为提高基于行驶工况预测油耗的准确性,创新性地提出针对重型商用车细分市场构建行驶工况的研究思路。为验证此研究思路的必要性与合理性,以日用工业品市场为例,对国六商用车行驶工况进行大数据分析。依托车载天行健智能网联系统采集了...为提高基于行驶工况预测油耗的准确性,创新性地提出针对重型商用车细分市场构建行驶工况的研究思路。为验证此研究思路的必要性与合理性,以日用工业品市场为例,对国六商用车行驶工况进行大数据分析。依托车载天行健智能网联系统采集了该市场中3000辆国六系列半挂牵引车的用户行驶数据,通过数据清洗、运动学片段切分、数据降维、工况合成等一系列步骤,构建了3条代表性工况。以此为基础,采用AVL Cruise软件构建仿真模型,基于所构建工况预测目标市场的用户油耗,并与基于中国重型商用车瞬态工况(China world transient vehicle cycle,C-WTVC)和中国重型半牵引车行驶工况(China heavy-duty commercial vehicle test cycle for tractor-trailer,CHTC-TT)的预测结果进行对比。结果表明,与同车型国家标准工况(C-WTVC和CHTC-TT)相比,构建的日用工业品细分市场工况与目标市场下大数据统计的实际运行特征更接近,特征参数平均相对误差分别减少32.97个百分点和18.67个百分点,且能够更精确地预测用户使用油耗,预测精度分别提高7%和4%。针对重型商用车细分市场构建行驶工况能更精确地刻画目标市场用户的车辆使用特征,提高了用户油耗的预测精度。展开更多
文摘为提高基于行驶工况预测油耗的准确性,创新性地提出针对重型商用车细分市场构建行驶工况的研究思路。为验证此研究思路的必要性与合理性,以日用工业品市场为例,对国六商用车行驶工况进行大数据分析。依托车载天行健智能网联系统采集了该市场中3000辆国六系列半挂牵引车的用户行驶数据,通过数据清洗、运动学片段切分、数据降维、工况合成等一系列步骤,构建了3条代表性工况。以此为基础,采用AVL Cruise软件构建仿真模型,基于所构建工况预测目标市场的用户油耗,并与基于中国重型商用车瞬态工况(China world transient vehicle cycle,C-WTVC)和中国重型半牵引车行驶工况(China heavy-duty commercial vehicle test cycle for tractor-trailer,CHTC-TT)的预测结果进行对比。结果表明,与同车型国家标准工况(C-WTVC和CHTC-TT)相比,构建的日用工业品细分市场工况与目标市场下大数据统计的实际运行特征更接近,特征参数平均相对误差分别减少32.97个百分点和18.67个百分点,且能够更精确地预测用户使用油耗,预测精度分别提高7%和4%。针对重型商用车细分市场构建行驶工况能更精确地刻画目标市场用户的车辆使用特征,提高了用户油耗的预测精度。
