基于车辆能耗状态的济南市道路行驶工况构建

为指导车辆设计及优化整车动力系统性能,对道路坡度、瞬时比功率、车速等反映车辆能耗的关键因素进行分析,在建立运动学片段特征值的基础上,运用主成分分析方法及快速聚类分析方法分析了运动学片段特征值,构建了候选工况,综合运用相关系数、相对误差及关键参数概率分布选出了代表性行驶工况,该代表性工况即为构建的济南市道路行驶工况.研究结果表明,以车速信息为基础的特征值与总体样本的相对误差平均值为2.82%,反映道路坡度和能耗状态的特征值与总体样本误差平均值为3.40%,表明构建的工况特征值能够表征车辆实际道路行驶状态.      

基于聚类和比功率分布的西安城市公交行驶工况研究

车辆行驶工况是评价车辆油耗、排放等各项性能指标的重要测试依据。采集所选西安城市公交线路实际运行数据,以站点强度和线路强度为数据分配依据,建立了西安城市公交线路工况构建的原始数据总样本。采用聚类法将样本数据分为拥堵、一般、通畅这3类,基于比功率分布构建出3类工况,并以3类数据的时间比例构建出西安城市公交行驶综合工况;从比功率分布和特征值两个角度对综合工况进行验证,并将其与ECE工况和CCBC工况进行了对比分析。结果表明:所建综合工况与样本数据的比功率分布误差为0.003 3,特征值平均误差为0.083,均远小于ECE工况和CCBC工况与样本数据的误差,能准确地反映西安市公交车实际运行状况和排放特征。     

基于短行程法的轻型乘用车行驶工况构建

针对轻型车行驶特征与能耗的关联性进行分析时直接进行大量实测数据比对会造成数据分析时间倍增及比对结果失真。机动车行驶工况是车辆实际道路行驶特征的集中体现,是分析机动车油耗及排放的重要手段。以私家车和出租车为轻型车研究对象,在采集了大量车辆的实际行驶数据的基础上采用短行程法为构建方法分别构建了私家车和出租车的行驶工况。最后对所构建的工况的有效性进行了验证,分别比对了所构建的私家车和出租车行驶工况和实际行驶工况的速度及加速度概率分布,结果显示了良好的一致性,表明了所构建的轻型车行驶工况在表征车辆实际道路行驶特征方面的有效性。     

基于聚类和马尔可夫链的货车实际工况构建方法研究

针对货车法规工况与实际使用工况的油耗等性能相差较大问题,利用车联网平台获取目标样车实车行驶数据,提出基于高斯混合模型聚类和马尔可夫链结合的货车实际工况构建方法。通过主成分分析、高斯混合模型聚类分析将运动学片段分类,类中以速度区间划分行驶状态,采用Laplace Smoothing方法来估计状态转移概率,利用马尔可夫链法合成类内候选工况,选择类内最佳工况,构建目标货车实际行驶工况。结果表明：与原始数据相比,所建工况速度-加速度联合概率密度分布吻合较好,整体特征参数平均相对误差为4.32%;与实测百公里油耗相比,法规工况和所建工况的仿真油耗相对误差分别为26.33%、4.86%。所建工况精度较高,能够有效反映车辆实际行驶特征及油耗性能,可以为车辆的精细化设计和实际道路整车性能评价提供条件和依据。     

城市道路轻型汽车行驶工况构建

为了制定标准车辆能耗规范和标定车辆排放,优化汽车使用性能,以呼和浩特市区道路上轻型汽车为研究对象,对轻型汽车行驶工况进行了分析. 首先通过中国汽车检测工况研究和开发（China automotive test cycle,CATC）专用数据采集设备,收集了74台车辆的行驶工况样本数据,数据采集覆盖所有时段类型、道路类型、轻型车类型和驾驶员类型;其次通过加权二次构建控制不同车辆类型的比例,采用主成分分析和聚类分析预处理数据,制定短行程规则;最后将运动学片段进行裁剪和特征值分类,构建了城市道路轻型汽车行驶工况. 研究结果表明:CATC平均速度为25.87 km/h,运行平均速度为33.92 km/h、匀速比例为20.59%,怠速比例为23.72%,加速比例为28.56%,减速比例为27.13%. 与欧盟提出的轻型车循环测试工况相对比,平均速度、运行平均速度、匀速比例低于欧洲工况,加速比例、减速比例、怠速比例高于欧洲工况.      

城市道路汽车行驶工况构建方法

为了优化汽车行驶性能, 制定了反映中国实际道路行驶状况的测试工况, 以轻型汽车道路实测数据为数据源, 提出了城市道路汽车行驶工况构建方法; 数据采集覆盖主要时段和道路, 剔除了异常数据, 并引入多尺度小波变换对车速降噪; 利用3层小波分解过滤地面扰动的影响, 保留车速关键信息; 基于9种与行驶特性密切相关且具有代表性的特征参数建立汽车运动学片段特征体系; 分别利用主成分分析和自编码器对特征降维处理, 使用K-means++聚类算法确定运动学片段, 并引入Silhouette函数筛选聚类结果以替代人工选择, 确定聚类类别为2类; 以与相应聚类中心的距离为指标, 筛选出各类别中最能反映本类别特性的200个运动学片段, 作为候选运动学片段, 最终以基于最小性能值的评估方法确定代表性运动学片段, 完成了汽车行驶工况的构建, 分别得到主成分分析和自编码器2种降维处理对应的汽车行驶工况曲线。计算结果表明: 以主成分分析和自编码器2种处理方法为基础构建的汽车行驶工况对数据源均体现了较高的代表性与合理性, 基于主成分分析降维最终得到的数据与数据源的相对误差绝对值多数低于10%, 其中平均速度、平均行驶速度、怠速时间比、加速时间比、减速时间比、平均加速度、加速度标准差、平均减速度的相对误差分别为0.75%、5.50%、9.14%、9.80%、9.98%、8.45%、6.17%、7.73%, 仅速度标准差的相对误差较大, 为24.31%, 与自编码器方法得到的结果相比具有更强的综合代表性, 更适合用于汽车行驶工况的构建。      

随机数在汽车行驶工况构建中的应用

为了研究车辆速度微小瞬变和不确定性对行驶工况构建模型的影响,将汽车行驶状况看作随时间变化的马尔科夫过程.利用最大似然估计法,按照怠速、加速、减速和匀速将实验数据分类,构成模型事件集,并把具有相似平均速度的模型事件组合在一起,构成6个不同的状态,计算出各个状态之间的转移概率.在此基础上,构造满足状态转移概率分布的随机数,以此扩展行驶工况的长度.分析合肥市行驶工况实验数据表明:典型行驶工况的行驶特征参数与实验数据的平均相对误差为7.81%,比传统方法降低了14.72%.     

基于veDYNA的运输车辆侧翻动力学仿真研究

选取三轴货车为研究对象,基于车辆动力学仿真软件ve Dyna环境建立运输车辆行驶动力学仿真平台,并对模型的有效性进行验证。通过设置角阶跃典型行驶道路工况,分析车辆行驶动力学参数和道路参数等因素对运输车辆发生侧翻的影响机理。仿真结果表明,车速、方向盘转角等动力学参数对运输车辆的侧倾稳定性影响较大,道路参数对运输车辆的侧倾稳定性影响较小。建立的运输车辆行驶动力学仿真平台,能够很好的模拟真实车辆的实际工况,为进一步研究运输车辆的防侧翻控制提供较好的理论基础。     

基于多模型融合的电动汽车行驶里程预测

纯电动汽车行驶里程预测是驾驶者最关心的问题之一，为解决现有预测算法模型精度低、相对误差大的问题，本文采用融合片段回归与单点分类的机器学习方法对行驶里程进行预测.以真实车辆各项状态参数、环境信息等作为输入，通过聚类和过滤封装式特征筛选，提取最优特征集合，并基于行驶片段样本量选择预测方法，通过对环境温度和电池健康状态(SOH)进行分层耦合提高片段回归预测精度，通过单点分类和片段回归预测模型融合优化最终预测结果.行驶里程测试集预测结果中均方根相对误差(RMSRE)为0.035，平均相对误差为1.71%，能够精确稳定地实现行驶里程预测.     

基于多模型融合的电动汽车行驶里程预测

纯电动汽车行驶里程预测是驾驶者最关心的问题之一，为解决现有预测算法模型精度低、相对误差大的问题，本文采用融合片段回归与单点分类的机器学习方法对行驶里程进行预测.以真实车辆各项状态参数、环境信息等作为输入，通过聚类和过滤封装式特征筛选，提取最优特征集合，并基于行驶片段样本量选择预测方法，通过对环境温度和电池健康状态(SOH)进行分层耦合提高片段回归预测精度，通过单点分类和片段回归预测模型融合优化最终预测结果.行驶里程测试集预测结果中均方根相对误差(RMSRE)为0.035，平均相对误差为1.71%，能够精确稳定地实现行驶里程预测.