CN117932768A - 纯电动汽车载荷谱生成方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
纯电动汽车载荷谱生成方法、装置、设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117932768A CN117932768A CN202311709155.8A CN202311709155A CN117932768A CN 117932768 A CN117932768 A CN 117932768A CN 202311709155 A CN202311709155 A CN 202311709155A CN 117932768 A CN117932768 A CN 117932768A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- load
- speed reducer
- target
- data
- typical
- 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.)
- Pending
Links
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 161
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 239000003638 chemical reducing agent Substances 0.000 claims abstract description 114
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 88
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 68
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 12
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 10
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 9
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 9
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 5
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 claims description 5
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 claims description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 5
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 5
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 3
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000295 fuel oil Substances 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000003064 k means clustering Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012847 principal component analysis method Methods 0.000 description 1
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
Abstract
本发明实施例提出一种纯电动汽车载荷谱生成方法、装置、电子设备和存储介质，其中的方法包括：融合目标控制策略构建纯电动汽车的动力学整车仿真模型；根据预先获取的多个典型路谱，对所述整车仿真模型进行动力需求分析，得到每个典型路谱对应的载荷响应数据；所述载荷响应数据包括前减速器的第一载荷响应数据和后减速器的第二载荷响应数据；根据所有典型路谱对应的第一载荷响应数据和第二载荷响应数据，分别处理得到在设定的目标验证时间下的第一目标载荷数据和第二目标载荷数据；根据所述第一目标载荷数据和所述第二目标载荷数据，分别处理得到所述整车仿真模型中前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱。
Description
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，具体而言，涉及一种纯电动汽车载荷谱生成方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
传统燃油车传动系统载荷谱开发主要通过规划实车路线，开展对标车型道路进行路谱采集转化得到。该方法存在开发周期长、费用高，且需要实车样品才能开展工作。
另外，大部分传统燃油车动力源唯一，即整车的动力均由唯一的动力系统和传动系统进行提供和传递。然而，为推动低碳经济的发展，新能源汽车产业应运而生，市面上的纯电动汽车越来越多。纯电动汽车的整车动力由两套电驱动总成联合提供，通常是通过生产厂家配置好相应的控制策略对这两套电驱动总成进行控制，但是，不同纯电动汽车生产厂家之间的控制策略相差甚大，难以通过传统燃油车中采用对标车型实测的方法获得精准的载荷谱，进而导致两套电驱动总成的关键零部件过设计或欠设计，影响整车使用寿命或控制性能。
发明内容
