有好多想法需要去落实

最近更新少了是因为太忙了,我现在才明白一些赚钱牛B的人为啥很少更新博客了。忙,每天都很忙,给自己打工更忙,除了睡觉和吃饭的时间,我现在几乎都用在了网上。夏天的时候还能出去钓钓鱼,冬天就只能窝在家里了。
 
最近要报考了个研究生考试,所以更加忙了。除了赚钱就是学习,似乎我的生活过的很充实。。。现在有好多的想法,好多的赚钱想法,因为受时间和技术的限制都没法实现。等过了这段时间以后我想重点学习zblog的开发,从头到尾的再仔细钻研一下。努力地方向:淘客zblog赚钱版。
 
我本以为没有人会关注我的博客,没想到现在已经有一部分的读者,与其说是读者不如说是朋友。正如我每天上网所做的那样,每天都会固定的去一些赚钱博客那里取取经经,看看人家更新了吗,有啥新思路值得我学习的,对于赚钱来说这是个很好的习惯,看得多了,读得多了,你就会有想法了。

站长行业门户(http://www.software8.co/zztg/zzzt/1742.html文章,希望大家可以留言建议

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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