基于等效油耗极小值算法(ECMS)的串联混合动力汽车能量管理策略程序设计与优化:Simulink模型下的油电转化因子二分法应用,基于等效油耗极小值算法(ECMS)的串联型混合动力汽车能量管理策略程序 1.基于simulink模型搭建。 2.包含控制策略模块,驾驶员模块,电机模块,发动机-发电机组模块。 3.采用二分法获得工况对应的最优油电转化因子。 ,基于等效油耗极小值算法(ECMS)的串联型混合动力车能量管理策略程序; Simulink模型搭建; 控制策略模块; 驾驶员模块; 电机模块; 发动机-发电机组模块; 二分法获得最优油电转化因子。,基于ECMS的混合动力汽车能量管理策略程序:Simulink模型下的多模块协同优化
2025-04-11 23:56:59 32KB
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智能车载互联系统蓝牙方案 该方案主要介绍了一个基于BC5MM蓝牙模块+苹果MFI认证芯片的智能车载互联系统蓝牙方案,该方案专门为汽车音响开发,旨在实现手机屏幕和车机屏幕同步互动功能。 蓝牙模块采用的VREG高电平开机、低电平关机,开机后自动连接最近连接的手机。首次使用时,需要发送指令让模块进入配对模式,然后从手机端查找蓝牙设备(模块默认设备名称为“BC5MP”),查找到设备后选择连接,手机端将提示输入配对密码(模块默认密码为“0000”,蓝牙2.1或以上版本手机不需要输入密码),输入正确的配对密码后手机将与模块建立连接。 该方案支持多种蓝牙协议,包括A2DP(音乐播放)、AVRCP(流媒体控制及音乐封面传输)、HFP(免提通话)、SPP(数据传输)、PBAPC(电话本同步)和HID(鼠标)、IAP(IOS系统的数据传输)等。这些协议使得手机和车机之间能够实现实时的数据传输和互动。 在实现手机屏幕和车机屏幕同步互动功能方面,该方案采用UART接口与MCU通信,通过车机MCU实现对蓝牙模块的控制和数据通信。同时,通过我司提供的手机APP获取手机分辨率和横竖屏状态,实现坐标同步,保证触摸功能的准确性。 该方案还支持CSR最新CVC回音消除功能,使得免提通话更加清晰。此外,模块还含有苹果MFI认证芯片,确保了蓝牙模块的安全性和可靠性。 该智能车载互联系统蓝牙方案旨在提供一个高效、可靠的蓝牙连接解决方案,为汽车音响和车机之间的数据传输和互动提供了一个强有力的支持。 知识点: 1. 蓝牙协议:A2DP、AVRCP、HFP、SPP、PBAPC、HID、IAP等 2. 蓝牙模块:BC5MM蓝牙模块+苹果MFI认证芯片 3. 蓝牙连接方式:UART接口与MCU通信 4. 手机屏幕和车机屏幕同步互动功能:通过车机MCU实现对蓝牙模块的控制和数据通信,并获取手机分辨率和横竖屏状态,实现坐标同步 5. CSR最新CVC回音消除功能:使得免提通话更加清晰 6. 苹果MFI认证芯片:确保了蓝牙模块的安全性和可靠性 7. 蓝牙设备名称:BC5MP 8. 配对密码:默认密码为“0000”,蓝牙2.1或以上版本手机不需要输入密码
2025-04-10 00:47:28 36KB 智能车载 技术应用 汽车电子
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在当今社会,纯电动汽车(EV)作为一种新型能源汽车,对于减少空气污染、降低对传统化石燃料的依赖以及推动可持续交通的发展起到了重要作用。为了深入理解和研究纯电动汽车的性能和动力学行为,研究人员和工程师们利用Matlab Simulink软件开发了一系列的仿真模型。这些模型覆盖了包括电机、电池、变速器、驾驶员行为以及整车动力学在内的多个方面,构成了一个完整的整车仿真系统。通过对这些模型的分析和仿真运行,可以对纯电动汽车的各种性能指标进行预测和优化,从而在实际生产和设计之前,提前发现和解决问题。 电机模型主要关注于电动机的转矩输出特性、效率、散热能力以及控制策略等方面。