工作总结--民生的领导视图。

入职已经一年了,在这一年的时间里可以说是毫无建树。唯有年龄的增长。

既然是工作那就谈谈工作的事情,最近工作所遇到的问题和我所关注和学到的东西。

对于资质平庸的我,学历不高又不够努力,能都拿到现在的工资其实应该可以满足了。


民生的的领导视图,我负责部门需求模块,在这个模块当中我开始一直以为自己采用了一个很聪明的解决方案,也没有查看或者询问同事的方法,主要是从后台获取数据,然后封装成数组在前台用js在组装。后来发现出现了严重的浏览器兼容性问题。一直困扰着我,导致进度的延误,还有后面一系列的问题出现。

由于时间的紧迫,致使分析需求的时间没有那么多,出现需求理解错误,并且有个重要需求遗漏了。也同时导致了上线前的通宵加班。

在这个问题上我反思了很多,要清楚的认识到能力的有限,不可一意孤行。

需求上要深入的研究,了解他们想要的是什么,理清思路。

做事要平静,如果做了目前的工作就发自的内心的要做好,如果不想做就果断离开。


在客户这里开发一段时间,我明显的意识到自己存着的不足,自己要有责任心,要知道他们想要的是什么,要自己主动的去寻找去理解他们想要的是什么,

不能够只是等待,等待任务,要做的比他们预期的好,这样大家才会共赢,虽然任务很多,但是花点时间大家一起的讨论沟通下,才不会做无用功。切记。


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、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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