網(wǎng)站建設(shè)的文章,織夢系統(tǒng)網(wǎng)站地圖模板下載,WordPress使用中文鏈接好嗎,網(wǎng)站開發(fā)技術(shù)題目電動汽車動力系統(tǒng)匹配計算模型#xff1a;輸入整車參數(shù)及性能要求#xff0c;一鍵生成驅(qū)動系統(tǒng)的扭矩功率峰值轉(zhuǎn)速等參數(shù)。 2、整車動力經(jīng)濟性計算模型#xff1a;包含NEDC/WLTC/CLTC工況#xff0c;輸入整車參數(shù)可生成工況電耗、百公里電耗、勻速工況續(xù)航、百公里電耗等信…電動汽車動力系統(tǒng)匹配計算模型輸入整車參數(shù)及性能要求一鍵生成驅(qū)動系統(tǒng)的扭矩功率峰值轉(zhuǎn)速等參數(shù)。 2、整車動力經(jīng)濟性計算模型包含NEDC/WLTC/CLTC工況輸入整車參數(shù)可生成工況電耗、百公里電耗、勻速工況續(xù)航、百公里電耗等信息。 實際項目中使用的計算仿真模型.搞電動汽車仿真的人都知道動力系統(tǒng)匹配和工況電耗計算這兩個活能把人折騰瘋。去年給某車企做項目時他們的工程師直接甩給我一疊參數(shù)表老王啊這輛新車要最高車速1600-50加速4秒CLTC續(xù)航不低于500公里你給算個驅(qū)動系統(tǒng)方案唄。這時候動力系統(tǒng)匹配模型就派上用場了。直接上硬核代碼def power_match(vehicle_mass, CdA, gradability, max_speed, accel_requirement): rolling_resist vehicle_mass * 9.8 * 0.013 # 滾阻計算 grade_resist vehicle_mass * 9.8 * gradability # 坡度阻力 aero_resist 0.5 * 1.225 * CdA * (max_speed/3.6)**2 # 氣動阻力 total_resist (rolling_resist grade_resist aero_resist) max_power total_resist * max_speed / 3600 / 0.92 # 考慮傳動效率 # 扭矩曲線生成 base_speed np.linspace(0, 5000, 50) torque_curve np.where(base_speed 2500, max_power*9550/base_speed, max_power*9550/2500) return { peak_torque: np.max(torque_curve), peak_power: max_power, base_speed_range: (0, 2500) }這代碼里有幾個關(guān)鍵點滾阻系數(shù)0.013是我們實測了20款輪胎后的經(jīng)驗值傳動效率0.92留了8%的余量實際項目必須考慮機械損耗扭矩曲線用np.where做分段處理2500轉(zhuǎn)以下是恒扭矩區(qū)之后是恒功率區(qū)去年給某車型匹配時發(fā)現(xiàn)個坑客戶給的整備質(zhì)量沒算電池包支架重量結(jié)果實車測試時峰值功率差3%。后來在模型里加了個masssafetyfactor參數(shù)默認(rèn)乘1.05系數(shù)。再說說工況電耗計算。有次客戶拿著NEDC和CLTC的數(shù)據(jù)來吵架同一輛車在你們模型里CLTC電耗比NEDC高8%這不科學(xué) 當(dāng)場甩出這段代碼def simulate_economy(cycle, vehicle_params): # 工況數(shù)據(jù)加載 speed_profile load_cycle(cycle) # 需求功率計算 acceleration np.gradient(speed_profile, 1) power_demand (vehicle_params[mass] * acceleration * speed_profile / 3.6 vehicle_params[CdA] * 0.6125 * speed_profile**3) / 0.92 # 能耗積分 energy_consumption np.trapz(np.clip(power_demand, 0, None)) / 3600 # 續(xù)航計算魔改公式 usable_energy vehicle_params[battery_cap] * 0.95 * 0.98 # 放電深度低溫補償 range_est usable_energy / (energy_consumption/len(speed_profile)*1000) * 0.85 # 安全系數(shù) return {kwh_per_100km: energy_consumption*100/(len(speed_profile)/1000), range: range_est}這里有幾個實戰(zhàn)技巧np.clip處理負(fù)功率避免回饋能量計算客戶要求保守估計續(xù)航計算最后的0.85系數(shù)是血淚教訓(xùn)實驗室工況跑500公里實際用戶開空調(diào)高速能跑430就不錯了低溫補償系數(shù)0.98是根據(jù)-10℃環(huán)境測試數(shù)據(jù)反推的最近給某新勢力做WLTC模型時發(fā)現(xiàn)他們的BMS標(biāo)定有問題減速時能量回收有0.5秒延遲。直接在模型里加了time_shift參數(shù)對齊實測數(shù)據(jù)誤差從7%降到1.3%。這些模型現(xiàn)在都封裝成Excel插件給主機廠用了畢竟工程師們還是習(xí)慣在表格里調(diào)參數(shù)。不過要提醒的是千萬別迷信模型結(jié)果——上周有個實習(xí)生把輪胎直徑輸錯單位模型顯示續(xù)航1200公里差點鬧笑話。