电机的性能直接影响到纯电动汽车的动力表现和能量利用效率,因此,在仿真模型中需要精确地模拟电机的动态响应和稳态特性。电池模型则关注电池的充放电特性、能量密度、循环寿命和热管理等,这些都是影响纯电动汽车续航里程和安全性的关键因素。通过仿真模型,可以研究不同工况下的电池性能变化,以及最佳的充电策略。 变速器模型涉及到变速器的换挡逻辑、传动效率和齿轮比等,它对整车的加速性能和能量利用效率有显著影响。驾驶员模型则尝试模拟驾驶员的操作行为,如加速、减速和转向等,这对于评估车辆的响应特性和乘坐舒适性至关重要。整车动力学模型则将上述所有子系统模型集成为一个整体,以预测纯电动汽车在各种行驶条件下的动力学表现,包括加速度、稳定性、操控性和制动性能等。 通过这些仿真模型,研究人员可以对纯电动汽车进行全面的分析,不仅包括常规的加速和制动测试,还能够模拟极端工况下的性能表现,从而确保车辆的安全性和可靠性。此外,仿真模型还可以帮助设计师进行更高效的设计迭代,通过改变仿真中的参数,快速评估不同设计方案的优劣,节约了时间和成本。 在实际的交通环境中,纯电动汽车的性能还会受到外部条件的影响,如天气、道路条件以及交通流量等。因此,仿真模型还应该考虑到这些因素的不确定性,以便进行更为准确的预测。在进行仿真分析时,研究人员往往会利用软件中提供的各种模块,例如车辆动力学模块、环境模块和控制模块等,这些模块可以进行复杂的计算和模拟,为纯电动汽车的研究提供强大的支持。 文章标题通用版十字路口交通灯仿真运行程序车辆.doc、纯电动汽车整车仿真模型深度解析随着电.doc等文档,以及相关的图片和文本文件,很可能是对上述仿真模型进行详细解释和说明的资料。这些文件可能包含了模型的具体构建方法、参数设置、仿真步骤以及结果分析等方面的内容。例如,“文章标题通用版十字路口交通灯仿真运行程序车辆.doc”可能描述了纯电动汽车在交通环境中的运行仿真,包括与交通灯系统的交互等;而“纯电动汽车整车仿真模型电机模型.html”可能详细介绍了电机模型的构建和仿真过程。 通过对纯电动汽车整车仿真模型的研究,不仅可以提升纯电动汽车的设计和制造水平,还可以帮助我们更好地理解和掌握纯电动汽车的运行机理,为纯电动汽车的广泛应用和推广打下坚实的基础。
2025-04-09 17:37:18 294KB 数据结构
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内容概要:本文详细介绍了CAPL测试脚本的开发技巧以及CANoe平台的搭建方法,涵盖了多个实际项目的自动化测试案例。首先讲解了CAN电压读取的基本脚本编写,接着深入探讨了Busoff故障注入、UDS诊断自动化、自动化报告生成等方面的技术细节。文中提供了大量实用的代码片段,如电压监测、总线故障模拟、UDS诊断请求、分页处理等,并分享了许多实际项目中的经验和解决方案。此外,还讨论了Autosar架构下的通信矩阵动态加载、网络管理报文处理等问题,强调了代码质量和测试思维的重要性。 适合人群:从事汽车电子测试工作的工程师和技术人员,尤其是有一定编程基础并希望深入了解CAPL脚本开发的人群。 使用场景及目标:适用于汽车电子系统的自动化测试,旨在提高测试效率和准确性,解决实际项目中的常见问题,如总线故障、电压波动、诊断协议实现等。通过学习本文提供的技术和实践经验,读者可以更好地应对复杂的测试任务,优化测试流程。 其他说明:文章不仅提供了具体的代码实现,还分享了大量的实战经验和调试技巧,帮助读者理解和掌握CAPL脚本开发的关键要点。同时,作者还提到了一些高级应用,如基于CAPL的AI算法自动化验证,
2025-04-09 17:22:12 129KB CAPL CANoe 自动化测试
