CN112241580A - 动力系统参数确定方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

动力系统参数确定方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112241580A
CN112241580A CN201910861526.1A CN201910861526A CN112241580A CN 112241580 A CN112241580 A CN 112241580A CN 201910861526 A CN201910861526 A CN 201910861526A CN 112241580 A CN112241580 A CN 112241580A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
performance index
simulation
parameters
determining
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910861526.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112241580B (zh
Inventor
靳进鹏
原诚寅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing New Energy Vehicle Technology Innovation Center Co Ltd
Original Assignee
Beijing New Energy Vehicle Technology Innovation Center Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing New Energy Vehicle Technology Innovation Center Co Ltd filed Critical Beijing New Energy Vehicle Technology Innovation Center Co Ltd
Priority to CN201910861526.1A priority Critical patent/CN112241580B/zh
Publication of CN112241580A publication Critical patent/CN112241580A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112241580B publication Critical patent/CN112241580B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Abstract

本申请涉及一种动力系统参数确定方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过获取在目标行驶路线下车辆在预设时间内的运行参数，进而根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标；再获取车辆的仿真性能指标，进一步根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数。采用本方法能够在保证车辆正常使用的情况下，弱化了动力性需求，提升传动系统效率，可提高车辆能量利用率。

Description

动力系统参数确定方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及电动车技术领域，特别是涉及一种动力系统参数确定方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
纯电动车虽然具有清洁无污染、能量转换效率高、结构简单等优点，但由于其存在续驶里程短的问题制约了纯电动车的普及和发展。因此，对纯电动车的动力系统进行合理的设计和匹配，提高传动效率，增加其续驶里程，具有十分重要的意义。
在纯电动公交车的设计中，由于公交车路线、工况较为固定，可以以此为基础进行纯电动公交车的设计、动力系统的匹配分析，但是对于动力系统的匹配是重点和难点。现有技术中提出了相关匹配方法，但是现有技术中的匹配方法存在成本高、方法繁琐以及难以应用于实际的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够应用于实际，减少设计冗余，节省成本的动力系统参数确定方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种动力系统参数确定方法，所述方法包括：
获取在目标行驶路线下车辆在预设时间内的运行参数；
根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标；
获取车辆的仿真性能指标；
根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数。
在其中一个实施例中，所述根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标包括：
对所述预设时间内的运行参数进行统计分析，得到所述运行参数对应的统计数据；
在所述运行参数对应的统计数据中选取极值，将所述极值作为车辆的目标性能指标。
在其中一个实施例中，所述获取车辆的仿真性能指标包括：
获取车辆的目标性能指标；
根据所述目标性能指标，确定所述车辆的动力系统仿真参数；
将所述动力系统仿真参数输入物理模型，得到车辆的仿真性能指标。
在其中一个实施例中，所述根据所述目标性能指标，确定所述车辆的动力系统仿真参数包括：
对所述目标性能指标进行计算，得到子系统参数，其中，所述子系统指动力系统中的任意一个系统；
根据所述子系统参数，确定所述动力系统仿真参数。
在其中一个实施例中，所述将所述动力系统仿真参数输入物理模型，得到车辆的仿真性能指标包括：
所述物理模型对所述动力系统仿真参数进行迭代计算，若所述迭代次数达到预设阈值，则输出车辆的仿真性能指标。
在其中一个实施例中，所述根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数包括：
若所述仿真性能指标与所述目标性能指标的差值在预设范围内，则所述动力系统参数与在目标行驶路线下的车辆相匹配。
一种动力系统参数确定装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取在目标行驶路线下车辆在预设时间内的运行参数；
