SWCj=


n - Assessing driving behavior influence on fuel efficiency using machine-learning and drive-cycle simulations

SWCj=
n i=1
Sxi (9)
ASWC=
1∑ k S
j
k j=1
(10)
qayerdakklaster raqamlarini ifodalaydi va bir xil klasterda guruhlangan ob'ektlar tomonidan beriladin.
Avtonomiya®model
Avtonomiya® (Moawad va boshqalar, 2013 yil) yoqilg'i sarfini, chiqindilarni va avtomobillarning umumiy ishlashini real baholash uchun yuqori aniqlikdagi simulyatsiya tizimini taqdim etadi. Vaqt funksiyasi sifatida haydash davriga asoslangan tezlik traektoriyasidan keyin Simulink-ga asoslangan avtomobil modellari orqali faollashtirilgan pedallar kuzatiladi. Avtonomiya®real sharoitlarda yoqilg'i sarfini taqlid qilish uchun haqiqiy buyruqlardan foydalanadigan istiqbolli buyruqlarga asoslangan simulyatsiya paketidir. Shunday qilib, avtonomiya®yangi yoqilg'i sarfi va emissiyasini ta'minlaydi
2-rasm.Avtonomiya uchun arxitektura®model simulyatsiyalari.
Transport tadqiqotlari qismi D 126 (2024) 104025
A. Mohammadnazar va boshqalar.
7
jadval
Turli joylarda sodir bo'lgan hodisalar uchun tasniflash xususiyatlarining tavsiflovchi statistikasi.
Tasniflash xususiyatlari Ish zonalari Chiziqlar Avtomagistral hodisalari ish zonalarida yoki egri chiziqda sodir bo'ldi Arterial hodisalar ish zonalarida va egri chiziqlarda sodir bo'ldi
|
min
|
maks
|
anglatadi
|
SD
|
|
min
|
maks
|
anglatadi
|
SD
|
|
min
|
maks
|
anglatadi
|
SD
|
|
min
|
maks
|
anglatadi
|
SD
|
Tezlik -SD
|
0,02
|
31.02
|
6.03
|
5.34
|
|
0,00
|
43.54
|
6.14
|
5.39
|
|
0,23
|
43.54
|
4.53
|
4.81
|
|
0,00
|
31.02
|
6.97
|
5.51
|
Tezlik -Danglatadi
|
0,01
|
29.95
|
5.00
|
4.63
|
|
0,00
|
41.96
|
5.10
|
4.62
|
|
0,17
|
41.96
|
3.77
|
4.14
|
|
0,00
|
29.95
|
5.77
|
4.74
|
Tezlik -Cv
|
0,31
|
284.79
|
18.84
|
36.08
|
|
0,00
|
265.18
|
15.62
|
22.42
|
|
0,23
|
260.51
|
7.47
|
15.45
|
|
0,00
|
284.79
|
20.99
|
29.96
|
Tezlik -QRezyume
|
0,01
|
100.00
|
12.14
|
19.42
|
|
0,00
|
100.00
|
11.19
|
16.11
|
|
0,00
|
100.00
|
5.41
|
10.32
|
|
0,00
|
100.00
|
14.45
|
18.80
|
Acclx-SD
|
0,00
|
0,20
|
0,05
|
0,03
|
|
0,00
|
0,19
|
0,05
|
0,03
|
|
0,01
|
0,20
|
0,04
|
0,03
|
|
0,00
|
0,19
|
0,06
|
0,03
|
Acclx-Danglatadi
|
0,00
|
0,15
|
0,04
|
0,03
|
|
0,00
|
0,16
|
0,04
|
0,03
|
|
0,00
|
0,14
|
0,03
|
0,02
|
|
0,00
|
0,16
|
0,04
|
0,03
|
Accly-SD
|
0,00
|
0,20
|
0,04
|
0,03
|
|
0,00
|
0,37
|
0,06
|
0,04
|
|
0,01
|
0,29
|
0,04
|
0,04
|
|
0,00
|
0,37
|
0,07
|
0,05
|
Accly-Danglatadi
|
0,00
|
0,15
|
0,03
|
0,03
|
|
0,00
|
0,28
|
0,05
|
0,03
|
|
0,00
|
0,25
|
0,03
|
0,03
|
|
0,00
|
0,28
|
0,05
|
0,04
|
Izlash jadvallari va umumlashtirilgan tenglamalar o'rniga transport vositalarining fizikasiga asoslangan modellar ishlab chiqiladi. Avtonomiya®avtomobil komponentlari uchun bir nechta oldindan belgilangan quvvat konfiguratsiyasi va texnologiyalarini o'z ichiga oladi. Bu ichki yonuv dvigatellari, gibrid va elektr kabi turli quvvat uzatmalari uchun avtomobil darajasida samaradorlik va chiqindilarni baholash uchun moslashuvchanlikni ta'minlaydi. Avtomobil modellarining keng assortimenti mavjud, jumladan, an'anaviy avtomobil modellari, quvvatga ajratilgan gibrid elektr (HEV), plagin HEVs va BEV200.
Xususan, Autonomie ichidagi an'anaviy quvvat uzatmalari®Olti pog'onali avtomat uzatmali SkyActiv dvigatelidan iborat simulyatsiya qilingan. Bu Nissan, Toyota Yaris va Mazda avtomobillarida keng qo'llaniladi. Powertrain uchun o'rtacha siqish nisbati 14,0: 1 ni tashkil qiladi.