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基于MPC的电动汽车分布式协同自适应巡航控制:上下分层控制与仿真结果展示,基于MPC的电动汽车协同自适应巡航控制:上下分层控制与仿真结果展示,基于MPC的分布式电动汽车协同自适应巡航控制,采用上下分层控制方式,上层控制器采用模型预测控制mpc方式,产生期望的加速度,下层根据期望的加速度分配扭矩;仿真结果良好,能够实现前车在加减速情况下,规划期望的跟车距离,产生期望的加速度进行自适应巡航控制。 ,关键词:MPC(模型预测控制); 分布式电动汽车; 协同自适应巡航控制; 上下分层控制方式; 期望加速度; 扭矩分配; 仿真结果良好; 前车加减速; 跟车距离。,基于MPC的分层控制电动汽车自适应巡航系统,仿真实现前车加减速跟车距离自适应
2025-04-09 14:20:50 1.34MB scss
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一个面向对象设计与分析的实例,可以帮助理解这门课的内容
2025-04-09 11:24:08 1.37MB UML
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文件名:Realistic Car Controller v3.95.unitypackage Realistic Car Controller 是一款在 Unity 中用于实现高度真实感的车辆控制和物理效果的插件。它提供了一整套车轮物理、动力学、碰撞检测以及其他重要功能,能够帮助开发者轻松创建逼真的汽车模拟或赛车游戏。以下是该插件的一些主要特点和功能: 主要特点: 真实的物理模拟: 提供高度精确的车轮物理,能够模拟真实的轮胎与地面之间的互动。 支持复杂的悬挂系统,可以根据地形变化调整汽车的行驶方式。 引擎、转向、刹车和加速等系统都基于真实物理算法,提供更真实的驾驶体验。 多种驾驶模式: 提供不同的控制方式,适合不同类型的游戏。包括传统的赛车游戏控制、模拟驾驶以及更轻松的街机式驾驶控制。 支持手动和自动变速器,用户可以自由设置。 高级车体控制: 支持不同类型的汽车(如运动型、SUV、卡车等)定制,可以调整每辆车的重量、引擎力量、车轮配置等参数。 车辆能够根据不同的地面情况(如草地、雪地、泥地等)表现出不同的牵引力和滑移效果。 细致的视觉效果: 支持实时反射..
2025-04-08 09:36:40 34.93MB Unity插件
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"五类实时交通目标检测自建数据集:涵盖汽车、灯光、摩托、行人与路标,总计1498张原始图片资源",5类实时交通自建目标检测数据集 该数据集包括car,light,moto,person,signs等5个类别 总计图片1498张,训练集998张图像,验证集和测试集分别是250张图片 数据集已经划分为训练集 验证集 测试集 数据集支持YOLO格式 VOC格式 COCO格式 数据集在yolov8s上mAP50是0.763,P是0.791 数据集未经任何图像预处理等操作,皆是原始图片 可直接使用,可直接使用,可直接使用 ,核心关键词: 5类实时交通; 自建目标检测数据集; car; light; moto; person; signs; 1498张图片; 训练集; 验证集; 测试集; YOLO格式; VOC格式; COCO格式; yolov8s; mAP50; P值; 未经预处理; 原始图片; 可直接使用。,五个类别交通实时目标检测自建数据集:1498张原图覆盖car等5种对象
2025-04-07 10:53:19 3.75MB
