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全面的行驶工况测试：47种工况识别详解

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简介：
本文章详细介绍汽车在不同路况下的47种行驶工况测试方法与技术要点，旨在评估车辆性能和可靠性。 车辆循环工况包括美国、日本以及欧洲的测试标准，并新增了中国的WLTC工况数据。

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  • 全面的行驶工况测试：47种工况识别详解
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    本文章详细介绍汽车在不同路况下的47种行驶工况测试方法与技术要点，旨在评估车辆性能和可靠性。 车辆循环工况包括美国、日本以及欧洲的测试标准，并新增了中国的WLTC工况数据。
     
  • 美国EPA测试工况数据：纽约工况、高速工况及急加速工况（FPT补充）
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    本文介绍美国环保署(EPA)设定的三种不同驾驶条件下的测试工况，包括城市驾驶的纽约工况、高速公路行驶的高速工况以及紧急加速情况，并由FPT提供额外信息。 这段文字描述了三个文件：纽约工况、FTP补充工况（包括急加速和急减速情况）以及高速公路工况。
     
  • DST工况设置.rar - DST工况实验_电池SOC测试_电流工况_dulluyb
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    本资源包含DST（动态应力测试）工况设置，适用于电池系统中状态-of-charge (SOC) 测试及电流工况分析研究。提供详细参数配置与应用案例，适合科研人员和工程师参考使用。 单体电池的DST工况电流设置可用于电池测试以及SOC鲁棒性验证。
     
  • 中国车辆行驶循环工况CLTC_P.mat
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    中国车辆行驶循环工况CLTC-P数据集包含了详细的电动汽车在标准测试条件下的运行参数和性能指标，适用于评估电动车能耗及排放。 中国汽车行驶循环工况是中国汽车工业研究车辆燃油消耗及排放特性的重要标准之一。它通过模拟实际驾驶条件下的各种情况来测试车辆性能，为制造商提供改进产品和技术的依据。这些工况涵盖了城市交通、郊区道路以及高速公路上的各种行驶状态，旨在全面反映中国驾驶员的实际使用环境和需求。
     
  • 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。
     
  • 车辆UDDS工况测试曲线参数_车辆工况_
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    本资源提供详细的车辆UDDS（城市驾车循环）工况测试曲线参数数据，适用于研究和分析汽车在模拟实际驾驶条件下的性能表现。 车辆循环工况包括UDDS等多种类型，可用于各种车辆仿真的测试。
     
  • 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。