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    尹燕莉

    日期:2021年03月23日 11:18作者:编辑:我院审核人:点击量:


      个人简介

     

    尹燕莉,女,198012月生,工学博士(后),副教授,硕士生导师。

    研究领域

    车辆动力传动及其综合控制、新能源汽车控制、智能网联车队控制。

    个人简历

    201112月,重庆大学车辆工程专业,博士;

    20124月至今,重庆交通大学,教师;

    2017-2018年,同济大学,国内访问学者;

    2019-2023年,北奔重型汽车有限公司,博士后。

    学术成果

    代表性科研项目:

    1、重庆市教委科学技术研究项目,基于机器学习的混合动力系统智能化控制方法研究,2018.10-2021.09,主持。

    2、重庆市科委基础与前沿研究计划项目,基于人--路闭环的目标最大化混合动力传动系统匹配控制方法研究,2014.07- 2018.06,主持。

    3、城市轨道交通车辆系统集成与控制重庆市重点实验室开放课题,基于动态自适应强化学习的混合动力系统智能控制研究,2022.01- 2023.12,主持。

    4、四川省新能源汽车智能控制与仿真测试技术工程研究中心开放课题,基于深度Q学习的燃料电池汽车智能控制研究,2022.05- 2024.05,主持。

    5、重庆交通大学博士基金,回流式无级变速器优化设计与控制研究,2012.10-2014.10,主持。

    代表性学术论文:

    1. Yin YL, Huang X, et al. Hierarchical energy management control based on different communication topologies for hybrid electric vehicle platoon[J]. Journal of Cleaner Production, 2023.8. SCI一区,IF:11.1

    2. Yin YL, Zhang XX, et al. DQN regenerative braking control strategy based on adaptive weight coefficients[J]. Proceedings of the IMechE, Part D: Journal of Automobile Engineering,2023.7.

    3. Yin YL, Huang X, et al. Hierarchical model predictive control strategy based on Q-Learning algorithm for hybrid electric vehicle platoon[J]. Proceedings of the IMechE, Part D: Journal of Automobile Engineering, 2022.10

    4. Yin YL, Huang X, et al. Hyperparameters of Q-Learning Algorithm Adapting to the Driving Cycle Based on KL Driving Cycle Recognition[J]. International Journal of Automotive Technology, 2022, 23(4): 967-981.

    5. Yin YL, Zhang L, et al. A novel state energy spatialization regenerative braking control strategy based on Q- learning algorithm for a super-mild hybrid electric vehicle[J]. International Journal of Green Energy, 2021,18(12): 1265-1278.

    6. YIN Yan-li, SUN Dong-ye. Partitioning Method on Super-mild HEV Drive Mode Region[J]. Information-An International Interdisciplinary Journal, 2012, 15(11): 4463-4468.

    7. Yin YL, Ran Y, et al. An Energy Management Strategy for a Super-Mild Hybrid Electric Vehicle Based on a Known Model of Reinforcement Learning[J]. Journal of Control Science and Engineering, 2019, 2019(4): 1-12.

    8. 尹燕莉, 黄学江, . 基于PIDQ-Learning的混合动力汽车队列分层控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2023, 53(05): 1481-1489.

    9. 尹燕莉, 张鑫新,. 基于等效因子的Q学习燃料电池汽车能量管理策略[J]. 汽车安全与节能学报,2022, 13(04): 785-792.

    10. 尹燕莉, 马永娟, . Markov链与Q-Learning算法的超轻度混动汽车模型预测控制[J].汽车安全与节能学报, 2021, 12(04): 557-569.

    11. 尹燕莉, 孙冬野,. 回流式无级变速传动系统效率优化匹配策略[J]. 重庆大学学报, 2011, 34(7): 28-33.

    12. 尹燕莉, 孙冬野,. 基于系统效率最大化控制策略的回流式无级变速器参数优化[J]. 中国机械工程, 2011, 22(15): 1885-1889.

    13. 尹燕莉, 邓涛, . 基于分段线性控制策略的回流式无级变速器起步仿真研究[J]. 机械传动, 2014, 38(5): 42-44.

    14. 尹燕莉, 邓涛, .  基于遗传算法的回流式无级变速器系统效率优化方法研究[J], 机械传动, 2014, 38(9): 151-153.

      代表性发明专利:

    15. 尹燕莉, 张刘峰. 基于状态空间域电池能量均衡的Q学习再生制动控制策略[P]. 中国ZL 20201083339976.3, 2022-06-17.(发明专利授权)

    16. 尹燕莉, 冉艳, 汪明明. 超轻度混合动力汽车倒车起步工况划分方法[P]. 中国ZL 201810219996.3, 2019-11-15.(发明专利授权)

       

    电子邮件:cqu_ylyin@126.com

    招生学科:

    1、机械工程(学术型硕士)

    2、机 械(专业学位硕士)


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