有鉴于此，为至少解决因不同纯电动汽车生产厂家之间的控制策略相差甚大，难以通过传统燃油车中采用对标车型实测的方法获得精准的载荷谱，进而导致两套电驱动总成的关键零部件过设计或欠设计，影响整车使用寿命或控制性能的技术问题，本发明实施例提供了一种纯电动汽车载荷谱生成方法、装置、电子设备和存储介质。
为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
本发明实施例的第一方面，提供了一种纯电动汽车载荷谱生成方法，包括：
融合目标控制策略构建纯电动汽车的动力学整车仿真模型；
根据预先获取的多个典型路谱，对所述整车仿真模型进行动力需求分析，得到每个典型路谱对应的载荷响应数据；所述载荷响应数据包括前减速器的第一载荷响应数据和后减速器的第二载荷响应数据；
根据所有典型路谱对应的第一载荷响应数据和第二载荷响应数据，分别处理得到在设定的目标验证时间下的第一目标载荷数据和第二目标载荷数据；
根据所述第一目标载荷数据和所述第二目标载荷数据，分别处理得到所述整车仿真模型中前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱。
本发明实施例的第二方面，提供了一种纯电动汽车载荷谱生成装置，包括：
模型构建模块，被配置为：融合目标控制策略构建纯电动汽车的动力学整车仿真模型；
运动仿真模块，被配置为：根据预先获取的多个典型路谱，对所述整车仿真模型进行动力需求分析，得到每个典型路谱对应的载荷响应数据；所述载荷响应数据包括前减速器的第一载荷响应数据和后减速器的第二载荷响应数据；
转化模块，被配置为：根据所有典型路谱对应的第一载荷响应数据和第二载荷响应数据，分别处理得到在设定的目标验证时间下的第一目标载荷数据和第二目标载荷数据；
载荷谱生成模块，被配置为：根据所述第一目标载荷数据和所述第二目标载荷数据，分别处理得到所述整车仿真模型中前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱。
本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现上述第一方面提供的纯电动汽车载荷谱生成方法。
本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面提供的纯电动汽车载荷谱生成方法。
本发明实施例提供的纯电动汽车载荷谱生成方法、装置、电子设备和存储介质，通过在纯电动汽车的动力学整车仿真模型构建阶段，融合了该纯电动汽车的实际生产商在实际应用中对纯电动汽车的前减速器和后减速器进行控制的控制策略，以使得最终构建的整车仿真模型可以在实际控制策略下进行仿真测试，能够使得最终得到的前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱更加精确，可以理解为能够更加贴合实际的纯电动汽车产品的全生命周期，很好地解决了控制策略，如扭矩分配策略的多样性给减速器耐久目标带来的不确定性问题，实现在产品设计初期得到能够满足实际控制需求的前、后减速器全生命周期载荷谱，以使得实际生产的产品具备更长的使用寿命和更加稳定的控制性能。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本发明实施例提供的一种电子设备的结构框图；
图2示出了本发明实施例提供的一种纯电动汽车载荷谱生成方法的流程图；
图3示出了本发明实施例提供的一种前减速器的扭矩数据和转速数据的曲线示意图；
图4示出了本发明实施例提供的一种纯电动汽车载荷谱生成装置的功能模块图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
为至少解决因不同纯电动汽车生产厂家之间的控制策略相差甚大，难以通过传统燃油车中采用对标车型实测的方法获得精准的载荷谱，进而导致两套电驱动总成的关键零部件过设计或欠设计，影响整车使用寿命或控制性能的技术问题，本发明提供了一种纯电动汽车载荷谱生成方法，通过在纯电动汽车的动力学整车仿真模型构建阶段，融合了该纯电动汽车的实际生产商在实际应用中对纯电动汽车的前减速器和后减速器进行控制的控制策略，以使得最终构建的整车仿真模型可以在实际控制策略下进行仿真测试，能够使得最终得到的前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱更加精确，可以理解为能够更加贴合实际的纯电动汽车产品的全生命周期，很好地解决了控制策略，如扭矩分配策略的多样性给减速器耐久目标带来的不确定性问题，实现在产品设计初期得到能够满足实际控制需求的前、后减速器全生命周期载荷谱，以使得实际生产的产品具备更长的使用寿命和更加稳定的控制性能。
本发明提供的纯电动汽车载荷谱生成方法可以应用于电子设备中，请参照图1，是电子设备的结构框图。所述电子设备100包括存储器110、处理器120及通信模块130。所述存储器110、处理器120以及通信模块130各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。
其中，存储器用于存储程序或者数据。所述存储器可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(ErasableProgrammable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric ErasableProgrammable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器用于读/写存储器中存储的数据或程序，并执行相应地功能。
通信模块用于通过网络建立电子设备与其它通信终端之间的通信连接，并用于通过所述网络收发数据。
应当理解的是，图1所示的结构仅为电子设备的结构示意图，所述电子设备还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
