基于车联网控制的改进跟车模型
汽车研发的五大阶段及制造的四大工艺
汽车研发的五大阶段及制造的四大工艺 汽车研发是一个很复杂的系统工程，甚至需要上千人花费几年的时间才能完成;一款汽车从研发到投入市场一般都需要5年左右的时间。不过随着技术的不断进步，研发的周期也在缩短，当然，我们说的是正向设计，事实上很多国内的厂家都是逆向设计，但即使是逆向设计同样也需要很多的时间。我们可以仿制别人的外观，但是我们无法仿制别人的工艺，我们依然需要进行大量的机构分析、材料分析、力学分析等，依然需要去试制、测试、检测等等，这些研发的过程是无法省略的。 不同的汽车企业其汽车的研发流程略有不同，下面讲述的是正向开发的一般研发流程： 一.市场调研阶段 一个全新车型的开发需要几亿甚至十几亿的大量资金投入，如果不经过很细致的市场调研可能就会“打水漂”了;现在国内有专门的市场调研公司，汽车公司会委托他们对国内消费者的需求、喜好、习惯等做出调研，明确车型形式和市场目标，即价格策略，很多车型的失败都是因为市场调研没有做好。譬如：当年雪铁龙固执的在中国推广两厢车，而忽视了国人对“三厢”的情有独钟，致使两厢车进入中国市场太早，失去了占领市场的机会。 二.概念设计阶段 概念设计主要分三个阶段：总体布置、造型设计、制作油泥模型。 1.总体布置 总布设计是汽车的总体设计方案，包括：车厢及驾驶室的布置，发动机与离合器及变速器的布置、传动轴的布置、车架和承载式车身底板的布置、前后悬架的布置、制动系的布置、油箱、备胎和行李箱等的布置、空调装置的布置。 2.造型设计 在进行了总体布置草图设计以后，就可以在其确定的基本尺寸的上进行造型设计了。包括外形和内饰设计两部分。设计草图是设计师快速捕捉创意灵感的最好方法，最初的设计草图都比较简单，它也许只有几根线条，但是能够勾勒出设计造型的神韵，设计师通过大量的设计草图来尽可能多的提出新的创意。这个车到底是简洁、还是稳重、是复古、还是动感都是在此确定的。 当然，如果是逆向设计，则就不需要这个过程了，把别人的车型直接进行点阵扫描，然后在计算机中进行造型勾画就行了。 3. 制作油泥模型
汽车模型的背景、现状与前景
汽车模型的背景、现状与前景 1927年美国通用汽车公司将油泥应用到汽车设计开发模型上，1955年日本首次使用工业油泥进行汽车模型的设计开发，我国则在70年代初开始应用这一技术。汽车模型工是在80年代初期形成的，目前从业人员大约有1000多人，分布在全国20多个省100多家汽车生产企业。 汽车模型工是设计师与工程师之间的桥梁，没有这个桥梁汽车设计将无法进行。由于汽车车身设计程序要经过汽车效果图、小比例模型制作、1：1模型制作、模型数据采集、修线修面、结构设计等设计过程，因此汽车模型工水平的高低将直接影响到汽车产品开发的进度和质量。一个1：1的汽车油泥模型需要四人同时制作，制作周期为3-4个月，1：1内饰模型需要两人同时制作，制作周期为2-3个月，小比例模型制作周期为2个月。一般规模的汽车生产企业一年能开发2个或更多个新产品。 在欧美国家，汽车模型工可在专门的职业培训机构进行系统培训，在日本也有一些职业培训学校开设了汽车模型工的专业课程。国内目前没有专门的汽车模型工职业培训学校，汽车模型工都是各汽车厂内部自己培养的技术工人。一些有条件的汽车厂，如：解放汽车公司、东风汽车公司只能将该厂的汽车模型工送到国外进行培训，或通过国外代理商组织的专业培训班来提高技术水平。如，日本在中国的汽车模型工代理商每年在上海举办一次汽车模型工培训班，为国内汽车厂家培训了大批的汽车模型工。一方面，企业不可能大批量的培养人才，导致了汽车模型工人才的紧缺，使得国内很多的汽车生产企业无自主产品开发能力；另一方面，国内的汽车模型工与国外的汽车模型工的技术水平相比较还有很大的差距，从而限制了我国汽车工业的发展。
动态矩阵和模型预测控制的半自动驾驶汽车(自动控制论文)
Dhaval Shroff1, Harsh Nangalia1, Akash Metawala1, Mayur Parulekar1, Viraj Padte1 Research and Innovation Center Dwarkadas J. Sanghvi College of Engineering Mumbai, India. dhaval92shroff@https://www.wendangku.net/doc/c15516168.html,; mvparulekar@https://www.wendangku.net/doc/c15516168.html, Abstract—Dynamic matrix and model predictive control in a car aims at vehicle localization in order to avoid collisions by providing computational control for driver assistance whichprevents car crashes by taking control of the car away from the driver on incidences of driver’s negligence or distraction. This paper provides ways in which the vehicle’s position with reference to the surrounding objects and the vehicle’s dynamic movement parameters are synchronized and stored in dynamic matrices with samples at regular instants and hence predict the behavior of the car’s surrounding to provide the drivers and the passengers with a driving experience that eliminates any reflex braking or steering reactions and tedious driving in traffic conditions or at junctions.It aims at taking corrective action based on the feedback available from the closed loop system which is recursively accessed by the central controller of the car and it controls the propulsion and steeringand provides a greater restoring force to move the vehicle