Ish zonasi va egri chiziqlar ichida aniqlangan xatti-harakatlarning har bir klasteri uchun EPA tasnifi (ixcham, o'rta o'lchamli, o'rta o'lchamli SUV va o'rta o'lchamli yuk mashinalari) asosida engil yuk mashinalari va og'ir yuk mashinalari uchun alohida simulyatsiyalar o'tkazildi. Yengil yuk faqat ixcham va o'rta sinfni o'z ichiga olgan, o'rta o'lchamli SUV va o'rta o'lchamli yuk mashinalari og'ir yuklarga kiritilgan. Yilni va o'rta o'lchamli avtomobillar uchun belgilangan o'rtacha vazn 1300-1500 kg, SUV uchun 1900 kg va og'ir yuk mashinalari uchun 14900 kg edi. Bundan tashqari, avtonomiyaning 20 ta takrorlanishi®profillarning tasodifiyligi va barqarorligini qo'lga kiritish uchun simulyatsiyalar o'tkazildi.
2-rasmavtonomiyani ta'minlaydi®arxitektura. Avtotransportni boshqarish moslamasi (VPC) muayyan avtomobil modellari va haydash davrlari uchun buzilish va harakat talablarini taqsimlaydi. Powertrain komponentlari va VPC birikmasi dvigatel, motor, vites qutisi va debriyaj kabi komponent vazifalarini muvofiqlashtiradi. Yoqilg'i tezligi dvigatel modeli tomonidan ma'lum bir tezlikda quvvat uzatuvchi tomonidan taqdim etilgan moment so'rovi orqali baholanadi. DOE taxminlari 2019-yilgi avtomobillarga asoslangan quvvat zichligi va samaradorligi uchun ishlatiladi (Islom va boshqalar, 2018). Har bir transport vositasining kuchi va massasi o'rta o'lchamli avtomobillar uchun o'lchamda bo'lib, ular 0-70 mil / soat tezlikda ishlash mezoniga javob beradi.
Modellar uchun bashorat qilish xatosi DOE tomonidan 5% deb tasdiqlangan.
3-rasm.ASWC asosidagi uchta algoritmning ishlashi.
Natijalar va muhokama
O'zgaruvchanlik choralarini muhokama qilish va haydovchi tasnifi natijalari tavsiflovchi statistik ma'lumotlar sifatida taqdim etiladi. Nihoyat, avtonomiyaning bir nechta stsenariylari bo'yicha yoqilg'i sarfi va chiqindilarni baholash natijalari®modeli taqdim etiladi.
Ta'riflovchi statistika
O'zgaruvchanlik chora-tadbirlari uchun tavsiflovchi statistik ma'lumotlar keltirilgan1-jadval. Natijalar asosida, bundan mustasnoTezlik -CvvaTezlik - QRezyume, o'zgaruvchanlik o'lchovlari ish zonalariga qaraganda egri chiziqlarda kattaroq qiymatlarga ega, bu odatda haydovchilar ish zonalariga nisbatan egri chiziqlarda ko'proq o'zgaruvchanligini ko'rsatadi. Egri chiziqda haydashning o'zgaruvchanligi o'lchovlarining kattaroq qiymatlari kutilmoqda, chunki egri chiziq bo'ylab harakatlanish haydovchilardan avtomobilni yo'lda ushlab turish uchun tezlashuv, sekinlashuv va avtomobil rulining burchagida ko'proq o'zgarishlarga ega bo'lishni talab qiladi. Xuddi shunday, asosida1-jadval, arteriyalarda haydash avtomagistrallarga qaraganda ancha o'zgaruvchan. Bu avtomobil yo'llari bilan solishtirganda yo'l muhiti va arteriyalardagi harakat sharoitlarining yuqori o'zgaruvchanligi bilan bog'liq bo'lishi mumkin.
Haydovchilikni tasniflash natijalari
Klasterlash usulini tanlash
Ma'lumotlardagi har bir ob'ekt klasterlarda guruhlanishi mumkin bo'lgan harakatlantiruvchi hodisaga tegishli. Tasniflash xususiyatlarini solishtirish uchun ma'lumotlar standartlashtirildi. K-o'rtacha, K-medoidlar va ierarxik klasterlash qo'llanildi. ASW grafigi bitta klasterdagi har bir nuqta qo'shni klasterlardagi nuqtalarga qanchalik yaqinligini o'lchovidir va optimal klasterlarni tanlash uchun ishlatilgan. Sinovdan o'tkazilgan jami 8 ta klasterdan3- rasm, ASW uchta klasterga guruhlash maqsadga muvofiqligini ko'rsatdi.3-rasmning grafigini taqdim etadiASWCish zonalaridagi klasterlarning turli soniga ega bo'lgan turli klasterlash usullari uchun qiymatlar va egri chiziqlar. O'zgaruvchanlikning kattaligi haydash xatti-harakatlaridagi o'zgarishlarni va o'zgaruvchan haydovchilarning o'zini qanday tutishini ko'rsatdi. O'zgaruvchanlikning miqyosdagi o'rtacha qiymatlari haydash xulq-atvoridagi yuqori yoki past o'zgarishlarni ko'rsatdi va o'rtacha o'zgaruvchanlik, o'rtacha volatillik va o'rtacha o'rtachadan past volatillik asosida agressiv, tinch/passiv va o'rtacha klasterlarga ajratishga yordam berdi.
Rasmdan 3 ta klaster bilan tasniflash uchun K-means algoritmi kattaroqdirASWCierarxik va K-medoids usullaridan ko'ra yaxshiroq
klasterlash natijalarini ko'rsatadigan qiymatlar. Shunday qilib, K-vositalari klasterlash boshqa usullardan ko'ra tanlandi.
|