针对传统BP神经网络挡位决策存在的不足,利用三参数换挡规律进行算法和参数优化,得到优化后的BP神经网络。以纯电动汽车双电机多挡AMT为对象,采集试验数据,构建优化前后的神经网络,进行训练和仿真分析。对训练过程的分析说明,优化后的神经网络具有更快的学习速度;对训练后相应模型的仿真分析说明,优化后的神经网络挡位决策模型具有更高的精度。经过优化后的参数可为相应的理论研究提供参考。

基于材料的第一应力不变量和应力偏张量第二应力不变量,给出了同时考虑拉伸、压缩、剪切强度参数影响下的三参数广义强度准则。该强度准则公式严格满足纯拉伸、纯压缩、纯剪切情况下的强度值,在物理意义上体现了静水压力和静水拉力对材料强度的不同影响和剪切强度对应力偏张量的影响。基于此三参数广义强度准则,讨论了材料在各种典型应力状态下的强度包线,并同传统的强度准则进行了比较分析。最后,以ROHACELL闭孔PMI泡沫为例,给出了三种典型泡沫材料的强度破坏包线曲线和试验验证数据,比较结果证明,采用该强度准则可以较好地预测ROHA-CELL刚性泡沫材料的破坏强度。