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本文档为UML汽车租赁系统的活动图和状态图,主要包括车辆状态图、系统状态图、客户在系统中可能出现的状态图、系统维护人员在系统中可能出现的状态图、系统维护人员在系统中可能出现的状态图、客户注册活动图、客户查询车辆信息活动图、网上预定车辆活动图、还车申请活动图、系统维护人员管理用户信息活动图、催缴金额活动图。相应的原开发UML汽车租赁系统状态图活动图.mdj文档要在本人上传中寻找,开发软件为startuml。 **UML(统一建模语言)是软件工程领域中一种重要的建模工具,用于描绘系统的结构和行为。在本文档中,我们重点关注的是应用于汽车租赁系统的UML活动图和状态图,它们帮助我们理解系统各个组件的行为流程以及系统内各参与者的状态变化。** **一、状态图** 状态图是UML中用来描述对象在其生命周期中的行为,通过一系列的状态和转换来表示。在汽车租赁系统中,有以下几个关键的状态图: 1. **车辆状态图**:车辆在租赁过程中可能经历“空闲”、“已预订”、“出租中”、“待还车”和“已归还”的状态,每种状态之间的转换反映了车辆的租赁过程。 2. **系统状态图**:这个全局视图展示了系统在不同阶段(如运行、维护、更新等)的状态,以及如何响应外部事件或内部条件的变化。 3. **客户状态图**:客户在系统中可能有“未注册”、“注册”、“租赁中”、“欠款”、“正常”等状态,状态间的转换反映了客户的使用历程。 4. **系统维护人员状态图**:维护人员可能涉及“登录”、“处理请求”、“系统维护”等状态,这些状态揭示了他们的工作流程。 5. **技术人员状态图**:技术人员可能的状态包括“未分配任务”、“处理故障”、“更新系统”等,体现了他们在系统运维中的角色。 **二、活动图** 活动图是另一种UML图表,它关注的是系统中执行的动作或活动,以及这些动作如何顺序或并发地进行。在汽车租赁系统中,以下活动图尤为重要: 1. **客户注册活动图**:描述了客户从访问网站到完成注册的整个过程,包括输入信息、验证身份、创建账户等步骤。 2. **客户查询车辆信息活动图**:显示了客户如何浏览车辆信息,进行筛选、比较,并可能对感兴趣的车辆进行收藏或预订。 3. **网上预定车辆活动图**:详细阐述了从选择车辆到提交订单的过程,包括支付押金、确认租赁日期等环节。 4. **还车申请活动图**:展示客户如何发起还车请求,以及系统如何处理这些请求,包括检查车辆状况、计算费用等步骤。 5. **系统维护人员管理用户信息活动图**:描述了维护人员如何查看、更新或处理用户数据,如处理投诉、修改账户状态等。 6. **催缴金额活动图**:当客户存在欠款时,系统如何提醒或催促客户支付,包括发送通知、记录支付情况等操作。 这些活动图和状态图的结合使用,为汽车租赁系统提供了全面的模型,帮助开发者理解系统的动态行为,识别潜在问题,并优化设计。通过startuml软件,可以方便地创建、编辑和共享这些图形,进一步提升团队的协作效率。
2025-04-04 17:47:32 1.51MB uml 汽车租赁系统
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知识图谱基于neo4j的汽车知识图谱,使用flask构建系统,Echarts可视化.zip 基于neo4j的汽车知识图谱,使用flask构建系统,Echarts可视化.zip基于neo4j的汽车知识图谱,使用flask构建系统,Echarts可视化.zip基于neo4j的汽车知识图谱,使用flask构建系统,Echarts可视化.zip基于neo4j的汽车知识图谱,使用flask构建系统,Echarts可视化.zip基于neo4j的汽车知识图谱,使用flask构建系统,Echarts可视化.zip基于neo4j的汽车知识图谱,使用flask构建系统,Echarts可视化.zip基于neo4j的汽车知识图谱,使用flask构建系统,Echarts可视化.zip
2025-04-02 15:56:18 3.97MB flask 知识图谱 echarts
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