指标确定模块，用于根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标；
第二获取模块，用于获取车辆的仿真性能指标；
动力系统确定模块，用于根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任一项所述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的方法的步骤。
上述动力系统参数确定方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取在目标行驶路线下车辆在预设时间内的运行参数，进而根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标；再获取车辆的仿真性能指标，进一步根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数。本申请中所述方法匹配的电动公交动力系统更适合于实际使用，减少设计冗余，节省成本；此外，本申请中所述动力系统也适用于公交车，在保证车辆正常使用的情况下，弱化了动力性需求，提升传动系统效率，可提高车辆能量利用率。
附图说明
图1为一个实施例中一种动力系统参数确定方法的应用环境图；
图2为一个实施例中一种动力系统参数确定方法的流程示意图；
图3为一个实施例中一种动力系统参数确定装置的结构框图；
图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的动力系统参数确定方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端50与服务器60通过网络进行通信。终端50获取在目标行驶路线下车辆在预设时间内的运行参数，并将所述运行参数传输至服务器60，服务器60根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标；终端50获取车辆的仿真性能指标，并将所述仿真性能指标传输至服务器60，服务器60根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数。其中，终端50可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器60可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种动力系统参数确定方法，以该方法应用于图1中的服务器60为例进行说明，包括以下步骤：
步骤S1：获取在目标行驶路线下车辆在预设时间内的运行参数；
步骤S2：根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标；
步骤S3：获取车辆的仿真性能指标；
步骤S4：根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数。
在步骤S1-S4中，预设时间内指系统内部设定的一段时间，可为1h、30min等，不作具体限定。运行参数指车辆在运行过程中的速度、加速度或制动减速度等。
进一步，目标性能指标指车辆运行参数的极限值，由于本申请文件采集车辆运行过程中的运行参数，并根据运行参数确定目标性能指标，且将目标性能指标作为选取动力系统的依据。仿真性能指标是通过仿真模型获取的有关车辆的各种指标，其中，优选的仿真模型为AMESIM仿真模型。
上述动力系统参数确定方法，通过获取在目标行驶路线下车辆在预设时间内的运行参数，进而根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标；再获取车辆的仿真性能指标，进一步根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数。本申请中所述方法匹配的电动公交动力系统更适合于实际使用，减少设计冗余，节省成本；此外，本申请中所述动力系统也适用于公交车，在保证车辆正常使用的情况下，弱化了动力性需求，提升传动系统效率，可提高车辆能量利用率。
在其中一个实施例中，所述步骤S2包括：
步骤S21：对所述预设时间内的运行参数进行统计分析，得到所述运行参数对应的统计数据；
步骤S22：在所述运行参数对应的统计数据中选取极值，将所述极值作为车辆的目标性能指标。
在步骤S21-S22中，为了保证动力系统与车辆运行参数的匹配性，需要多次采集车辆的运行参数，并对采集的车辆的运行参数进行统计分析，以获取车辆的目标性能指标。例，本申请文件中以采集的最高车速作为设计最高车速，以最大加速度设计为起步最大加速能力，统计车速50km/h时对应最大加速度作为超车加速能力，以上是部分目标性能指标，具体不再赘述。
在其中一个实施例中，所述步骤S3包括：
步骤S31：获取车辆的目标性能指标；
步骤S32：根据所述目标性能指标，确定所述车辆的动力系统仿真参数；
步骤S33：将所述动力系统仿真参数输入物理模型，得到车辆的仿真性能指标。
在步骤S31-S33中，对纯电动公交系统进行初步参数选型匹配，以确定动力系统的电机峰值功率、额定功率、额定功率、减速器速比等各项参数区间。下面以电机峰值功率和电机额定功率的计算为例进行说明。
电机峰值功率：
Figure BDA0002199922380000051
电机额定功率：
Figure BDA0002199922380000061
公式(1)和(2)中，m为车辆试验质量；f为滚动阻力系数；ρ为空气密度；Cd为空气阻力系数；A为车辆迎风面积；v1＝50km/h；a1为50km/h车速对应的最大加速度；a2为数据统计中所占比例最高的加速度值(加速度统计间隔0.2m/s2)；v2为a2对应的车速。
在其中一个实施例中，所述步骤S32包括：
步骤S321：对所述目标性能指标进行计算，得到子系统仿真参数，其中，所述子系统指动力系统中的任意一个系统；
步骤S322：根据所述子系统仿真参数，确定所述动力系统仿真参数。
在步骤S321-S322中，在对动力系统进行匹配的过程中，动力系统中的各个子系统也必然符合车辆所需的目标性能指标，首先需对各个子系统参数进行匹配，再根据匹配后的子系统来确定整个动力系统的仿真参数。若本申请中的车辆为纯电动汽车，纯电动汽车的动力系统包括电力驱动系统、电源系统和辅助系统等子系统。
在其中一个实施例中，所述步骤S33包括：
步骤S331：所述物理模型对所述动力系统仿真参数进行迭代计算，若所述迭代次数达到预设阈值，则输出车辆的仿真性能指标。
具体地，预设阈值指系统内部设定的仿真系统进行迭代计算的最大值，可为3或5等，根据具体需求进行设定。
在其中一个实施例中，所述步骤S4包括：
步骤S41：若所述仿真性能指标与所述目标性能指标的差值在预设范围内，则所述动力系统参数与在目标行驶路线下的车辆相匹配。
具体地，预设范围指系统内部设定的一个值域，可表示为[a，b]，其中，a小于b。
