CN113505331B - 一种车辆运行阻力参数辨识方法及系统 - Google Patents

一种车辆运行阻力参数辨识方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113505331B
CN113505331B CN202110858499.XA CN202110858499A CN113505331B CN 113505331 B CN113505331 B CN 113505331B CN 202110858499 A CN202110858499 A CN 202110858499A CN 113505331 B CN113505331 B CN 113505331B
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
running resistance
parameters
parameter
vehicle running
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.)
Active
Application number
CN202110858499.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN113505331A (zh
Inventor
张永才
于晓杰
韩庆军
王雷
田庆
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.)
CRRC Qingdao Sifang Co Ltd
Original Assignee
CRRC Qingdao Sifang 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 CRRC Qingdao Sifang Co Ltd filed Critical CRRC Qingdao Sifang Co Ltd
Priority to CN202110858499.XA priority Critical patent/CN113505331B/zh
Publication of CN113505331A publication Critical patent/CN113505331A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113505331B publication Critical patent/CN113505331B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种车辆运行阻力参数辨识方法及系统，包括：获取与车辆运行阻力相关的车辆参数，将所述车辆参数输入至车辆运行阻力参数的回归公式，得到所述车辆的运行阻力参数，进而得到车辆在不同速度下的运行阻力；其中，车辆运行阻力参数的回归公式基于不同车辆实测的运行阻力参数与各运行阻力参数相对应的车辆支持参数，经过最小二乘法进行回归得到。本发明将车辆运行阻力参数与车辆基本参数相关联，基于车辆基本参数对车辆运行阻力参数进行辨识，进而获得车辆在不同速度下的车辆阻力，提高车辆运行阻力参数辨识的准确性，给轨道交通车辆设计提供强有力地支撑。

Description

一种车辆运行阻力参数辨识方法及系统
技术领域
本发明涉及车辆运行阻力参数辨识技术领域，尤其涉及一种车辆运行阻力参数辨识方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
基本阻力参数是轨道交通车辆牵引计算以及车辆控制系统设计中的重要参数；车辆在型式试验完成后，一般会使用“溜放法”对车辆的运行阻力进行测试，以获得车辆阻力曲线，进而确定车辆运行阻力系数。
车辆运行阻力可用戴维斯公式表示，一般形式如下：
ω0＝a+bv+cv2
其中，ω0为车辆单位基本阻力，单位N/kN；v为车辆速度，单位km/h；a、b、c即为车辆运行阻力参数。
车辆运行阻力主要受到“车重、车辆零部件摩擦、轮轨磨损状况、空气阻力、进排风量”等因素的影响。由于影响车辆运行阻力参数的因素众多，但目前只能进行定性分析，无法确定影响车辆运行阻力参数的决定性因素，也无法量化各影响因素对车辆运行阻力参数的影响因子(即系数)。当运行阻力参数a、b、c无法确定时，也就无法获得车辆的运行阻力。
现有技术中，对于车辆运行阻力参数的获取方法，往往采用如下方式：
(1)通过经验公式或类似车型获取运行阻力参数；
该方式获取的运行阻力参数是基于某车辆实测，然后通过最小二乘法拟合得出；而不同车辆的基本参数(如头型、车重、长度等)差别较大，因此该阻力系数只能适用于本项目车型，不能直接推广到其它车型。
(2)通过实际试验或在线获取车辆运行阻力参数；
实际试验测试阻力系数只能在车辆制造完成后进行，且仅作为研究性试验，可为其它项目车辆设计提供参考，但对本项目车辆意义已经不大。另外，还需单独组织人员、协调线路、加装测试设备(GPS、雷达等)，将极大地耗费人力、物力。
