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基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略
随着全球对环境保护意识的不断提高，汽车行业的经济，社会和环境责任的平衡已成为一个日益重要的问题。同时，传统燃油汽车成本的提高，促使人们更多地关注新能源汽车的发展。其中，混合动力汽车被认为是一种可持续的解决方案。
在混合动力汽车中，发动机和电动机并联控制是常用的技术，其中电动机可以提供部分动力，发动机可以提供整车动力。为了适应不同行驶模式下的能量需求，对混合动力汽车的控制策略进行优化是非常重要的。这也是基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略的研究意义所在。
基于神经网络的混合动力汽车控制策略，其目的是减少发动机和电动机的换档，并且在不同的行驶模式下，提供尽可能多的汽车动力和燃油效率。在这种控制策略中，神经网络被用来存储和处理混合动力汽车的大量数据，通过学习和适应不同的行车条件，神经网络可以更好地控制汽车的实时状况和动力需求。
该控制策略的另一个重要部分是实现发动机和电动机在不同行驶模式下的无缝切换，以最大限度地提高整车的能量利用率。基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略通过优化发动机和电动机的开关时间和能量输出，使汽车在加速、减速、行驶和停止时保持最佳状态，全面提高汽车的行驶性能和燃油效率。
在实际应用中，该控制策略在不同的路段和行驶条件下进行实验验证，优化发动机和电动机的输出，以实现最佳混合动力系统的性能和燃油效率。通过数据的分析和处理，基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略可以更准确和高效地满足不同的行车需求。
总的来说，基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略是一个有前途的研究方向，可以实现汽车动力和燃油效率的平衡。在未来的发展中，需要进一步探索该控制策略的实际应用，并进一步优化其算法和模型。