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人工智能技术在汽车传感器建模中的应用
拉斐尔Átila席尔瓦,斯特兰提斯
本报告介绍了一种将人工智能技术应用于车辆传感器建模的方法。该方法采用非参数回归的机器学习方法。利用Simulink软件建立了详细的GT-SUITE车辆模型®生成传感器建模所需的设计数据。选择相关预测因子。应用了人工智能训练算法。氮氧化物传感器模型是基于GT-SUITE车辆模型生成的详细数据设计的。FTP-75, US06和HWFET用于车辆运行设置。将所开发的NOx传感器模型嵌入到Simulink中,并与GT车辆模型耦合,验证其预测能力。采用LA92行驶工况和巴西道路试验对传感器模型进行了验证。机器学习技术在氮氧化物传感器建模方面是成功的,将在汽车行业中有广泛的应用。
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