而在线获取方式阻力系数方式，只能在车辆运营后进行，严重滞后于车辆设计，无法为车辆设计提供强有力的数据支撑。
上述阻力参数的获取方法，不能根据车辆具体参数信息，及时修正车辆运行阻力参数，即车辆阻力参数未能与车辆基本参数信息关联；且直接应用阻力公式时，使得车辆运行阻力误差极大，严重影响车辆仿真及系统配置，给车辆设计带来极大阻碍。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了一种车辆运行阻力参数辨识方法及系统，将运行阻力参数与车辆基本参数信息紧密关联，准确获得车辆运行阻力参数的值，进而获取车辆在不同速度下的运行阻力。
根据本发明实施例的第一个方面，提供了一种车辆运行阻力参数辨识方法，包括：
获取与车辆运行阻力相关的车辆参数，将所述车辆参数输入至车辆运行阻力参数的回归公式，得到所述车辆的运行阻力参数，进而得到车辆在不同速度下的运行阻力；
其中，车辆运行阻力参数的回归公式基于不同车辆实测的运行阻力参数与各运行阻力参数相对应的车辆支持参数，经过最小二乘法进行回归得到。
其中，车辆运行阻力参数的回归公式的确定过程具体为：
获取不同车辆实测获得的运行阻力参数，同时获取与车辆运行阻力相关的车辆参数；
分别筛选出影响各个车辆运行阻力参数的关键车辆参数作为支持参数；
将所述车辆运行阻力参数与相对应的支持参数，按照最小二乘法进行回归，确定各支持参数的影响因子，得到各车辆运行阻力参数的回归公式。
根据本发明实施例的第二个方面，提供了一种车辆运行阻力参数辨识系统，包括：
数据获取模块，用于获取与车辆运行阻力相关的车辆参数；
运行阻力参数辨识模块，用于将所述车辆参数输入至车辆运行阻力参数的回归公式，得到所述车辆的运行阻力参数，进而得到车辆在不同速度下的运行阻力；
其中，车辆运行阻力参数的回归公式基于不同车辆实测的运行阻力参数与各运行阻力参数相对应的车辆支持参数，经过最小二乘法进行回归得到。
根据本发明实施例的第三个方面，提供了一种终端设备，其包括处理器和存储器，处理器用于实现各指令；存储器用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的车辆运行阻力参数辨识方法。
根据本发明实施例的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行上述的车辆运行阻力参数辨识方法。
根据本发明实施例的第五个方面，提供了一种轨道车辆，采用上述的车辆运行阻力参数辨识方法，进行车辆运行阻力参数的自动识别。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明将车辆运行阻力参数与车辆基本参数相关联，基于车辆基本参数对车辆运行阻力参数进行辨识，进而获得车辆在不同速度下的车辆阻力，提高车辆运行阻力参数辨识的准确性，给轨道交通车辆设计提供强有力地支撑。
(2)本发明车辆运行阻力参数不受车型的限制，可以推广至任意车型进行应用。在获取新的车辆运行阻力曲线后，仍可以将获取的数据加入到辨识过程中，不断修正阻力模型，以获得更为准确、更贴合实际的车辆运行阻力曲线。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1是根据本发明实施例的车辆运行阻力参数辨识方法过程示意图；
图2是根据本发明实施例的车辆运行阻力参数的回归公式的确定过程示意图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
根据本发明实施例，提供了一种车辆运行阻力参数辨识方法的实施例，参照图1，具体包括如下过程：
获取与车辆运行阻力相关的车辆参数，将车辆参数输入至车辆运行阻力参数的回归公式，得到车辆的运行阻力参数，进而得到车辆在不同速度下的运行阻力；
本实施例中，车辆运行阻力参数的回归公式基于不同车辆实测的运行阻力参数与各运行阻力参数相对应的车辆支持参数，经过最小二乘法进行回归得到。
具体地，与车辆运行阻力相关的车辆参数包括：车重、编组数、轨道交通车辆长度、头型截面积、动拖车轴数、设备进排流量、车辆数、动车总重、拖车总重等，当然，本领域技术人员也可以根据实际需要选择其他的车辆参数。
车辆运行阻力计算公式为：ω0＝a+bv+cv2，其中，a、b、c即为车辆运行阻力参数。
结合图2，基于目前国内各轨道交通项目实测获得的轨道交通车辆运行阻力曲线，采用皮尔逊相关系数分析法，分别标识出影响车辆运行阻力参数a、b、c的关键车辆参数；比如阻力参数a主要受车重影响，阻力参数c与车辆头型截面积紧密关联；通过该方法分别摒弃对a、b、c影响较小的车辆参数(即剪枝策略)，以获得对a、b、c贡献度较大的车辆参数作为支持参数。
本实施例中，采用皮尔逊相关系数分析的过程如下：
将车辆运行阻力参数a、b、c分别命名为变量Yi(i＝1、2、3；Y1＝a、Y2＝b、Y3＝c)；将车辆参数命名为Xi(i＝1、2…m)，比如车重为X1、动车轴数为X2、头型截面积为X3，以此类推，然后找寻Yi与Xi之间的关系，即车辆运行阻力参数a、b、c与车辆参数的相关程度。