以下结合图2对本发明实施例提供的纯电动汽车载荷谱生成方法进行说明，图2是本发明实施例提供的一种纯电动汽车载荷谱生成方法的流程图，所述纯电动汽车载荷谱生成方法包括：
在步骤S210中，融合目标控制策略构建纯电动汽车的动力学整车仿真模型；
在步骤S220中，根据预先获取的多个典型路谱，对所述整车仿真模型进行动力需求分析，得到每个典型路谱对应的载荷响应数据；所述载荷响应数据包括前减速器的第一载荷响应数据和后减速器的第二载荷响应数据；
在步骤S230中，根据所有典型路谱对应的第一载荷响应数据和第二载荷响应数据，分别处理得到在设定的目标验证时间下的第一目标载荷数据和第二目标载荷数据；
在步骤S240中，根据所述第一目标载荷数据和所述第二目标载荷数据，分别处理得到所述整车仿真模型中前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱。
为了设计出更加符合实际应用需求、使用寿命更长或控制稳定性更高的纯电动汽车产品，相关设计人员在设计纯电动汽车之前，可以通过上述步骤S210～S240先生成当前设计的纯电动汽车的全生命周期载荷谱，然后再基于该全生命周期载荷谱来优化纯电动汽车的设计参数。
其中，为实现在开发初期阶段，充分考虑控制策略对纯电动汽车的前减速器和后减速器的分布影响，相关设计人员可以通过纯电动汽车的汽车仿真软件，如Cruise软件来输入目标控制策略，以使Cruise软件基于目标控制策略来生对应的整车仿真模型。在一些实施例中，为充分考虑扭矩分配策略对纯电动汽车的前减速器和后减速器的分布影响，所述目标控制策略可以包括扭矩分配策略，扭矩分配策略可以简单理解为：在纯电动汽车加速时，纯电动汽车的控制器为前驱动电机和后驱动电机分别提供多少动力，以使前驱动电机和后驱动电机分别以怎样的扭矩和转速运行，其具体解释可参见相关技术，在此不展开说明。相应的，上述步骤S210中，融合融合目标控制策略构建纯电动汽车的动力学整车仿真模型，可以包括：
在步骤S211中，在汽车仿真软件中确定用于构成纯电动汽车的部件仿真模块；所述部件仿真模块包括控制器仿真模块；
在步骤S212中，向所述控制器仿真模块输入前减速器和后减速器的扭矩分配策略，以得到带控制策略的控制器仿真模块；
在步骤S213中，根据纯电动汽车的组成部件间的动力传递方式、电能传输方式和通信方式，分别建立所有部件仿真模块间的机械连接、电气连接和信号连接，以得到纯电动汽车的动力学整车仿真模型。
对于步骤S211，在设计人员启动汽车仿真软件后，设计人员可以根据纯电动汽车的结构构成来在汽车仿真软件相关功能模块中选取相应的部件仿真模块，包括：电池组模块、前驱动电机模块、后驱动电机模块、前减速器模块、后减速器模块、制动器模块、轮胎模块、控制器模块等。设计人员选取好这些部件仿真模块、设置好各模块初始参数、以及输入目标控制策略之后，汽车仿真软件即可基于设计人员的选择操作来确定用于构成纯电动汽车的部件仿真模块，并向控制器仿真模块输入前减速器和后减速器的扭矩分配策略，以得到带控制策略的控制器仿真模块。接着，汽车仿真软件的执行设备可以根据纯电动汽车的组成部件间的动力传递方式、电能传输方式和通信方式，在汽车仿真软件中分别建立所有部件仿真模块间的机械连接、电气连接和信号连接，以得到纯电动汽车的动力学整车仿真模型。由此得到融合了扭矩分配策略的纯电动汽车的动力学整车仿真模型，为不同汽车生产厂商根据自身的扭矩分配策略来搭建对应的动力学整车仿真模型提供了一个很好的思路，能够使得各汽车生产厂商依据本发明实施例提供的纯电动汽车载荷谱生成方法来得到符合其扭矩分配策略或其他控制策略的纯电动汽车的全生命周期载荷谱。
在又一实施例中，在保证纯电动汽车的动力稳定性的情况下，还可以考虑到纯电动汽车的经济性，如续航能力的提升，此时的目标控制策略还可以包括能量回收策略，能量回收策略可以简单理解为：在纯电动汽车减速或刹车时，可通过纯电动汽车的制动系统来获取为电池充电的电能，此时前驱动电机和后驱动电机需分别提供多大的制动力，同理，能量回收策略的具体解释可参见相关技术，在此不展开说明。相应的，在所述步骤S212中，还包括：向所述控制器仿真模块输入前减速器和后减速器的能量回收策略。由此可以得到融合了扭矩分配策略和能量回收策略的纯电动汽车的动力学整车仿真模型，有利于为纯电动汽车的优化设计提供更好的参考依据。
构建得到融合目标控制策略的纯电动汽车的动力学整车仿真模型之后，可以通过步骤S220，将预先获取的多个典型路谱，输入到整车仿真模型，以进行动力需求分析得到每个典型路谱对应的载荷响应数据。其中，多个典型路谱可以在执行本发明实施例提供的纯电动汽车载荷谱生成方法之前获取，也可以在执行本发明实施例提供的纯电动汽车载荷谱生成方法的过程中获取，只要能够满足步骤S220的顺利执行即可。该多个典型路谱用于表征纯电动汽车在不同工况下的路谱，其可以预先构建并存储在云端中，以供云端所服务的客户在需要时调取。在本发明实施例中，多个典型路谱可以直接从云端获取到，也可以由使用本发明实施例提供的纯电动汽车载荷谱生成方法的开发人员根据实际应用需求，自行构建得到。
为了获得更加贴合纯电动汽车实际工况的路谱，并保证最终基于纯电动汽车的前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱进行设计的纯电动汽车能够适应于各种工况，在一些实施例中，本发明实施例提供的纯电动汽车载荷谱生成方法还包括上述多个典型路谱的构建过程，相应的，所述多个典型路谱的获取过程包括：
在步骤S201中，根据地域信息、交通信息、温度信息、道路类型、驾驶激烈程度和汽车保有量中的至少一项，从云端获取不同地域处不同用户的典型车辆行驶数据；
在步骤S202中，根据每个用户的典型车辆行驶数据中的多个特征参数，对每个用户的典型车辆行驶数据进行降维处理，得到降维后的典型车辆行驶数据；
在步骤S203中，对所有降维后的典型车辆行驶数据进行聚类分析，得到所述多个典型路谱。