to a safer region.Our work is towards the development of an application for the DSRC framework (Dedicated Short Range Communication for Inter-Vehicular Communication) by US Department of Traffic (DoT) and DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) and European Commission- funded Project SAVE-U (Sensors and System Architecture for Vulnerable road Users Protection) and is a step towards Intelligent Transportation Systems such as Autonomous Unmanned Ground and Aerial Vehicular systems. Keywords-Driver assist, Model predictive control, Multi-vehicle co-operation, Dynamic matrix control, Self-mapping I.INTRODUCTION Driver assist technologies aim at reducing the driver stress and fatigue, enhance his/her vigilance, and perception of the environment around the vehicle. It compensates for the driver’s ability to react [6].In this paper, we present experimental results obtained in the process of developing a consumer car based on the initiative of US DoT for the need for safe vehicular movement to reduce fatalities due to accidents [5]. We aim at developing computational assist for the car using the surrounding map data obtained by the LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors which is evaluated and specific commands are issued to the vehicle’s propellers to avoid static and dynamic obstacles. This is also an initiative by the Volvo car company [1] where they plan to drive some of these control systems in their cars and trucks by 2020 and by General Motors, which aims to implement semi-autonomous control in cars for consumers by the end of this decade [18].Developments in wireless and mobile communication technologies are advancing methods for ex- changing driving information between vehicles and roadside infrastructures to improve driving safety and efficiency [3]. We attempt to implement multi-vehicle co-operative communication using the principle of swarm robotics, which will not only prevent collisions but also define specific patterns, which the nearby cars can form and pass through any patch of road without causing traffic jams. The position of the car and the position of the obstacles in its path, static or moving, will be updated in real time for every sampling point and stored in constantly updated matrices using the algorithm of dynamic matrix control. Comparing the sequence of previous outputs available with change in time and the inputs given to the car, we can predict its non-linear behavior with the help of model predictive control. One of the advantages of predictive control is that if the future evolution of the reference is known priori, the system can react before the change has effectively been made, thus avoiding the effects of delay in the process response [16]. We propose an approach in which human driving behavior is modeled as a hybrid automation, in which the mode is unknown and represents primitive driving dynamics such as braking and acceleration. On the basis