人の認知処理を取り入れたエンジン動作点最適化の検討
Study of engine operating point optimization incorporating human cognitive processing
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20234855
- 文献・情報種別
- シンポジウムテキスト
No.11-23
- 掲載ページ
- 30-40(Total 11 p)
- 発行年月
- 2023年 12月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 英語
- イベント
- JSAE 2023年度シンポジウム
書誌事項
| カテゴリ | PPT資料 |
|---|---|
| カテゴリ（英） | PPT slides 翻訳 |
| 著者 | 1) 長江 新平, 2) 後藤 昌也, 3) 山中 高章, 4) 古宮 亜友美, 5) 榎本 俊夫 |
| 著者（英） | 1) Nagae Shimpei, 2) Gotou Masaya, 3) Yamanaka Takaaki, 4) Komiya Ayumi, 5) Enomoto Toshio |
| 勤務先 | 1) 日産自動車株式会社, 2) 日産自動車株式会社, 3) 日産自動車株式会社, 4) 日産自動車株式会社, 5) 日産自動車株式会社 |
| 勤務先（英） | 1) Nissan Motor Co., Ltd, 2) Nissan Motor Co., Ltd, 3) Nissan Motor Co., Ltd, 4) Nissan Motor Co., Ltd, 5) Nissan Motor Co., Ltd |
| 抄録 | 日産のハイブリッド「e-POWER」はICEやHEVよりエンジン制御の設計自由度が高い反面，複数の性能間でトレードオフが存在する．今回，人の認知処理を取り入れた機械学習により，低速走行時のエンジン騒音と燃費を両立させるエンジン動作点の最適化に取り組んだ．結果主観的なうるささは維持しつつ，燃費1.2％，EV時間1.8％向上した． |
| 抄録（英） | Nissan's e-POWER hybrid powertrain offers flexibility to design in engine control than conventional ICEs and HEVs, but there are trade-offs between multiple performances. we optimize the engine operating point by incorporating human cognitive processing using machine learning to further balance engine noise and fuel economy in situations such as traffic jams, where the vehicle repeatedly starts and stops at low vehicle speeds. As a result, the optimization succeeded in achieving a 1.2% improvement in fuel economy and a 1.8% improvement in EV mode time, while maintaining subjective quietness. 翻訳 |