假设对n辆轨道交通车辆分别进行了阻力测试，得到了n组阻力系数a、b、c与相对应的车辆参数的对应关系；
每次测试获得的车辆参数命名为Xij(i＝1、2…m，j＝1、2…n)，Yij(i＝1、2、3，j＝1、2…n)。则Yi与某个Xi间的皮尔逊相关系数公式为：
其中，代表n个Xi的平均值；/>代表n个Yi的平均值；Yi有n个值，Yij是代表第j个值；同理，Xi有n个值，Xij代表第j个值。
当|r|≥0.6时，认为Yi与Xi强相关，可以把此时Xi(对应的车辆参数)当作Yi(对应的阻力参数)的关键车辆参数，即支持参数；|r|<0.6时，将摒弃此时Xi对应的车辆参数。
经过上述剪枝策略处理后，再分别对运行阻力参数a、b、c与支持参数按照最小二乘法进行回归，确定各支持参数的影响因子(即回归系数)，最终得到a、b、c的回归公式。具体的实施过程如下：
本实施例中，对n列车分别进行了阻力测试，得到了n组阻力系数a、b、c与列车参数的对应关系，每次测试获得的列车参数命名为Xij(i＝1、2…m，j＝1、2…n),Yij(i＝1、2、3，j＝1、2…n)。
本实施例假设Y1(阻力系数a)的支持参数有X1和X2，两者之间的关系为Y1＝f(X1,X2)＝β0+β1X1+β2X2，其中β0、β1、β2是未知的影响因子。残差平方和(损失函数)定义如下：
最小二乘法主要思想是通过确定未知的影响因子，使得残差平方和(损失函数)最小。要使损失函数最小，可以将损失函数当作多元函数处理，采用多元函数求偏导的方法来计算函数的极小值，如下：
通过求解上述偏导数方程，即可得到β0、β1、β2三个值，即完成了车辆运行阻力参数与相对应的支持参数的回归。
按照上述方式，便可以得到所有运行阻力参数与相对应支持参数的回归公式：Y＝f(X1,X2)＝β0+β1X1+...+βnXn。
作为可选的实施方式，在获取新的车辆运行阻力曲线后，仍可以基于这些参数重新进行参数辨识，不断修正车辆运行阻力参数a、b、c的值，以获得更为准确、更贴合实际的车辆运行阻力曲线。
本发明方法将车辆运行阻力参数与车辆基本参数相关联，基于车辆基本参数对车辆运行阻力参数进行辨识，进而获得车辆在不同速度下的车辆阻力，提高车辆运行阻力参数辨识的准确性，给轨道交通车辆设计提供强有力地支撑。
实施例二
根据本发明实施例，提供了一种车辆运行阻力参数辨识系统的实施例，包括：
数据获取模块，用于获取与车辆运行阻力相关的车辆参数；
运行阻力参数辨识模块，用于将所述车辆参数输入至车辆运行阻力参数的回归公式，得到所述车辆的运行阻力参数，进而得到车辆在不同速度下的运行阻力；
其中，车辆运行阻力参数的回归公式基于不同车辆实测的运行阻力参数与各运行阻力参数相对应的车辆支持参数，经过最小二乘法进行回归得到。
需要说明的是，上述各模块的具体实现方式已经在实施例一中进行了详细的说明，此处不再赘述。
实施例三
根据本发明实施例，提供了一种终端设备的实施例，包括服务器，所述服务器包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例一中的车辆运行阻力参数辨识方法。为了简洁，在此不再赘述。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
实施例一中的车辆运行阻力参数辨识方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
实施例四
在一个或多个实施方式中，公开了一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行实施例一中所述的车辆运行阻力参数辨识方法。
实施例五
在一个或多个实施方式中，公开了一种轨道车辆，采用实施例一中所述的车辆运行阻力参数辨识方法，进行车辆运行阻力参数的自动识别。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (8)

1.一种车辆运行阻力参数辨识方法，其特征在于，包括：
获取与车辆运行阻力相关的车辆参数，将所述车辆参数输入至车辆运行阻力参数的回归公式，得到所述车辆的运行阻力参数，进而得到车辆在不同速度下的运行阻力；
其中，车辆运行阻力参数的回归公式基于不同车辆实测的运行阻力参数与各运行阻力参数相对应的车辆支持参数，经过最小二乘法进行回归得到；
车辆运行阻力参数的回归公式的确定过程具体为：
获取不同车辆实测获得的运行阻力参数，同时获取与车辆运行阻力相关的车辆参数；
分别筛选出影响各个车辆运行阻力参数的关键车辆参数作为支持参数；
将所述车辆运行阻力参数与相对应的支持参数，按照最小二乘法进行回归，确定各支持参数的影响因子，得到各车辆运行阻力参数的回归公式；
得到所述车辆的运行阻力参数之后，还包括：
对于其他车型车辆，将所述运行阻力参数值及其对应的支持参数加入到车辆运行阻力参数的回归公式的计算中，重新进行参数辨识，以修正回归系数及回归公式，进而得到该车辆的运行阻力。
