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第2章
测试工况分析与构建

本章将介绍目前国际上常用的汽车动力性经济性标准测试工况,分析标准工况的驾驶误差,即理论速度-时间曲线与实际驾驶曲线的差异。驾驶误差不是热点问题,相关文献很少,但对于设计与分析整车经济性能具有重要参考意义。标准工况与实际试验工况的差异将驾驶员驾驶误差包含在试验精度的影响范畴,以此对仿真技术进行改进,即通过统计抽样的方法,筛选能量消耗量最接近均值的实际驾驶工况样本,将其用于仿真模型分析。

在CLTC标准替代NEDC标准之际,对相关技术动向影响的分析极为关键。尤其是整车空气动力学、制动能量回收、电驱动系统相关的技术人员,可从工况切换中获得重要的参考信息。随着仿真模型计算能力的提高,可建立实际驾驶中国工况库,通过随机样本法更为精确地模拟试验过程、排除驾驶员引入的误差。

降低风阻措施定制化设计是通过云监控平台对不同用户的工况数据进行挖掘分析,提出各种风阻优化措施,进行成本与收益比较分析,在气动组件的开发选择过程中具有重要的应用价值。制动能量回收措施定制化设计也是通过对不同用户驾驶工况的数据挖掘分析,选择性价比更高的制动能量回收措施。在可预见的未来,随着CLTC工况的推广,各主机厂将推动协调式制动能量回收技术的应用,随着智能网联技术的发展,针对客户定制化优化措施将是技术进步趋势。

工况重构是企业工况制定的热点问题,一般的构建方法是依据统计学,采用动态聚类法进行重构。在单速比单电机的架构中,使用本章的方法可以较好地对应实际道路工况,但随着仿真计算能力的提高,基于数据库积累的大样本量随机构建方式将更符合实际用户的驾驶习惯。不同用户的驾驶工况是汽车走向动力系统定制化的重要依据,工况数据库构建与应用将试验过程产生的与标准工况、有偏差的工况以及实际用户群体大数据的工况重构或抽样后,收录在工况数据库中,便于性能开发工程师在仿真阶段使用。所涉及的大数据挖掘与应用技术,不仅可为整车性能开发人员提供参考,也可为智能网联系统及云平台相关人员提供参考。 k/vFFEXeD8piP9FH8tpz96Jw+i4+xE7TKybtDV7/kSKJJ1Pu5FUKHjWwTx74JjuC

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