dom4j初步使用

 

我们用到的包是dom4j-1.6.1
一般情况下我们还应该用到包jaxen-1.1.1,它是对一些异常进行处理的,如果没有,会报错。

import java.io.File;   
import java.io.FileOutputStream;        
import java.util.*;
  
import org.dom4j.Document;   
import org.dom4j.Element;     
import org.dom4j.io.SAXReader;   
import org.dom4j.io.XMLWriter;   
  
public class XmlUtil {   
    private SAXReader reader;   
    private Document document;   
    private File xmlFile;   
    private XMLWriter writer;    
  
    /*初始化saxreader,并读取xml文件  
     */  
    public XmlUtil(String fileName) throws Exception {   
        xmlFile = new File(fileName);   
        reader = new SAXReader();   
        document = reader.read(xmlFile);   
    }   
    /** 
     * @param path 节点的全路径 /drawpie/pie/pies
     * @param name 新增节点的名称
     * @param content 节点的内容
     */
    public void addNode(String path,String name,String content,Vector<NodeAttri> attributes){          
    	Element  parent =(Element)document.selectSingleNode(path);  
    	Element addnode=parent.addElement(name);
    	addnode.addText(content);
    	if(attributes!=null){
    		for(int i=0;i<attributes.size();i++){
    			NodeAttri aa=attributes.get(i);
    			addnode.addAttribute(aa.att,aa.value);
    		}
    	}
    	System.out.println("新增节点成功");
    	System.out.println(document.asXML());
    }   
    /**
     * @param removeNodePath 从根节点开始的将要删除节点的路径 /drawpie/pie/pies (将要删除pies节点)
     */
    public void removeNode(String removeNodePath){     
    		Element  removeElement =(Element)document.selectSingleNode(removeNodePath);  
            removeElement.getParent().remove(removeElement); 
    }
    /**
     * @return 
     * 将修改后的xml保存
     */
    public boolean save(){
    	try {   
            writer = new XMLWriter(new FileOutputStream(xmlFile));   
            writer.write(document);   
            writer.close();   
            return true;
        } catch (Exception e) {     
            e.printStackTrace();    
            return false;   
        }   
    }
}
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。
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