日本語勉強

ちょっと個人的な質問をしてもいいですか。

いいですよ。

何人家族ですか。

四人家族です。

私についてまた何かが知りたいですか。

結婚する前に、あなたは何の名字ですか。

あなたの実家はどこですか。

私の実家は長野です。

お父さんはどんな仕事をしていますか。

父は大きな店を経営しています。

だから、ご両親を連れて旅行に行くのですか。

はい、父母の恩に報いますからね。

これは私がかれらのためにできた最も最低限のことなんです。

家よりよい所はどこにもないのです。

まったくその通りです。

家よりよい所はないのです。

やっぱり家が一番いいです。

妻は私よりお金を多く儲けます。 

それは何かの問題があるのですか。

巣もは私より給料が高いです。

妻は最も重要な経済の支えなんです。

私は妻とけんかをしてしまいました。

あなたたちはできるだけ早く仲直りできることを望んでいます。

あなたたちは仲がいいと私は思ったのです。

私たちは今別居をしています。

私たちはもう一緒に住んでいません。

あなたは信用できる人だと聞きました。

はい、私はもうすべての借金を返済したのです。

私は借金がありません。

私はローンを全部返しました。

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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