对于步骤S201，执行该步骤的执行主体可以根据地域信息、交通信息、温度信息、道路类型、驾驶激烈程度和汽车保有量中的至少一项，从云端获取不同地域处不同用户的典型车辆行驶数据，其中，为了保证典型车辆行驶数据能够更加全面地覆盖各种工况，可以结合地域信息、交通信息、温度信息、道路类型、驾驶激烈程度和汽车保有量中的所有信息来选取最终的典型车辆行驶数据，例如，可以分别在东北、西南、西北、华南、华中、华北、华东各地域分别选取具备代表性道路类型和交通情况的典型城市，例如，在上述各地域都选取山地类型、平原类型、陡坡类型、平地类型、低温环境、正常温度环境、高温环境下、以及汽车目标销售区域的典型城市，然后在这些典型城市中再分别选取在交通拥堵、交通顺畅、驾驶急刹、驾驶平稳、驾驶缓慢等条件下，筛选出的用户在至少一个月内的车辆行驶数据。可以理解的，最终筛选出的是：至少包含东北、西南、西北、华南、华中、华北、华东等各地域中，不同道路类型、不同环境温度、不同交通情况、不同驾驶风格以及汽车保有量所指区域的多个用户对应的至少一个月的车辆行驶数据，即得到典型车辆行驶数据，该典型车辆行驶数据至少包括但不限于：车速、扭矩、转速和时间。
得到典型车辆行驶数据之后，可以通过上述步骤S202，对典型车辆行驶数据进行降维处理，以减少运算负担并消除掉一些非关注的数据，其中的降维处理可以采用主成分分析法(PCA，Principal Components Analysis)，具体的，针对每个用户的典型车辆行驶数据，该典型车辆行驶数据可以包括多个行驶片段，行驶片段可以理解为包括一次车辆上电和断电的这个过程中的车辆行驶数据，对于每个行驶片段，可以提取出当前所需生成的载荷谱所关注的信号作为特征参数，例如，可以提取出21个信号作为特征参数，具体的，可以从所述行驶片段的车速类、扭矩类、转速类和时间类等信号中分别提取几个信号，以得到21个信号，其中，对于车速类，可以提取出平均车速、最高车速、最低车速；其余类别的信号也可以基于此进行理解，在此不展开说明。提取出这些信号后，可以根据降维需求，利用主成分分析法对每个行驶片段所包含的21个信号进行降维处理，例如，将21个信号降维成6个信号，以得到降维后的典型车辆行驶数据。其中的降维处理原理可参见相关技术，在此不进行赘述。
接着，可以通过上述步骤S203，对降维后的所有典型车辆行驶数据进行聚类分析，例如，可以采用K-means聚类算法，根据均值将降维后的所有典型车辆行驶数据中相似的行驶片段进行归类，并选取距离聚类中心最近的行驶片段作为典型工况的典型路谱，以得到多个典型路谱。可以理解的，假设最终聚类将降维后的所有行驶片段归成6类，则此时将得到6个典型路谱。
由此，可以将通过步骤S201～S203构建得到的典型路谱作为整车仿真模型进行动力需求分析的输入，以使动力需求分析的结果可以覆盖更多的典型工况，有利于提高后续基于此生成的载荷谱的精准度。
另外，由于每一典型路谱的损伤不同，故为了保证每一类典型路谱对应的典型工况与用户实际驾驶工况的长度一致，以保证用户覆盖度的同时，也保证每一类典型路谱在用户行驶周期的里程占比与在汽车全生命周期的里程占比一致，以进一步提高后续全生命周期载荷谱构建的精准性，在一些实施例中，得到多个典型载荷谱之后，还可以对各典型载荷谱进行调整，以保证每一类典型路谱的里程比例关系不变，即，本发明实施例提供的纯电动汽车载荷谱生成方法，还可以包括：
在步骤S204中，对于每个典型路谱，根据所述典型路谱对应的所有典型车辆行驶数据的总里程数和所述典型路谱的里程数，确定所述典型路谱的工况强化系数；
相应的，所述步骤S220中，根据预先获取的多个典型路谱，对所述整车仿真模型进行动力需求分析，得到每个典型路谱对应的载荷响应数据，包括：
在步骤S221中，将每个典型路谱与其工况强化系统的乘积作为所述整车仿真模型的输入，以对所述整车仿真模型进行动力需求分析，得到每个典型路谱对应的载荷响应数据。
以下举个例子说明一下上述步骤S204的技术原理：
假设最终聚类得到S个典型路谱，分别为P1，P2……Ps-1，Ps；这S个典型路谱各自对应的里程数分别为：d1，d2……ds-1，ds；每类典型路谱所包含的所有行驶片段，即每类典型路谱所包含的所有典型车辆行驶数据的总里程数分别为：S1，S2……Ss-1，Ss；基于此，步骤S204的处理过程可以用下述公式(1)表示：
ki＝Si/di 公式(1)
公式(1)中，ki表示第i个典型路谱的工况强化系数，1≤i≤S。
得到各典型路谱的工况强化系数之后，可以通过步骤S221，将每个典型路谱与其工况强化系统的乘积作为所述整车仿真模型的输入，即将ki×Pi作为输入，代入到整车仿真模型进行动力需求分析，得到每个典型路谱对应的载荷响应数据。其中的动力需求分析的实现原理可参见相关技术，在此不进行赘述。
应理解，对整车仿真模型进行动力需求分析后，由于得到的载荷响应数据是整个仿真模型中所有相关部件的载荷响应数据，而在本发明实施例需生成前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱的场景下，可以从该载荷响应数据中提取出前减速器的第一载荷响应数据和后减速器的第二载荷响应数据。由此，针对每个典型路谱对整车仿真模型进行动力需求分析后，都可以从对应的载荷响应数据中提取出一系列的第一载荷响应数据和第二载荷响应数据。
得到所有典型路谱下的第一载荷响应数据和第二载荷响应数据之后，可以通过步骤S230，将所有第一载荷响应数据和所有第二载荷响应数据分别依次进行关注数据提取、载荷计数处理和等损伤转化处理，以得到在仿真场景下的目标验证时间对应的目标载荷数据。步骤S230的具体处理过程可以包括：
在步骤S231中，对于每个减速器，从所述减速器对应的载荷响应数据中提取减速器电机的扭矩数据和转速数据；
在步骤S232中，对于每个减速器中所需进行载荷谱构建的目标零部件，根据所述减速器的扭矩数据和转速数据，确定所述目标零部件在设定的目标失效模式下的载荷分析结果；
在步骤S233中，对于每个减速器，根据所述目标验证时间对所述减速器的目标零部件的载荷分析结果进行等损伤转化处理，以得到各减速器在所述目标验证时间下的目标载荷数据。