of this hybrid model, the vehicles equipped with the cooperative active safety system estimate in real-time the current driving mode of non-communicating human-driven vehicles and exploit this information to establish least restrictive safe control actions [13].For each current mode uncertainty, a mode dependent dynamic matrix is constructed, which determines the set of all continuous states that lead to an unsafe configuration for the given mode uncertainty. Then a feedback is obtained for different uncertainties and corrective action is applied accordingly [7].This ITS (Intelligent Transport System) -equipped car engages in a sort of game-theoretic decision, in which it uses information from its onboard sensors as well as roadside and traffic-light sensors to try to predict what the other car will do, reacting accordingly to prevent a crash.When both cars are ITS-equipped, the “game” becomes a cooperative one, with both cars communicating their positions and working together to avoid a collision [19]. The focus is to improve the reaction time and the speed of communication along with more accurate vehicle localization. In this paper, we concentrate on improving vehicle localization using model predictive control and dynamic matrix control algorithm by sampling inputs of the car such as velocity, steering frame angle, self-created maps Dynamic Matrix and Model Predictive Control for a Semi-Auto Pilot Car
模型预测控制
云南大学信息学院学生实验报告 课程名称：现代控制理论 实验题目：预测控制 小组成员：李博（12018000748） 金蒋彪（12018000747） 专业：2018级检测技术与自动化专业
1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)
1、实验目的 （1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。 （2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已 知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。 （3）、了解matlab编程。 2、实验原理 模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点 首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状
电动汽车动力电池剩余电量在线测量
182 电动汽车动力电池剩余电量在线测量 程艳青 高明煜 徐 杰 徐洪峰 （杭州电子科技大学电子信息学院，浙江 杭州 310018） 摘要：为了精确可靠估算以蓄电池为动力的电动汽车所用电池的剩余电量，在讨论目前一些蓄电池剩余电量估算方法的基础上，以聚合物锂离子电池组为研究对象，将电池荷电状态作为系统的状态，建立了单变量的锂电池组的状态空间模型，采用了开路电压法和卡尔曼滤波递推算法相结合的方法。经试验这种方法能够获得蓄电池组精确和可靠的荷电状态预测值。 关键字：聚合物锂离子电池组；卡尔曼滤波；电动汽车；荷电状态 中图分类号：TM91 文献标识码：A The Estimation of the State of Charge of Storage Battery Based on the Kalman Filtering Theory for Electric Vehicle Cheng Yanqing Gao Mingyu Xu Jie Xu Hongfeng (School of Electronics Information, Hang Zhou Dianzi University, Hangzhou Zhejiang 310018, China) Abstract: To estimate residual capacity of traction battery in electric vehicle accurately and reliably, the paper chooses a lithium-ion polymer battery pack as a research object, takes the SOC (State of charge) as the state of the system, and builds the battery's state space model with single state, and then develops a method combining open circuit voltage method and Kalman filtering recursive algorithm method, based on some methods of residual capacity estimation of battery often used at present. The experiments proved that accurate and reliable battery SOC estimation of battery could be obtained by adopting the new method. Keywords: Lithium-Ion Polymer Battery ; Kalman Filter; Electric Vehicle; State-of-charge 蓄电池是各类电动汽车中最常用的储能元件， 其剩余电量的精确测量在电动汽车的发展中一直是一个非常关键的问题[1]，因为只有对电池剩余电量进行精确测量才能使驾驶员及时掌握正确的信息，预测自己的后续行驶里程，并及时进行充电。