文献类型：期刊文章

作　　者：石琴[1] 仇多洋[1] 周洁瑜[1]

机构地区：[1]合肥工业大学交通运输工程学院,合肥230009

出　　处：《汽车工程》

基　　金：国家自然科学基金(71071044)资助

年　　份：2012

卷　　号：34

期　　号：2

起止页码：164-169

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20121214874303)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于通过实车试验采集的城市典型道路行驶工况数据,首先用主成分分析法对选取的12个表征道路运行特性的特征参数进行减缩,接着利用SOFM神经网络算法和K均值聚类法相结合的组合聚类技术对所有运动学片段的前3个主成分得分进行分类,再根据各类别的时间比例从各类别中选取合适片段,最终拟合出代表性工况。通过对各工况加速度分布的K-S检验和采用ADVISOR软件进行的发动机载荷谱和燃油消耗量仿真分析,表明和K均值聚类法相比,组合聚类法的行驶工况拟合精度更高,更能综合反映城市交通真实状况。

关 键 词：行驶工况 运动学片段  主成分分析 自组织特征映射 K均值聚类

分 类 号：U467]