以下，举个例子说明一下步骤S231～S232的技术原理：
以前减速器为例进行说明，通过步骤S231，可以从前减速器的第一目标载荷响应数据中提取得到一系列的扭矩数据和转速数据；接着通过步骤S232，可以根据设计人员的仿真需求来确定前减速器中需进行载荷谱构建的目标零部件的目标失效模式，其中的目标零部件可以是前减速器的任一个关键部件，例如，齿轮、轮轴、油封等，其中的目标失效模式可以理解为目标零部件的失效原因，例如，当目标零部件为齿轮时，其失效模式可以是弯曲疲劳或接触疲劳。为便于说明，以下以目标零部件为齿轮、其失效模式为弯曲疲劳为例对步骤S232～S233进行说明：
在步骤S232中，可以基于前减速器中齿轮的弯曲疲劳对应的统计模型，通过前减速器的扭矩数据和转速数据，来开展齿轮的载荷计数，在此情况下，需要对齿轮的单个齿进行受力分析，所以在齿轮轴每转一圈，轮齿就承受一次脉动载荷，其寿命与齿轮转速相关，而转速也决定了齿轮轴的转动次数，因此，此时开展的齿轮载荷计数为T-n联合计数，其中T表示扭矩，该联合计数过程可以用公式(2)表示：
为方便理解公式(2)，以下结合图3进行说明，图3是本发明实施例提供的一种前减速器的扭矩数据和转速数据的曲线示意图，可以理解的，得到前减速器的所有扭矩数据和所有转速数据之后，可以生成所有扭矩数据随时间变化的曲线图，如图中T(t)曲线所示，在该曲线图中，还可以生成所有转速数据随时间变化的曲线图，如图中n(t)曲线所示。其中，为了简化运算，可以将扭矩T划分成M个扭矩区间，如图3中阴影部分，即为其中的一个扭矩区间tJ，1≤J≤M，可见该扭矩区间TJ在4个时间段中出现，即Δt1、Δt2、Δt3和Δt4。其中，在理论上，M越多越好，这样得到的载荷分析结果也更加精细化，在一些示例中，M可以为128。接着通过公式(2)分别统计各扭矩区间下的齿轮轴转动总次数，例如，统计扭矩区间TJ在Δt1～Δt4这4个时间段的齿轮轴转动总次数。因此，公式(2)中，nj表示在扭矩Tj下的齿轮轴转动总次数，m表示扭矩Tj对应有m个时间段，表示扭矩Tj在对应的第j个时间段Δtj内的转动次数，1≤j≤m。由此得到齿轮在弯曲疲劳下的载荷分析结果——各扭矩下的转动次数，相应的，可以基于此原理去计算其他目标零部件在目标失效模式下的载荷分析结果。
得到前减速器的齿轮在弯曲疲劳下的载荷分析结果——各转矩下的转动次数之后，可以通过等损伤转化处理，将载荷分析结果转化到台架试验用载荷谱，以将小扭矩高频次的载荷循环转化为大扭矩的循环次数，减少验证时间，起到验证加速作用。具体的转化原理可参见相关技术，本发明实施例中仅做简单说明：可以结合齿轮材料的S-N曲线，基于Palmgren-Miner线性疲劳累积损伤理论，将载荷幅值——扭矩Tj对应的转动次数转化为某一特定载荷幅值——扭矩TeqI对应的旋转次数neqI，M个小扭矩区间缩减成Q个大扭矩区间，Q小于M，例如，假设有10个扭矩区间，分别为(0，5]，(5，10]，(10，15]，(15，20]，(20，25]，(25，30]，(30，35]，(35，40]，(40，45]，(45，50]，而当前需要转化成3个大扭矩区间，分别为(0，15]，(15，30]，(30，50]；这么一来，小扭矩区间中，扭矩小于或等于15的各扭矩区间，即(0，5]，(5，10]，(10，15]这三个小扭矩区间对应的转动次数之和记录为大扭矩区间(0，15]对应的转动次数；同理，将小扭矩区间中在(15，30]范围内的各扭矩区间，即(15，20]，(20，25]，(25，30]这三个小扭矩区间对应的转动次数之和记录为大扭矩区间(15，30]的转动次数；同样，将小扭矩区间中在(30，50]范围内的各扭矩区间，即(30，35]，(35，40]，(40，45]，(45，50]这四个小扭矩区间对应的转动次数之和记录为大扭矩区间(30，50]对应的转动次数。其中，扭矩的单位可以为Nm。由此得到前减速器在所述目标验证时间下的目标载荷数据。其中，所述目标验证时间可以表示设计人员希望可以在多长时间内完成对目标载荷数据的输出，并基于此来确定没有超出电机极限工作参数的最大输入转速，以保证每一个工况下电机的验证功率不大于实际电机的峰值功率。最终得到的目标载荷数据可以表现为非全生命周期的载荷谱，其包括在固定扭矩、固定转速下所需要的时间，以表1所示为例：
表1八级载荷谱
| 输入扭矩(Nm) | 输入转速(r/min) | 时间(h) |
| 265.0 | 3500 | 0.02 |
| 260.0 | 3500 | 3.36 |
| 247.0 | 3500 | 15.31 |
| 221.0 | 4000 | 35.54 |
| 188.5 | 5000 | 134.08 |
| 149.5 | 6300 | 210.48 |
| 110.5 | 6300 | 412.16 |
| 71.5 | 6300 | 553.61 |
| 32.5 | 6300 | 536.51 |
另外，后减速器对应的第二目标载荷数据的获取过程可参见上述前减速器对应的第一目标载荷数据的获取过程，在此不进行赘述。
得到各减速器对应的目标载荷数据后，即可通过所述步骤S240，根据各减速器的目标载荷数数据，处理得到各减速器的全生命周期。具体的，所述步骤S240可以包括：
在步骤S241中，对于每个减速器，根据设定的目标寿命里程和所有用户的典型车辆行驶数据对应的总里程数，确定所述减速器的里程强化系数；
在步骤S242中，对于每个减速器，根据所述减速器的里程强化系数和所述减速器对应的目标载荷数据，确定所述减速器的全生命周期载荷谱，以分别得到所述整车仿真模型中前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱。
以下，举个例子说明下步骤S241～S242的技术原理：
假设期望实际的纯电动汽车产品的目标寿命为24万公里，当然，也还可以是其他公里，例如30万公里，目标寿命可根据实际产品的寿命设计需求而定，在此不做限定。则各减速器的里程强化系数可以通过下述公式(3)计算得到：
