2008-03-12 有点忙碌

今日工作包括核查市场报告、搭建GTIS环境、修改离岸开发流程及优化AsaiTools代码接口。面对数据疑问,强调了解数据来源的重要性。

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      今天感觉稍微有那么一点点忙碌,早上核对一下周一大家提交上来的Vss市场报告,发现有些数值存在问题,让人有种点不明不白的误解,所以请小刘稍微重新整理一下。其实有些数据大家不光要得到,更要知道是怎么来的,要不当别人有疑问的时候自己却又没办法解释,那么就会给人一种造假的印象。

      在日文虚拟机上安装了oracle,并将才神副社长发送过来的sql文件导入,而后自己写了些SQL语句,核对一下数据是否正确导入,还算顺利,算是完成了gtis环境的初步搭建。稍微整理了些问题,以体现我们认真的工作作风,发送给田中他们确认,目前还未回复,具体明天看反馈情况再决定如何处理。下午根据林燕的意见将之前编写的离岸开发流程做些修改,然后将YY制作的jpg图一起发给社长确认,不知道是否能够将社长所要表达的意思完全展现,需要等待。目前累计有四个事项在等待日本的确认,希望明天能够得到解答,要不然后续的一些安排可能又要受影响。

      下午改了改AsaiTools中的代码,将plugin的一些接口进行优化,明天预计也是执行与此类似的工作。

转载于:https://www.cnblogs.com/rapidhorse/archive/2008/03/12/1235109.html

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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