偶感

        每天乘坐四种不同的交通工具,花三个多小时上下班,已经成为我生活的常态。但今天,就在这常态中,我突然感觉到莫名的虚无、无聊、和颓唐。应该说,我喜欢我现在的工作,而且我也愿意经常思考一些工作中的问题。但是每天都这样,花费大量的宝贵时间在路途上面,当我到公司的时候,起床之后的热情已经消耗了30%了,到公司,再用半个小时左右的时间调整,工作一天下来,晚上回家,又是长途跋涉,每天在交通工具上的路程都有将近70公里了。也因此觉得,要么班车,要么近,这将是我选择下一个工作的重要决定因素。
        其实,我们在很多事情上都是纠缠于选择不同的方式和途径,却忘记了最终的目标和方向。

转载于:https://www.cnblogs.com/bryanzk/archive/2007/04/24/724723.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。
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