2.如权利要求1所述的一种车辆运行阻力参数辨识方法，其特征在于，所述与车辆运行阻力相关的车辆参数，具体包括：车重、头型截面积、车辆数、动拖车轴数以及设备进排流量。
3.如权利要求1所述的一种车辆运行阻力参数辨识方法，其特征在于，分别筛选出影响各个车辆运行阻力参数的关键车辆参数作为支持参数，具体包括：
基于实测获得的轨道交通车辆运行阻力曲线，采用皮尔逊相关系数分析法，分别计算出每一个车辆运行阻力参数与各个车辆参数间的皮尔逊相关系数；当所述皮尔逊相关系数超过设定阈值时，将该车辆参数作为相应车辆运行阻力参数的支持参数。
4.如权利要求1所述的一种车辆运行阻力参数辨识方法，其特征在于，将所述车辆运行阻力参数与相对应的支持参数，按照最小二乘法进行回归，确定各支持参数的影响因子，具体包括：
基于未知的影响因子构建车辆运行阻力参数与相对应的各个支持参数之间的最小二乘线性关系表达式，以及用于计算真实值与预测值的误差的损失函数；
采用多元函数求偏导的方法来计算所述损失函数的极小值，进而求得未知影响因子的值，即得到所述各支持参数的影响因子。
5.一种车辆运行阻力参数辨识系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取与车辆运行阻力相关的车辆参数；
运行阻力参数辨识模块，用于将所述车辆参数输入至车辆运行阻力参数的回归公式，得到所述车辆的运行阻力参数，进而得到车辆在不同速度下的运行阻力；
其中，车辆运行阻力参数的回归公式基于不同车辆实测的运行阻力参数与各运行阻力参数相对应的车辆支持参数，经过最小二乘法进行回归得到；
车辆运行阻力参数的回归公式的确定过程具体为：
获取不同车辆实测获得的运行阻力参数，同时获取与车辆运行阻力相关的车辆参数；
分别筛选出影响各个车辆运行阻力参数的关键车辆参数作为支持参数；
将所述车辆运行阻力参数与相对应的支持参数，按照最小二乘法进行回归，确定各支持参数的影响因子，得到各车辆运行阻力参数的回归公式；
得到所述车辆的运行阻力参数之后，还包括：
对于其他车型车辆，将所述运行阻力参数值及其对应的支持参数加入到车辆运行阻力参数的回归公式的计算中，重新进行参数辨识，以修正回归系数及回归公式，进而得到该车辆的运行阻力。
6.一种终端设备，其包括处理器和存储器，处理器用于实现各指令；存储器用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-4任一项所述的车辆运行阻力参数辨识方法。
7.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-4任一项所述的车辆运行阻力参数辨识方法。
8.一种轨道车辆，其特征在于，采用权利要求1-4任一项所述的车辆运行阻力参数辨识方法，进行车辆运行阻力参数的自动识别。
CN202110858499.XA 2021-07-28 2021-07-28 一种车辆运行阻力参数辨识方法及系统 Active CN113505331B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110858499.XA CN113505331B (zh) 2021-07-28 2021-07-28 一种车辆运行阻力参数辨识方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110858499.XA CN113505331B (zh) 2021-07-28 2021-07-28 一种车辆运行阻力参数辨识方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113505331A CN113505331A (zh) 2021-10-15
CN113505331B true CN113505331B (zh) 2024-01-19

Family

ID=78014892

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110858499.XA Active CN113505331B (zh) 2021-07-28 2021-07-28 一种车辆运行阻力参数辨识方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113505331B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102486400A (zh) * 2010-12-06 2012-06-06 罗伯特·博世有限公司 车辆质量辨识方法和装置
CN104458093A (zh) * 2014-12-17 2015-03-25 南车株洲电力机车有限公司 电力机车运行阻力的测试方法及装置
CN107139929A (zh) * 2017-05-15 2017-09-08 北理慧动（常熟）车辆科技有限公司 一种重型自动变速车辆广义阻力系数的估计及修正方法
CN107161154A (zh) * 2017-05-18 2017-09-15 重庆大学 考虑档位的经济速度获取方法