L＝Lm/Sum(Si) 公式(3)
公式(3)中，L表示减速器的里程强化系数，Lm表示目标寿命，Sum(Ss)表示所有用户的典型车辆行驶数据对应的总里程数，即Sum(Si)＝S1+S2+……+Ss-1+Ss。
得到各减速器的里程强化系数之后，对于每个减速器，可以将该减速器的里程强化系数和目标载荷数据中的时间数据相乘，而目标载荷数据中的输入扭矩和输入转速都保持原值，即可得到各减速器的全生命周期载荷谱。该载荷谱可以表现为表1所示的形式，但不限于此。
值得注意的是，本发明上述任一实施例中的技术特征或技术方案可以相互组合，只要不存在组合矛盾即可。
为了执行上述实施例及各个可能的方式中的相应步骤，下面给出一种纯电动汽车载荷谱生成装置的实现方式，可选地，该纯电动汽车载荷谱生成装置可以采用上述图1所示的电子设备的器件结构。进一步地，请参阅图4，图4为本发明实施例提供的一种纯电动汽车载荷谱生成装置的功能模块图。需要说明的是，本实施例所提供的纯电动汽车载荷谱生成装置，其基本原理及产生的技术效果和上述实施例相同，为简要描述，本实施例部分未提及之处，可参考上述的实施例中相应内容。该纯电动汽车载荷谱生成装置400包括：
模型构建模块410，被配置为：融合目标控制策略构建纯电动汽车的动力学整车仿真模型；
运动仿真模块420，被配置为：根据预先获取的多个典型路谱，对所述整车仿真模型进行动力需求分析，得到每个典型路谱对应的载荷响应数据；所述载荷响应数据包括前减速器的第一载荷响应数据和后减速器的第二载荷响应数据；
转化模块430，被配置为：根据所有典型路谱对应的第一载荷响应数据和第二载荷响应数据，分别处理得到在设定的目标验证时间下的第一目标载荷数据和第二目标载荷数据；
载荷谱生成模块440，被配置为：根据所述第一目标载荷数据和所述第二目标载荷数据，分别处理得到所述整车仿真模型中前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱。
在一些实施例中，所述模型构建模块410包括：
仿真模块确定单元，被配置为：在汽车仿真软件中确定用于构成纯电动汽车的部件仿真模块；所述部件仿真模块包括控制器仿真模块；
控制策略输入单元，被配置为：向所述控制器仿真模块输入前减速器和后减速器的扭矩分配策略，以得到带控制策略的控制器仿真模块；
仿真模型构建单元，被配置为：根据纯电动汽车的组成部件间的动力传递方式、电能传输方式和通信方式，分别建立所有部件仿真模块间的机械连接、电气连接和信号连接，以得到纯电动汽车的动力学整车仿真模型。
在一些实施例中，所述目标控制策略还包括能量回收策略；相应的，所述控制策略输入单元还被配置为：向所述控制器仿真模块输入前减速器和后减速器的能量回收策略。
在一些实施例中，所述纯电动汽车载荷谱生成装置400还可以包括：
路谱构建模块，被配置为：根据地域信息、交通信息、温度信息、道路类型、驾驶激烈程度和汽车保有量中的至少一项，从云端获取不同地域处不同用户的典型车辆行驶数据；根据每个用户的典型车辆行驶数据中的多个特征参数，对每个用户的典型车辆行驶数据进行降维处理，得到降维后的典型车辆行驶数据；对所有降维后的典型车辆行驶数据进行聚类分析，得到所述多个典型路谱。
在一些实施例中，所述路谱构建模块还被配置为：在得到所述多个典型路谱之后，对于每个典型路谱，根据所述典型路谱对应的所有典型车辆行驶数据的总里程数和所述典型路谱的里程数，确定所述典型路谱的工况强化系数。相应的，所述运动仿真模块420被适应性地调整配置为：将每个典型路谱与其工况强化系统的乘积作为所述整车仿真模型的输入，以对所述整车仿真模型进行动力需求分析，得到每个典型路谱对应的载荷响应数据。
在一些实施例中，所述转化模块430，包括：
数据提取单元，被配置为：对于每个减速器，从所述减速器对应的载荷响应数据中提取减速器电机的扭矩数据和转速数据；
载荷分析单元，被配置为：对于每个减速器中所需进行载荷谱构建的目标零部件，根据所述减速器的扭矩数据和转速数据，确定所述目标零部件在设定的目标失效模式下的载荷分析结果；
等损伤处理单元，被配置为：对于每个减速器，根据所述目标验证时间对所述减速器的目标零部件的载荷分析结果进行等损伤转化处理，以得到各减速器在所述目标验证时间下的目标载荷数据。
在一些实施例中，所述载荷谱生成模块440包括：
里程强化单元，被配置为：对于每个减速器，根据设定的目标寿命里程和所有用户的典型车辆行驶数据对应的总里程数，确定所述减速器的里程强化系数；
载荷谱确定单元，被配置为：对于每个减速器，根据所述减速器的里程强化系数和所述减速器对应的目标载荷数据，确定所述减速器的全生命周期载荷谱，以分别得到所述整车仿真模型中前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱。
可选地，上述模块可以软件或固件(Firmware)的形式存储于图1所示的存储器中或固化于电子设备的操作系统(Operating System，OS)中，并可由图1中的处理器执行。同时，执行上述模块所需的数据、程序的代码等可以存储在存储器中。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种纯电动汽车载荷谱生成方法，其特征在于，包括：
融合目标控制策略构建纯电动汽车的动力学整车仿真模型；
根据预先获取的多个典型路谱，对所述整车仿真模型进行动力需求分析，得到每个典型路谱对应的载荷响应数据；所述载荷响应数据包括前减速器的第一载荷响应数据和后减速器的第二载荷响应数据；
根据所有典型路谱对应的第一载荷响应数据和第二载荷响应数据，分别处理得到在设定的目标验证时间下的第一目标载荷数据和第二目标载荷数据；
根据所述第一目标载荷数据和所述第二目标载荷数据，分别处理得到所述整车仿真模型中前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标控制策略包括扭矩分配策略；
所述融合目标控制策略构建纯电动汽车的动力学整车仿真模型，包括：