应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图3所示，提供了一种动力系统确定装置，包括：第一获取模块10、指标确定模块20、第二获取模块30和动力系统确定模块40，其中：
第一获取模块10，用于获取在目标行驶路线下车辆在预设时间内的运行参数；
指标确定模块20，用于根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标；
第二获取模块30，用于获取车辆的仿真性能指标；
动力系统参数确定模块40，用于根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数。
在一个实施例中，所述指标确定模块20包括：
统计分析模块201，用于对所述预设时间内的运行参数进行统计分析，得到所述运行参数对应的统计数据；
数据筛选模块202，用于在所述运行参数对应的统计数据中选取极值，将所述极值作为车辆的目标性能指标。
在一个实施例中，所述第二获取模块30包括：
目标指标获取模块301，用于获取车辆的目标性能指标；
动力系统仿真参数确定模块302，用于根据所述目标性能指标，确定所述车辆的动力系统仿真参数；
仿真模块303，用于将所述动力系统仿真参数输入物理模型，得到车辆的仿真性能指标。
在一个实施例中，所述动力系统仿真参数确定模块302包括：
子系统获取模块3021，用于对所述目标性能指标进行计算，得到子系统仿真参数，其中，所述子系统指动力系统中的任意一个系统；
整合模块3022，用于根据所述子系统仿真参数，确定所述动力系统仿真参数。
在一个实施例中，所述仿真模块303包括：
迭代计算模块3031，用于所述物理模型对所述动力系统仿真参数进行迭代计算，若所述迭代次数达到预设阈值，则输出车辆的仿真性能指标。
在一个实施例中，所述动力系统参数确定模块40包括：
匹配模块401，用于若所述仿真性能指标与所述目标性能指标的差值在预设范围内，则所述动力系统参数与在目标行驶路线下的车辆相匹配。
关于动力系统参数确定装置的具体限定可以参见上文中对于动力系统参数确定方法的限定，在此不再赘述。上述动力系统参数确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储相关数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种动力系统参数确定方法。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取在目标行驶路线下车辆在预设时间内的运行参数；
根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标；
获取车辆的仿真性能指标；
根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取在目标行驶路线下车辆在预设时间内的运行参数；
根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标；
获取车辆的仿真性能指标；
根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种动力系统参数确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取在目标行驶路线下车辆在预设时间内的运行参数；
根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标；
获取车辆的仿真性能指标；
根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标包括：
对所述预设时间内的运行参数进行统计分析，得到所述运行参数对应的统计数据；
在所述运行参数对应的统计数据中选取极值，将所述极值作为车辆的目标性能指标。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆的仿真性能指标包括：
获取车辆的目标性能指标；
根据所述目标性能指标，确定所述车辆的动力系统仿真参数；
将所述动力系统仿真参数输入物理模型，得到车辆的仿真性能指标。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标性能指标，确定所述车辆的动力系统仿真参数包括：
对所述目标性能指标进行计算，得到子系统参数，其中，所述子系统指动力系统中的任意一个系统；
根据所述子系统参数，确定所述动力系统仿真参数。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述动力系统仿真参数输入物理模型，得到车辆的仿真性能指标包括：
所述物理模型对所述动力系统仿真参数进行迭代计算，若所述迭代次数达到预设阈值，则输出车辆的仿真性能指标。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数包括：
若所述仿真性能指标与所述目标性能指标的差值在预设范围内，则所述动力系统参数与在目标行驶路线下的车辆相匹配。
7.一种动力系统参数确定装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取在目标行驶路线下车辆在预设时间内的运行参数；
指标确定模块，用于根据所述预设时间内的运行参数，确定车辆的目标性能指标；
第二获取模块，用于获取车辆的仿真性能指标；
动力系统确定模块，用于根据所述目标性能指标和仿真性能指标，确定车辆的动力系统参数。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
CN201910861526.1A 2019-09-12 2019-09-12 动力系统参数确定方法、装置、计算机设备和存储介质 Active CN112241580B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910861526.1A CN112241580B (zh) 2019-09-12 2019-09-12 动力系统参数确定方法、装置、计算机设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910861526.1A CN112241580B (zh) 2019-09-12 2019-09-12 动力系统参数确定方法、装置、计算机设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112241580A true CN112241580A (zh) 2021-01-19
CN112241580B CN112241580B (zh) 2024-06-07

