（1）整车动力性需求功率验算 1）最高车速对应的功率需求计算 最高车速时，车辆主要受到滚动阻力和风阻的影响，忽略坡度阻力的情况下，最 大需求功率 _ maxm vP 为 2 max max _ max ( ) 3600 21.15 d m v v C Av P mgf     ································ (4.1) 其中， max v 为最高车速；   为系统效率；m 为在原车整备质量基础上加载 165kg 后的质量。根据目标车型的基本参数可以得到在最高车速下的功率需求约为 45kW。 2）最大爬坡度对应的功率需求计算 以稳定车速 0 v 通过 max  的坡度时，车辆所需功率 0_ v P  为 0 2 minmin _ max max ( cos sin ) 3600 21.15 d v C Avv P mgf mg         ···················· (4.2) 取最大坡度为 30 度， max max arctan  。最低通过车速为 20km/h 时，所需功率为 36.3kW。 3）加速时间对应的功率需求计算 车辆加速过程中，所受到的阻力主要包括滚阻、风阻以及加速阻力，忽略坡路阻 力，加速后期所需功率最大，此时的加速功率需求 acc P 为 2 ( ) 3600 21.15 d acc f w j C Avv dv P P P P mgf m dt          ····················· (4.3) 其中， 为旋转质量换算系数； v为加速后期车速； dv dt 为加速后期加速度。 在初步验算过程中，为了简化计算，采用一种常用的等效方式表达加速过程中的 车速与加速末时车速和加速时间的关系，如式 4.4 所示[37] ( ) a m m t v v t  ································ ·············· (4.4) 其中， m v 为车辆加速后期车速； m t 为加速时间； a 为拟合系数，通常取为 0.5。 由此可得，加速时间需求功率为 3 2 1 ( ) 3600 1.5 52.875 7.2 m d m m acc m m m v C Av v P mgf t t m t      ························ (4.5) 初步估算得加速功率需求为 72.6kW，大于其他两个动力指标下的功率需求。 （2）基速比选择及电机功率需求计算

图3.25 动力电池循环寿命与温度关系 从试验结果可以看出，动力电池的循环寿命随着使用环境温度的升高而逐渐减少。 另外，通过文献[123]的试验结果（如图 3.25（b）所示）还可以看出，在 20℃左右时， 电池的循环寿命次数达到最大。因而通常将动力电池的温度区间定义为 20~40℃左右。 3）放电深度（DOD）和倍率，放电深度和放电倍率是电池在使用过程中的两个 关键控制参数。处于不同放电深度下即 SOC 状态时的电池活性物质以及电解液浓度等 均有所不同，由此会对电池的电化学反应过程产生影响，多次循环后产生明显不同的 容量衰减性能；而放电倍率主要会影响电池的极化程度，放电倍率越大极化现象（极 化电势）即越明显，电池系统会越偏离平衡状态，由此带来电池极板的加速老化，缩 短电池寿命。 纯电动汽车用动力电池属于能量型电池，其正常的充放电倍率一般在±3C 以内， 在这样的放电倍率下，由放电倍率对循环寿命造成的影响基本可以忽略不计。文献[123] 针对 CBP2450 型号的动力电池组进行不同倍率下的循环放电试验结果如图 3.26 所示。 而在 HEV 的应用中，放电倍率可达到 10C，此时倍率的影响则不容被忽视[124]。 图3.26 不同充放电倍率对电池寿命的影响 为了验证放电深度对循环寿命的影响，文献[125]设计了如图 3.27（a）所示的循

2.1 纯电动汽车结构及运动力学特性 2.1.1 典型纯电动汽车结构及动力系统应用发展趋势 纯电动汽车的结构型式较为灵活，目前主要包括电机中央驱动和电动轮驱动两种。 其中，电动机中央驱动还包括有无传动轴的前驱、后驱等多种型式，而电动轮也分为 两轮和四轮驱动型式，包括轮边驱动和轮毂驱动两种。目前纯电动汽车仍处于产业化 的初级阶段，在传统内燃机汽车基础上进行电气化改装实现单能量源供电、单电机驱 动的结构型式仍最为普遍，该种方式可以较好的利用传统内燃机汽车的技术经验和产 品平台，通过较少的设计改进即可完成搭载式纯电动汽车的开发，以缩短样车开发的 周期，快速完成对纯电驱动技术的研究和验证。另外，在此基础上，也可以较为方便 的对电池布置以及专用减速器等进行有针对性的设计优化和二次开发，使其结构和设 计更适应纯电动汽车的技术特点，进一步优化整车性能。本文主要以该种车型作为研 究对象，其典型的整车及动力系统结构如图 2.1 所示。 整 流 器 升压 动力 电池 逆变 器 电机空调 减 速 系 统 低压附件DC/DC 电 网 图2.1 纯电动汽车整车及动力系统结构图

柳树 willowtree是Michael Curran的同名衍生产品定价模型的开源Python实现。 Curran，M.（2001年）： 什么是柳树？ 柳树是一种高效的重组格子，旨在快速，准确地对衍生合约进行定价。 它通过离散时间马尔可夫链直接对标准布朗运动进行建模，所得的估计值可作为更复杂过程（例如几何布朗运动）的基础。 晶格具有两个鲜明的特征： 它根据布朗运动作为时间的平方根扩展，并且与二项式模型不同，后者随着时间线性增长。 它在一开始就非常快地打开，覆盖了被标准树忽略的高概率区域，后来又慢慢地被限制在正态分布的置信度范围内。 这方面既避免浪费时间和计算资源浪费在分布的尾部，又对几乎不影响当前证券价格的定义的区域，并且避免了修剪树的任意做法，即无视分支，以及他们的后代，位于低概率区域； 它在每个时间步中具有恒定数量的节点。 随着时间的推移，该数字线性增长，而不是二项式模型中

金融学专业论文，最早用物理学中的布朗运动描述股价运动

随机微积分处理函数相对于随机性的变化率。 它已应用于金融数学领域。 当我们看股票价格的图表时，有很多不规则的价格波动。 模拟小波动的主要工具是布朗运动。 本文将主要介绍布朗运动的概念、随机游走的概念，以及随机微积分的主要风味，伊藤微积分。 我还将讨论各种应用，尤其是在金融领域。

需要输入： 1) 时间段（模拟发生的时间段） 2) 粒子数 该程序在给定的时间段内跟踪微小粒子的运动。

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matlab 布朗运动代码 Brownian-Motion-Path Matlab code to draw a Brownian Motion Path for dissertation by NS327 for Ito's formula.