在汽车仿真软件中确定用于构成纯电动汽车的部件仿真模块；所述部件仿真模块包括控制器仿真模块；
向所述控制器仿真模块输入前减速器和后减速器的扭矩分配策略，以得到带控制策略的控制器仿真模块；
根据纯电动汽车的组成部件间的动力传递方式、电能传输方式和通信方式，分别建立所有部件仿真模块间的机械连接、电气连接和信号连接，以得到纯电动汽车的动力学整车仿真模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标控制策略还包括能量回收策略；
所述向所述控制器仿真模块输入前减速器和后减速器的扭矩分配策略中，还包括：向所述控制器仿真模块输入前减速器和后减速器的能量回收策略。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个典型路谱的获取过程包括：
根据地域信息、交通信息、温度信息、道路类型、驾驶激烈程度和汽车保有量中的至少一项，从云端获取不同地域处不同用户的典型车辆行驶数据；
根据每个用户的典型车辆行驶数据中的多个特征参数，对每个用户的典型车辆行驶数据进行降维处理，得到降维后的典型车辆行驶数据；
对所有降维后的典型车辆行驶数据进行聚类分析，得到所述多个典型路谱。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，得到所述多个典型路谱之后，所述方法还包括：
对于每个典型路谱，根据所述典型路谱对应的所有典型车辆行驶数据的总里程数和所述典型路谱的里程数，确定所述典型路谱的工况强化系数；
所述根据预先获取的多个典型路谱，对所述整车仿真模型进行动力需求分析，得到每个典型路谱对应的载荷响应数据，包括：
将每个典型路谱与其工况强化系统的乘积作为所述整车仿真模型的输入，以对所述整车仿真模型进行动力需求分析，得到每个典型路谱对应的载荷响应数据。
6.根据权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所有典型路谱对应的第一载荷响应数据和第二载荷响应数据，分别处理得到在设定的目标验证时间下的第一目标载荷数据和第二目标载荷数据，包括：
对于每个减速器，从所述减速器对应的载荷响应数据中提取减速器电机的扭矩数据和转速数据；
对于每个减速器中所需进行载荷谱构建的目标零部件，根据所述减速器的扭矩数据和转速数据，确定所述目标零部件在设定的目标失效模式下的载荷分析结果；
对于每个减速器，根据所述目标验证时间对所述减速器的目标零部件的载荷分析结果进行等损伤转化处理，以得到各减速器在所述目标验证时间下的目标载荷数据。
7.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标载荷数据和所述第二目标载荷数据，分别处理得到所述整车仿真模型中前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱，包括：
对于每个减速器，根据设定的目标寿命里程和所有用户的典型车辆行驶数据对应的总里程数，确定所述减速器的里程强化系数；
对于每个减速器，根据所述减速器的里程强化系数和所述减速器对应的目标载荷数据，确定所述减速器的全生命周期载荷谱，以分别得到所述整车仿真模型中前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱。
8.一种纯电动汽车载荷谱生成装置，其特征在于，包括：
模型构建模块，被配置为：融合目标控制策略构建纯电动汽车的动力学整车仿真模型；
运动仿真模块，被配置为：根据预先获取的多个典型路谱，对所述整车仿真模型进行动力需求分析，得到每个典型路谱对应的载荷响应数据；所述载荷响应数据包括前减速器的第一载荷响应数据和后减速器的第二载荷响应数据；
转化模块，被配置为：根据所有典型路谱对应的第一载荷响应数据和第二载荷响应数据，分别处理得到在设定的目标验证时间下的第一目标载荷数据和第二目标载荷数据；
载荷谱生成模块，被配置为：根据所述第一目标载荷数据和所述第二目标载荷数据，分别处理得到所述整车仿真模型中前减速器和后减速器的全生命周期载荷谱。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现权利要求1-7任一所述的方法。
10.一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权利要求1-7中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311709155.8A CN117932768A (zh) | 2023-12-12 | 2023-12-12 | 纯电动汽车载荷谱生成方法、装置、设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311709155.8A CN117932768A (zh) | 2023-12-12 | 2023-12-12 | 纯电动汽车载荷谱生成方法、装置、设备和存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117932768A true CN117932768A (zh) | 2024-04-26 |
Family
ID=90751430
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311709155.8A Pending CN117932768A (zh) | 2023-12-12 | 2023-12-12 | 纯电动汽车载荷谱生成方法、装置、设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117932768A (zh) |
-
2023
