针对核密度估计载荷外推全局固定带宽的局限性,提出一种基于KANN-DBSCAN(K-average nearest neighbor density-based spatial clustering of applications with noise)改进带宽取值的核密度估计(kernel density estimation, KDE)载荷外...针对核密度估计载荷外推全局固定带宽的局限性,提出一种基于KANN-DBSCAN(K-average nearest neighbor density-based spatial clustering of applications with noise)改进带宽取值的核密度估计(kernel density estimation, KDE)载荷外推方法。通过KANN-DBSCAN聚类算法对载荷数据进行分组聚类,采用拇指法求得不同簇间的最优带宽,然后进行核密度估计,再采用蒙特卡洛模拟进行外推。以某电动汽车在用户道路的实测载荷数据为应用对象,对外推方法的合理性进行检验。从统计参数检验量、拟合度检验和伪损伤检验3个指标对外推效果进行评估。结果表明:相比固定带宽的核密度估计外推方法,基于KANN-DBSCSN核密度估计的外推方法获得的外推载荷在统计参数上与实测载荷更为接近,均值、标准差和最大值的误差分别仅为1.9%、 4.3%和1.9%;幅值累计频次曲线拟合度R2均大于0.99,伪损伤均接近1。结果验证了该聚类方法在核密度估计载荷外推的有效性,有助于编制汽车在用户道路上的载荷谱,为具有相似载荷分布特点的机械零部件载荷外推提供了参考。展开更多
选取3辆国Ⅵ轻型汽油车和3辆轻型纯电动汽车在全球统一轻型车辆测试循环(World Light Vehicle Test Cycle,WLTC)、中国乘用车行驶工况(China Light-Duty Vehicle Test Cycle-Passenger,CLTC-P)及实际道路工况下进行能耗试验,将电耗折算...选取3辆国Ⅵ轻型汽油车和3辆轻型纯电动汽车在全球统一轻型车辆测试循环(World Light Vehicle Test Cycle,WLTC)、中国乘用车行驶工况(China Light-Duty Vehicle Test Cycle-Passenger,CLTC-P)及实际道路工况下进行能耗试验,将电耗折算为电力生产端的CO_(2)排放量,研究了两类车辆在不同测试工况下,车速、加速度、车辆瞬时比功率(Vehicle Specific Power,VSP)、行程动力学参数v.a_(pos)和相对正加速度(Relative Positive Acceleration,RPA)对CO_(2)排放的影响及两类车辆CO_(2)排放特性的异同点。结果表明,两类车辆CO_(2)排放因子均随车速的升高先下降后上升;汽油车CO_(2)排放因子在≥30 km/h的车速区间随加速度增大波动较小,0~30 km/h低速段均有很高的值,且在>1 m/s^(2)的低速急加速区间取得最大值,低速段平均CO_(2)排放因子达到纯电动汽车的2.06~2.2倍;纯电动汽车CO_(2)排放因子在减速区间维持稳定低值,匀速及加速区间随加速度增大急剧上升;汽油车CO_(2)排放率随VSP增大先下降后上升,纯电动汽车CO_(2)排放率只在VSP>0时随VSP的增大呈近似线性增长,且在VSP>20的高速急加速区间反超汽油车;v.a_(pos)和RPA与两类车辆在各行驶路段的CO_(2)排放因子具有强正相关性。展开更多
文摘针对核密度估计载荷外推全局固定带宽的局限性,提出一种基于KANN-DBSCAN(K-average nearest neighbor density-based spatial clustering of applications with noise)改进带宽取值的核密度估计(kernel density estimation, KDE)载荷外推方法。通过KANN-DBSCAN聚类算法对载荷数据进行分组聚类,采用拇指法求得不同簇间的最优带宽,然后进行核密度估计,再采用蒙特卡洛模拟进行外推。以某电动汽车在用户道路的实测载荷数据为应用对象,对外推方法的合理性进行检验。从统计参数检验量、拟合度检验和伪损伤检验3个指标对外推效果进行评估。结果表明:相比固定带宽的核密度估计外推方法,基于KANN-DBSCSN核密度估计的外推方法获得的外推载荷在统计参数上与实测载荷更为接近,均值、标准差和最大值的误差分别仅为1.9%、 4.3%和1.9%;幅值累计频次曲线拟合度R2均大于0.99,伪损伤均接近1。结果验证了该聚类方法在核密度估计载荷外推的有效性,有助于编制汽车在用户道路上的载荷谱,为具有相似载荷分布特点的机械零部件载荷外推提供了参考。
