采集到的数据进行重构,将重构后的数据对改进Elman神经网络和非线性自回归(nonlinear autoregressive w...; 关键词：锂离子电池时间序列非线性组合 RBF NARX 改进Elman 预测

车用锂离子电池剩余使用寿命的混沌时序非线性组合预测模型研究被引量：2: 《汽车技术》2021年第10期30-36,共7页徐东辉徐新爱刘海峰郑萍; 国家自然科学基金项目(51176014);江西省科技支撑计划项目(20151BBE50108);江西省科技厅科技项目(20202BBEL53019);江西省重点研发计划项目(20192BBHL80002);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ191129,GJJ202609,GJJ202610);江西省教学改革一般项目(JXJG-18-23-15)。; 针对用单一方法难以准确预测锂离子电池剩余使用寿命(RUL)的问题,提出了非线性组合预测模型。对电池系统进行混沌判断,得到与实际容量相关性高的间接参数,利用重构后的数据对Elman网络及非线性自回归(NARX)网络进行训练和预测,得到表征...; 关键词：锂离子电池非线性组合寿命预测混沌时序

基于忆阻器的锂离子电池RC模型混沌特性: 《电池》2021年第5期465-469,共5页徐东辉; 国家自然科学基金项目(51176014);江西省科技厅科技项目(20202BBEL53019,20192BBHL80002);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ202609);江西省教育厅教育规划项目(20YB248)。; 以车用锂离子电池为研究对象,建立一阶RC等效电路模型,并以荷控忆阻器、电感及电阻组成的混联电路作为负载,建立动力学数学模型。分析动力学数学模型随等效电路中欧姆内阻(R_(0))变化的动力学特性,包括时频特征分布、相轨迹图、李雅普...; 关键词：锂离子电池等效电路忆阻器混沌动力学特性

基于材料特征的超声数值模拟仿真模型实验研究被引量：2: 《实验室研究与探索》2021年第3期107-111,共5页李冬王翔宇; 国家自然科学基金项目(51176014)。; 研究并实现了基于材料特征的超声仿真系统,并在图形测量及处理方面都取得了满意的成果。为进一步证明所提出的数值模拟模型的适用性,在同一时域下将数值模拟模型获得的信号与实际测量数据进行了对比。实验结果显示,材料的声波传播可以...; 关键词：数值模拟材料特性超声信号

Intelligent prediction on air intake flow of spark ignition engine by a chaos radial basis function neural network被引量：2: 《Journal of Central South University》2020年第9期2687-2695,共9页LI Yue-lin LIU Bo-fu WU Gang LIU Zhi-qiang DING Jing-feng ABUBAKAR Shitu; Project(51176014)supported by the National Natural Science Foundation of China;Project(2016JJ2003)supported by Natural Scienceof Hunan Province,China;Project(KF1605)supported by Key Laboratory of Safety Design and Reliability Technology of Engineering Vehicle in Hunan Province,China。; To ensure the control of the precision of air-fuel ratio(AFR)of port fuel injection(PFI)spark ignition(SI)engines,a chaos radial basis function(RBF)neural network is used to predict the air intake flow of the engine.T...; 关键词：intake air flow spark ignition engine CHAOS RBF neural network

基于Chaos-RS-RBF算法的汽油机油膜动态参数辨识研究被引量：2: 《大理大学学报》2020年第6期29-36,共8页徐东辉徐向阳徐新仁; 国家自然科学基金项目(51176014);江西省科技支撑计划项目(20151BBE50108);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ170896,GJJ170893,GJJ170892)。; 针对汽油发动机动力学系统的高度复杂的非线性特性,提出了Chaos-RS-RBF(chaos-rough sets-radialbasis function)算法对油膜动态参数进行辨识。在判断发动机动力学系统混沌(chaos)特性的基础上,通过相空间重构技术恢复其固有的高度复杂...; 关键词：汽油机相空间重构混沌 RS RBF 估测

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