- 2023-12-12 CN CN202311709155.8A patent/CN117932768A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Tian et al. | An adaptive ECMS with driving style recognition for energy optimization of parallel hybrid electric buses | |
| Vagg et al. | Stochastic dynamic programming in the real-world control of hybrid electric vehicles | |
| Muratori et al. | Highly-resolved modeling of personal transportation energy consumption in the United States | |
| CN110936949B (zh) | 基于行驶工况的能量控制方法、设备、存储介质及装置 | |
| Neumann et al. | Eco‐driving strategies in battery electric vehicle use–how do drivers adapt over time? | |
| Tannahill et al. | Driver alerting system using range estimation of electric vehicles in real time under dynamically varying environmental conditions | |
| Zhang et al. | Optimal Control Strategy Design Based on Dynamic Programming for a Dual‐Motor Coupling‐Propulsion System | |
| CN112526351B (zh) | 一种评估电动汽车的动力电池健康状态及剩余寿命的方法 | |
| Alvarez et al. | Evaluating the effect of a driver’s behaviour on the range of a battery electric vehicle | |
| Xu et al. | A scalable energy modeling framework for electric vehicles in regional transportation networks | |
| Pourabdollah et al. | Effect of driving, charging, and pricing scenarios on optimal component sizing of a PHEV | |
| US20060155541A1 (en) | Method of modeling vehicle parameter cycles | |
| Kim et al. | Thermal model development and validation for 2010 Toyota Prius | |
| Souffran et al. | Simulation of real-world vehicle missions using a stochastic Markov model for optimal design purposes | |
| Thorgeirsson et al. | An investigation into key influence factors for the everyday usability of electric vehicles | |
| Ou et al. | A method for determining optimal electric range by considering electric vehicle lightweighting on perceived ownership cost | |
| Tepe et al. | Lithium-ion battery utilization in various modes of e-transportation | |
| WO2022062943A1 (zh) | 一种车辆的能耗分析方法、装置和车辆 | |
| CN117932768A (zh) | 纯电动汽车载荷谱生成方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN110481538B (zh) | 分配混合动力车辆转矩的方法及装置、智能网联车辆系统 | |
| Liu et al. | An energy management of plug-in hybrid electric vehicles based on driver behavior and road information | |
| Harris | Implementation of radial basis function artificial neural network into an adaptive equivalent consumption minimization strategy for optimized control of a hybrid electric vehicle | |
| CN115470985A (zh) | 一种电动汽车充电负荷的预测方法及系统 | |
| Ramanujam et al. | A study of parameters influencing energy consumption of an electric vehicle | |
| CN114056187B (zh) | 车辆续航里程计算方法、装置、设备及存储介质 |
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 |