Family

ID=74168166

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910861526.1A Active CN112241580B (zh) 2019-09-12 2019-09-12 动力系统参数确定方法、装置、计算机设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112241580B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113673035A (zh) * 2021-08-24 2021-11-19 苏州同元软控信息技术有限公司 乘用车动力性参数优化方法以及装置、存储介质、电子装置

Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000002553A (ja) * 1998-06-18 2000-01-07 Hino Motors Ltd ナビゲーション装置
JP2008090489A (ja) * 2006-09-29 2008-04-17 Fujitsu Ten Ltd シミュレーションシステム
CN102955866A (zh) * 2011-08-19 2013-03-06 上海汽车集团股份有限公司 用于实现纯电动车整车性能评估及建模的方法
CN103434509A (zh) * 2013-07-10 2013-12-11 大连理工大学 一种混合动力公交车的控制系统及其动力控制方法
JP2014013522A (ja) * 2012-07-05 2014-01-23 Nissan Motor Co Ltd 車両制御システム、サーバ及び車両制御装置
EP2729927A1 (en) * 2011-10-06 2014-05-14 CAE Inc. Method of developing a mathematical model of dynamics of a vehicle for use in a computer-controlled vehicle simulator
US9477795B1 (en) * 2012-06-29 2016-10-25 The United States Of America As Represented By The Administrator Of National Aeronautics And Space Administration Modeling, simulation, and control of a solar electric propulsion vehicle in near-earth vicinity including solar array degradation
CN107544290A (zh) * 2017-10-26 2018-01-05 南京越博电驱动系统有限公司 一种新能源汽车性能评估分析和优化系统及方法
US20180011964A1 (en) * 2016-07-07 2018-01-11 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd Method and system for testing vehicle
CN108549779A (zh) * 2018-04-20 2018-09-18 广汽丰田汽车有限公司 混合动力汽车的性能仿真计算方法、终端设备及存储介质
JP2018167705A (ja) * 2017-03-30 2018-11-01 東日本旅客鉄道株式会社 車両走行シミュレータおよびプログラム
CN108804826A (zh) * 2018-06-12 2018-11-13 重庆穗通汽车工业发展有限公司 一种动力分析方法与装置
US20190011931A1 (en) * 2017-07-10 2019-01-10 Lyft, Inc. Dynamic modeling and simulation of an autonomous vehicle fleet using real-time autonomous vehicle sensor input
CN109188302A (zh) * 2018-10-31 2019-01-11 安徽江淮汽车集团股份有限公司 一种电动汽车动力性匹配的方法及系统
EP3485402A1 (de) * 2016-07-13 2019-05-22 AVL List GmbH Verfahren zur simulationsbasierten analyse eines kraftfahrzeugs

