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基于传统汽车平台的纯电动车辆设计.pdf

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简介：
本论文探讨了在现有传统燃油车平台上开发纯电动汽车的设计方法与挑战，分析技术适应性和改造潜力。 《基于传统汽车平台的纯电动汽车设计》这篇论文探讨了如何在现有的内燃机车辆平台上开发纯电动车型的技术挑战与解决方案。研究涵盖了从架构调整到零部件兼容性等多个方面，旨在为汽车行业提供一种经济高效的电动化路径。通过分析现有技术限制和创新方法，该文提出了几项关键策略以优化性能、降低成本并增强市场竞争力。

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  • 基于传统汽车平台的纯电动车辆设计.pdf
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    本论文探讨了在现有传统燃油车平台上开发纯电动汽车的设计方法与挑战，分析技术适应性和改造潜力。 《基于传统汽车平台的纯电动汽车设计》这篇论文探讨了如何在现有的内燃机车辆平台上开发纯电动车型的技术挑战与解决方案。研究涵盖了从架构调整到零部件兼容性等多个方面，旨在为汽车行业提供一种经济高效的电动化路径。通过分析现有技术限制和创新方法，该文提出了几项关键策略以优化性能、降低成本并增强市场竞争力。
     
  • 基于LabVIEW的纯电动汽车能源系统诊断平台开发.pdf
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    本论文探讨了利用LabVIEW软件开发纯电动汽车能源系统的诊断平台，旨在提升检测效率与准确性，为车辆维护提供技术支持。 《基于Labview纯电动汽车能源系统诊断平台开发》一文探讨了如何利用LabVIEW软件来构建一个专门针对纯电动汽车能源系统的诊断平台。该研究旨在提高对电动车电池管理系统及其他关键组件的监测与维护效率，通过图形化编程环境实现复杂数据处理和实时监控功能，为新能源汽车行业提供了一种有效的技术解决方案。
     
  • 基于Simulink的纯电动车辆动力系统传动比优化设计
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    本研究利用Simulink工具对纯电动车辆的动力系统进行建模与仿真，通过分析和优化传动比参数，提升整车性能及能效。 基于Simulink的纯电动汽车动力系统传动比优化设计研究了如何利用Simulink工具对纯电动汽车的动力系统进行有效的传动比优化。通过此方法可以提高车辆性能和能效，为电动车的设计提供技术支持。
     
  • kongzhiqi.zip_8KC_electric vehicle_电动车_电动汽车模型_纯电动车辆控制
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    该资源包包含一个详细的电动车辆（EV）模型和相关控制系统的设计文档，适用于学习与研究纯电动汽车技术的教学场景。 纯电动车的上下电管理和控制器控制逻辑与Motohawk模型搭建的相关内容。
     
  • 纯电动汽车动力系统的设计与实施
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    本项目聚焦于研发高效能、低成本的纯电动汽车动力系统，涵盖电机选型、电池管理及能量回收技术等关键环节，致力于推动新能源汽车行业的可持续发展。 基于对纯电动汽车驱动电机及动力电池需求的分析，并结合课题设计要求与样车车身参数，我们合理选型并匹配了动力系统的基本部件（包括驱动电机、传动系和动力电池）。此外，从实际应用角度出发，详细介绍了驱动电机在d-q坐标系下的数学模型及其运动方程，并提供了控制过程中涉及的相关方程式。对于作为能量源的蓄电池部分，则重点阐述了所选用的动力电池类型（锂电池）以及其端电压的数学模型。
     
  • MQB平台车辆.pdf
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    《MQB平台车辆》是一份详细介绍大众汽车集团MQB模块化平台的应用与特点的专业资料，涵盖基于此平台开发的各类车型。 MQB 车：19 款奥迪 A1、A3、Q2L、Q3；高 7、高 7.5；迈腾 B8；19款帕萨特；探岳；探歌；途昂；途观；途观 L；途欢；途欢 L；途岳；凌度；朗逸 P；19 款速腾；19 款宝来；柯迪亚克；柯珞克；速派；明锐；2019 款 CC 和 2020 款 POLO。
     
  • 纯电动汽车整车设计参数的计算公式（基于新能源）
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    本研究聚焦于纯电动汽车的设计，提供一系列关键参数的计算方法和公式。这些理论工具旨在优化新能源车性能与能耗，推动汽车行业绿色转型。 针对整车性能的理论计算，包括加速度、爬坡能力、最高时速的分析。同时需要匹配电机参数，并进行续航里程和电池参数的相关计算。
     
  • 基于嵌入式平台的车辆跟踪系统设计
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    本项目专注于开发一种基于嵌入式系统的车辆跟踪解决方案，旨在提供高效、精准的位置监控服务。该系统结合GPS技术和GSM通信模块，实现实时定位与数据传输，适用于物流管理及个人安全防护等场景。 我们设计并实现了一个在NVIDIA嵌入式平台Jetson TX2上的车辆跟踪系统。该系统从摄像头采集YUV420格式的视频数据，并将这些数据送至Tegra Parker硬件HEVC编码器进行编码，之后输出的码流经过RTP封装并通过UDP广播发送出去。接收端使用Gstreamer多媒体框架开发了相应的解码程序，随后对获取到的视频动态内容进行车辆跟踪与显示。 在检测阶段，我们采用了Yolo V2算法来识别并定位出需要追踪的目标车辆。接着利用Kalman滤波器预测目标的位置，并通过Meanshift算法实现精确跟踪。我们的系统能够在60帧每秒的速度下实时编码和传输超高清4K视频流，在性能上显著优于基于PC的x265软件编码方案，HEVC硬件编码速率比后者高出三个数量级，同时峰值信噪比（PSNR）也高出了6dB。因此该技术特别适合应用于智能交通监控等场景中。