基于最小误差分析法的城市道路汽车行驶工况构建方法研究

摘要：

为优化汽车行驶性能,构建反映真实道路情况的汽车行驶工况和汽车运动评估体系,本研究提出了一种基于最小误差分析的汽车行驶工况构建方法.首先利用删除或插值补充的方式对异常数据进行处理,消除数据采集时的误差,同时根据运动学片段的定义对处理后的数据进行运动学片段划分;其次为降低特征参数的数量,简化计算,采用主成分分析对所给9种特征参数降维,同时采用k-means聚类算法将运动学片段划分为低速、中速和高速三种;最后基于最小误差分析的方法构建出了汽车行驶工况曲线,并使用综合参数值(Comprehensive Parameter Value,CPV)对所构汽车工况曲线进行合理性评价.仿真结果表明:采用最小误差分析法构建的汽车工况曲线CPV仅为1.2183,各个特征值的相对误差也在误差范围内,行驶工况拟合度较高,可以为构建汽车行驶工况曲线提供参考.

关键词：汽车行驶工况、异常数据、主成分分析、k-means聚类、最小误差分析

所属期刊栏目：53

分类号：U467.1(汽车工程)

资助基金：扬州大学研究生教育教学改革与实践课题;扬州大学大学生科创基金项目;江苏省研究生实践创新计划项目

在线出版日期：2022-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：37-41