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000002553A (ja) * 1998-06-18 2000-01-07 Hino Motors Ltd ナビゲーション装置
JP2008090489A (ja) * 2006-09-29 2008-04-17 Fujitsu Ten Ltd シミュレーションシステム
CN102955866A (zh) * 2011-08-19 2013-03-06 上海汽车集团股份有限公司 用于实现纯电动车整车性能评估及建模的方法
EP2729927A1 (en) * 2011-10-06 2014-05-14 CAE Inc. Method of developing a mathematical model of dynamics of a vehicle for use in a computer-controlled vehicle simulator
US9477795B1 (en) * 2012-06-29 2016-10-25 The United States Of America As Represented By The Administrator Of National Aeronautics And Space Administration Modeling, simulation, and control of a solar electric propulsion vehicle in near-earth vicinity including solar array degradation
JP2014013522A (ja) * 2012-07-05 2014-01-23 Nissan Motor Co Ltd 車両制御システム、サーバ及び車両制御装置
CN103434509A (zh) * 2013-07-10 2013-12-11 大连理工大学 一种混合动力公交车的控制系统及其动力控制方法
US20180011964A1 (en) * 2016-07-07 2018-01-11 Baidu Online Network Technology (Beijing) Co., Ltd Method and system for testing vehicle
EP3485402A1 (de) * 2016-07-13 2019-05-22 AVL List GmbH Verfahren zur simulationsbasierten analyse eines kraftfahrzeugs
JP2018167705A (ja) * 2017-03-30 2018-11-01 東日本旅客鉄道株式会社 車両走行シミュレータおよびプログラム
US20190011931A1 (en) * 2017-07-10 2019-01-10 Lyft, Inc. Dynamic modeling and simulation of an autonomous vehicle fleet using real-time autonomous vehicle sensor input
CN107544290A (zh) * 2017-10-26 2018-01-05 南京越博电驱动系统有限公司 一种新能源汽车性能评估分析和优化系统及方法
CN108549779A (zh) * 2018-04-20 2018-09-18 广汽丰田汽车有限公司 混合动力汽车的性能仿真计算方法、终端设备及存储介质
CN108804826A (zh) * 2018-06-12 2018-11-13 重庆穗通汽车工业发展有限公司 一种动力分析方法与装置
CN109188302A (zh) * 2018-10-31 2019-01-11 安徽江淮汽车集团股份有限公司 一种电动汽车动力性匹配的方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张恒先;周之光;景枫;王庆来;: "插电式混合动力车动力系统匹配计算", 时代汽车, no. 08, 5 August 2018 (2018-08-05) *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113673035A (zh) * 2021-08-24 2021-11-19 苏州同元软控信息技术有限公司 乘用车动力性参数优化方法以及装置、存储介质、电子装置
CN113673035B (zh) * 2021-08-24 2024-05-28 苏州同元软控信息技术有限公司 乘用车动力性参数优化方法以及装置、存储介质、电子装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN112241580B (zh) 2024-06-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108749596B (zh) 车机端启动方法、系统及装置
JP6651006B2 (ja) ガソリンスタンドｐｏｉの自動発見方法、自動発見装置、及び記憶媒体と機器
CN110868241A (zh) 基于多模型的地下电缆故障预警方法和装置
CN111178635A (zh) 天气预报方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质
CN112000903B (zh) 数据查询方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115809569B (zh) 基于耦合竞争失效模型的可靠性评价方法和装置
CN112838247A (zh) 燃料电池系统功率模型预测计算方法、装置、介质及设备
CN112083698B (zh) 一种基于数字孪生模型的产线实时控制方法和装置
CN113219336A (zh) 电池劣化判断系统、方法及存储有程序的非临时性存储介质
CN112241580A (zh) 动力系统参数确定方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113158435B (zh) 基于集成学习的复杂系统仿真运行时间预测方法与设备
CN113158589A (zh) 一种电池管理系统的仿真模型校准方法以及装置
CN117195454A (zh) 电网数字孪生体构建方法、装置、电子设备及存储介质
CN115716410B (zh) 表显续航里程调整方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109063261B (zh) 一种动力电池老化趋势的判断方法和装置
CN112240952A (zh) 功率测试方法、系统、计算机设备和存储介质
CN116306030A (zh) 考虑预测误差和波动分布的新能源预测动态场景生成方法
CN110599620B (zh) 数据处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质
CN116565383B (zh) 一种电池冷却方法、装置及车辆
CN113392131A (zh) 数据处理方法、装置及计算机设备
CN112240987A (zh) 功率测试方法、系统、计算机设备和存储介质
CN112782584A (zh) 电池电量的剩余使用额度的预测方法、系统、介质及设备
CN117908778A (zh) 诊断数据储存方法、系统、计算机设备及介质
CN113296860B (zh) 进度条刷新方法、装置、计算机设备和可读存储介质
CN109656949B (zh) 位图的索引搜索方法、装置、计算机设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information
CB02 Change of applicant information

Address after: 100176 floor 10, building 1, zone 2, yard 9, Taihe 3rd Street, Beijing Economic and Technological Development Zone, Daxing District, Beijing

Applicant after: Beijing National New Energy Vehicle Technology Innovation Center Co.,Ltd.

Address before: 100176 1705, block a, building 1, No. 10, Ronghua Middle Road, economic and Technological Development Zone, Daxing District, Beijing

Applicant before: BEIJING NEW ENERGY VEHICLE TECHNOLOGY INNOVATION CENTER Co.,Ltd.

GR01 Patent grant