CN109615121A (zh) * 2018-11-27 2019-04-12 西安理工大学 基于数据驱动支持向量机的高速列车车轴温度预测方法
CN111497859A (zh) * 2020-06-30 2020-08-07 北京主线科技有限公司 一种结合重量参数辨识的车辆纵向控制方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102486400A (zh) * 2010-12-06 2012-06-06 罗伯特·博世有限公司 车辆质量辨识方法和装置
CN104458093A (zh) * 2014-12-17 2015-03-25 南车株洲电力机车有限公司 电力机车运行阻力的测试方法及装置
CN107139929A (zh) * 2017-05-15 2017-09-08 北理慧动（常熟）车辆科技有限公司 一种重型自动变速车辆广义阻力系数的估计及修正方法
CN107161154A (zh) * 2017-05-18 2017-09-15 重庆大学 考虑档位的经济速度获取方法
CN109615121A (zh) * 2018-11-27 2019-04-12 西安理工大学 基于数据驱动支持向量机的高速列车车轴温度预测方法
CN111497859A (zh) * 2020-06-30 2020-08-07 北京主线科技有限公司 一种结合重量参数辨识的车辆纵向控制方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张金辉.基于最小二乘的车辆瞬态燃油消耗估计.《汽车工程》.2018,第40卷(第10期),1151-1157. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113505331A (zh) 2021-10-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106297285B (zh) 基于动态权重的高速公路交通运行状态模糊综合评价方法
US20220355839A1 (en) Monitoring, predicting and maintaining the condition of railroad elements with digital twins
CN106649709B (zh) 一种基于数据挖掘的车辆停留行为模式预测与评估方法
CN108139299B (zh) 用于确定道路或轨道车辆的模态参数并间接表征道路或轨道轮廓的方法
CN109767075B (zh) 一种城市轨道交通网络列车运营可靠性评估方法
CN104899423B (zh) 一种动车组子系统关键部件运用可靠性评估方法
CN113140114B (zh) 一种基于行程时间估计的车辆出行路径重构方法
CN105206051B (zh) 一种城市路网合理性评价方法及装置
CN105527110B (zh) 汽车燃油经济性的评估方法和装置
CN112785841B (zh) 判断货车行驶路线拥堵状态的方法及装置
CN106774063B (zh) 一种用于货运车辆实时在途监控与预警的方法
CN106327866A (zh) 基于rfid的车辆出行od切分方法及其系统
CN112763406B (zh) 腐蚀数据分析方法、介质、评估方法及汽车
Cunillera et al. A literature review on train motion model calibration
CN105868164A (zh) 一种基于有监督的线性动态系统模型的软测量建模方法
CN109387374B (zh) 一种车道保持水平评价方法
CN113505331B (zh) 一种车辆运行阻力参数辨识方法及系统
CN110909907A (zh) 卡车的油耗预测方法、装置及存储介质
Mussot et al. Model learning of the tire–road friction slip dependency under standard driving conditions
CN110245461A (zh) 一种城市轨道交通牵引负荷建模方法、系统及存储介质
Schenkendorf et al. Strengthening the rail mode of transport by condition based preventive maintenance
CN111222767A (zh) 一种粮食物流过程质量安全风险评估方法及系统
CN110956808B (zh) 一种基于非全样定位数据的重型货车交通流量预测方法
CN114266006A (zh) 一种加速退化试验测量不确定度的评定方法
CN113780642A (zh) 混合长编组列车气动阻力的预测方法及系统

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant