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汽车行驶工况曲线的建立与辨识（含代码）.docx

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简介：
本文档详细探讨了汽车行驶工况曲线的构建和分析方法，并提供相关代码支持。适合研究交通系统及车辆工程的专业人士参考学习。 2019年全国研究生数学建模竞赛D题涉及汽车行驶工况的构建。

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  • 汽车行驶工况曲线的建立与辨识（含代码）.docx
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    本文档详细探讨了汽车行驶工况曲线的构建和分析方法，并提供相关代码支持。适合研究交通系统及车辆工程的专业人士参考学习。 2019年全国研究生数学建模竞赛D题涉及汽车行驶工况的构建。
     
  • 汽车行驶工况计划A的构建（PlanA.m）
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    汽车行驶工况计划A的构建探讨了如何设计和实施一种新的汽车运行测试方案（即Plan A），旨在优化燃油效率及减少排放。通过Matlab环境中的PlanA.m脚本，该研究分析了多种驾驶条件下的车辆性能，为汽车产业提供了宝贵的数据支持与技术参考。 前面已经发布了短行程的提取结果。这段代码利用已提取出的短行程，并通过计算这些短行程与全部数据的相关系数来排序，选取排名靠前的短行程，以此构建所需的工况方案。这被称为计划A。
     
  • 汽车的标准行驶工况数据（Drive Cycle）
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    汽车标准行驶工况数据(Drive Cycle)是一套用于评估车辆性能、排放及燃油经济性的标准化测试程序。这些数据模拟了典型驾驶条件下的速度和加速度变化，确保测试结果具有广泛的适用性和可比性。 压缩包内包含NEDC、UDDS、FTP 和 HWFET等多种标准行驶工况的数据，适用于车辆工程人员进行仿真分析，希望这能对你有所帮助。
     
  • 汽车行驶工况设计2019 D题.zip
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    《汽车行驶工况设计2019 D题》提供了针对特定年度和竞赛题目背景下所需的汽车行驶工况设计方案和技术细节，旨在促进汽车工程领域的研究与创新。 1. 标记0与0之间的片段位置。 2. 标记毛刺数的位置。 3. 去掉含有毛刺的数据，并生成新的速度数组。 4. 标记时间段。 5. 对于0和0之间存在不连续的时间片段，将这些间隔时间对应的速度值置零。然后删除这些不连续的片段，形成新的时间和速度数组。 6. 删除不连续的时间片段后，重新生成一个新的时间和速度数据集。 7. 加速时最大速度差为14.2857 km/h；减速时的最大速度变化幅度是28.8 km/h。 8. 如果时间间隔超过3分钟，则认为车辆处于停车状态，并删除后续的不正常数据。 9. 将上述处理结果汇总到一个表格中，包括原始片段、去除毛刺后的片段和最终的时间及速度数组等信息。 10. 建立二维元胞型数组来存储运动片段的信息。 11. 对于每一个时间片段内的数据进行再次检查并删除不符合条件的数据。 12. 分析每个运动片段的具体情况，包括加减速变化、停顿等情况。
     
  • 汽车行驶工况数据（Excel,M文件）
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    本资源包含汽车在不同驾驶条件下的详细行驶数据，以Excel表格和M文件格式提供，适用于交通工程及车辆性能分析研究。 在IT领域特别是数据分析、车辆工程以及机器学习的实践中，汽车行驶工况数据是一个至关重要的研究对象。这些数据通常用于模拟、分析和优化汽车性能、燃油效率、排放控制及安全特性。 本压缩包文件包含的汽车行驶工况数据可能为一个Excel表格与M文件组合形式，它们为研究人员提供了丰富的信息来理解和改进车辆行为。 Excel是常用的数据存储和分析工具，尤其适合处理结构化表格数据。在这个案例中，Excel表很可能包含了各种与汽车行驶工况相关的参数如速度、加速度、发动机转速、油门深度、刹车状态及时间戳等。这些数据可用于构建驾驶循环——模拟实际道路条件下车辆的运行情况，例如城市驾驶或高速驾驶，并通过分析评估动力系统性能和燃料消耗。 M文件则是MATLAB编程语言中的脚本或函数文件，通常用于处理数据分析与建模任务。在汽车行驶工况的数据分析中，这些M文件可能包含数据预处理步骤如清洗、格式转换及异常值处理；也可能涉及对Excel数据的统计分析、绘图和模型构建等操作。 通过结合使用Excel表格和MATLAB脚本，研究人员能够深入理解车辆在不同驾驶条件下的行为。例如： 1. **燃油效率分析**：通过速度与油耗的关系研究最省油的驾驶模式。 2. **排放评估**：根据行驶工况数据推算尾气排放量，为环保标准制定提供依据。 3. **动力系统优化**：探究发动机在不同负载和速度下的性能表现以提高其响应性和效率。 4. **驾驶安全研究**：分析紧急刹车、急转弯等极端情况，提升车辆的安全性。 5. **交通流量模拟**：结合多个车辆的行驶工况数据来模拟道路网络中的车流状况，为交通规划提供支持。 汽车行驶工况数据不仅对制造商和工程师有重要价值，在学术研究、交通规划及政策制定中也扮演着关键角色。利用Excel与MATLAB进行深入分析有助于更好地理解车辆性能，并促进技术创新以及推动交通系统的可持续发展。
     
  • 中国汽车行驶工况数据：轻型汽车（乘用车）.xlsx
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    本文件收录了中国典型地区乘用车的实际行驶工况数据，涵盖速度、加速度、油耗等关键参数，旨在为汽车行业节能减排研究提供详实的数据支持。 该部分内容包含中国行驶汽车工况的数据，涵盖了国家标准要求中的乘用车行驶工况数据。
     
  • 利用全局K-means聚类算法构建汽车行驶工况
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    本研究采用全局K-means聚类算法，旨在优化汽车行驶工况分类，通过数据驱动的方法识别并建立典型驾驶模式，以支持车辆性能评估和节能减排策略开发。 为了构建符合郑州市交通特点的乘用车典型行驶工况,我们选取了60辆乘用车进行数据采集，并将收集到的有效行驶数据划分成120744条运动学片段，通过主成分分析法对特征参数矩阵进行了降维和非线性化处理。采用戴维森-堡丁指数确定最佳聚类数后，利用全局K-means聚类算法将提取的四个主要成分分为三类，并运用相关系数法从各类片段中选取具有代表性的运动学片段，最终构建出郑州市乘用车典型循环工况(ZZ_DC)。 与传统K-means聚类方法相比，使用全局K-means聚类能够更准确地反映郑州地区乘用车在实际道路上的行驶状态。将ZZ_DC工况与国内常用的NEDC（新欧洲驾驶周期）测试工况进行对比后发现两者存在显著差异，因此开发出适应郑州市交通特征的乘用车行驶工况显得十分必要。
     
  • 混合动力电动汽车行驶工况的分析与分类.zip_工况识别_混合动力控制_行驶聚类_车辆混合动力
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    本研究探讨了混合动力电动汽车在不同驾驶条件下的性能表现，并提出了一种新的行驶工况分类方法，以优化其控制系统。通过行驶数据聚类分析，为提升车辆能效和减少排放提供理论依据和技术支持。 提出了“工况块”的概念，并使用平均行驶车速和行驶距离作为特征参数来分类统计的理论工况。通过模糊控制器对实际工况进行分析后将其划分到某一类别中。为了更准确地反映行驶条件，还提出以时间、距离、最大车速等10个参数为特性指标，利用聚类分析方法进一步细致地区分和识别车辆运行状态的不同类型。
     
  • 基于马尔可夫模型的汽车行驶工况MATLAB代码实现.rar
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    本资源提供了一套基于马尔可夫模型预测汽车行驶工况的MATLAB代码，适用于交通流分析和车辆动力学研究。 本段落档详细介绍了使用MATLAB编程构建汽车行驶工况的程序，涵盖了数据预处理、运动片段提取、模型事件划分、转移概率评估以及候选工况构建等内容。
     
  • 基于降噪自编码器的汽车行驶工况降维分析
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    本研究采用降噪自编码器技术对汽车行驶工况数据进行深度学习与降维处理，旨在简化数据分析并提升模型训练效率。 近年来，随着环境治理要求的不断提高，汽车尾气成为主要污染源之一。因此，汽车工业成为了我国重点关注的对象。而汽车行驶工况是衡量汽车性能的重要标准，在业界备受重视。基于此背景，研究通用的反映中国不同地区汽车行驶工况的方法变得尤为迫切。 本段落依据汽车行业参数，提出了一种适用于全国各地区的汽车行驶工况分析方法，并在处理复杂数据时运用了深度学习中的降噪自编码器技术进行降维，取得了良好的实验效果。所用的数据来源于上海市嘉定区的车辆测试结果，在经过本征模态分析、特征提取、动态时间规划和小波分解等多种手段后，成功构建出通用工况图，为其他城市的类似研究提供了参考依据。