蓄电池荷电状态SOC(State of charge)描述蓄电池的剩余电量，其大小直接反映了电池所处的状态，是电池使用过程中最重要的参数之一。 1 SOC 定义 蓄电池的荷电状态SOC 被用来反映电池的剩余容量情况，这是目前国内外比较统一的认识，其数值上定义为为蓄电池所剩电量占电池总容量的比值： m n m Q ]/ )I ( Q - Q [ = SOC (1) 国家自然科学基金项目，60871088 dt I t = ) I ( Q n n ∫ (2) 式中: Q m 为蓄电池最大放电容量，指的是在室温条件下，电池从完全充电后开始工作一直到电池完全放电为止，其所能放出的最大安时数值，表示为标准放电电流和放电时间的乘积；Q ( I n ) 为标准放电电流 I n 下 t 时间蓄电池释放的电量。 公式1还可以表示为： m n Q )/I ( Q - 1 = SOC (3) 式中：SOC=1表示电池为充满电状态，SOC=0则表示电池已处于全放电状态。 由于电池所放出的电量受自放电率、充放电倍率、电池温度、电池充放电循环次数等影响，表示电池容量状态的SOC也必然与这些因素有关。在放电电流变化的情况下，上述定义就会出现不适应性，得到矛盾的结果，因此实际使用中要对SOC 的定义进行调整，不同电动汽车对SOC 定义的使用形式不一致，最常用的定义为：
BIM与物联网结合
BIM与物联网结合 1.单系统的数据采集与管理 在许多所谓的“智能建筑”中，各系统是相对独立的，无法联动，导致所谓的智能建筑其实并不足够智能。各个系统独立采集数据，进行独立管理。 2.位置能力很弱 位置是互联网Web2.0时代的一个重要概念。建筑运营位置数据尤其重要，能拜确定位什么地方水管爆了，是什么位置发生了火情，是什么地方煤气管坏了，什么地方的重要资产被非法移走，保安在什么位置，什么位置是哪一家商家(商业地产)，摄像头的影像反映什么位置的情况。这些都是位置数据和位置管理问题，现在的智能建筑还无能为力。 3.物业运行缺乏有效性和高效率 智能建筑还没有集中所有运营数据的数据中心，也不能一下调出和集中显示建筑物某一位置的所有运营数据，如温度、湿度、空气物质参数、照明、声音等。 建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)技术将建筑物空间位置完全数据化，可以轻松标明整个建筑内各类数据发生的位置。而物联网技术将各种建筑运营数据通过传感器收集起来，并通过互联网实时反映到本地运营中心和远程用户手上。基于BIM技术和物联网技术的智慧建筑将解决所有以上问题。 物联网在楼宇智能管理、物业管理和建筑物的运行维护方面将发挥更大的作用。仅从建筑物外表不可能了解其真面目，因为有许多管线都是隐蔽在楼板和墙体中，众多开关阀门遍布建筑物的各个角落。如果没有图纸，要找到某个阀门几乎是不可能的，特别是对一些复杂结构的建筑。而图纸一般都保存在档案馆内，要去查阅的话手续是极为麻烦的。那么，有什么好的办法实现对楼宇内相关物体的即时查找和定位?只有把建筑物数字化，建立BIM，才能实现更有效的管理。 BIM是物联网应用的基础数据模型，是物联网的核心和灵魂。正如BIM是ERP基础数据一样，物联网应用不能脱离BIM。没有BIM，物联网的应用就会受到限制，就无法深人建筑物的内核。因为许多构件和物体是隐蔽的，存在于肉眼看不见的深处，只有通过BIM模型才能一览无遗，展示构件的每一个细节。这个模型是三维可视和动态的，涵盖了整个建筑物的所有信息，然后与楼宇控制中心集成关联。在整个建筑物的生命周期中，建筑物运行维护的时间段最长，所以建立建筑信息模型显得尤为重要和迫切。建筑信息模型目前在设计阶段应用较多，却还没进人建造和运维阶段的应用，但一旦在建造和运维阶段得到应用就将产生极大的价值。 BIM与物联网二者的结合，将智能建筑提升到智慧建筑的新高度，开创智慧建筑新时代，是建筑业下一个重要发展方向。 “物联网”概念的问世，将彻底颠覆之前的传统思维方式。过去的思路一直是将物理基础设施和IT基础设施分开，一方面是建筑物、公路等，另一方面是数据中心、网络等。而在“物联网”时代，把感应器等芯片嵌人和装各到铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、电网、大坝、油气管道、钢筋混凝土、管线等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合为统一的基础设施，实现人类社会与物理系统的整合，达到对整合网络内的人员、
通用物联网应用基础平台
1产品定位 通用物联网应用基础平台是物联网应用的核心支撑平台，它提供了终端远程管理、运行监控、告警管理、协议适配、数据采集传输与分析处理、行业应用接入等综合服务功能，为各种物联网应用提供强大、稳定的运行支撑环境。对下接入多种行业终端，对上支持多种行业应用，把各种垂直的物联网应用整合成一个扁平的应用网络体系。 基于通用物联网应用基础平台进行物联网应用建设，各行业应用在数据和业务层次进行不同程度的融合，全面实现各种物联网应用的互联互通和智能处理。 通用物联网应用基础平台提供物联网各行业应用对接入层、通讯层以及行业应用基础层的通用解决方案，基于通用物联网应用基础平台各行业应用实现自己的业务逻辑处理。通用物联网应用基础平台的定位如下： 1）提供统一的终端接入平台 通过该平台，为所有物联网应用终端提供的统一的数据接入方案。数据接入支持多种通讯设备、通讯协议，对接收到的数据进行辨识、分发，以及报警分析等预处理。 2）提供统一的应用基础运行平台 物联网应用软件与传统的应用软件相比，有底层终端数量多、上层行业应用复杂的特点，各种行业终端数量规模往往能达到百万甚至更高级别，要求该平台能维护大量共享数据和控制数据，提供物联网应用的统一运行环境，从概念、技术、方法与机制等多个方面无缝集成数据的实时处理与历史记录，实现数据的高时效调度与处理，并保证数据的一致性。 3）提供统一的安全认证 以用户信息、系统权限为核心，集成各业务系统的认证信息，提供一个高度集成且统一的认证平台。 4）提供统一的数据交换平台 该平台提供统一的“数据交换平台”，通过中间件作为粘合剂连接各种业务相关的异构系统、应用以及数据源，满足重要系统之间无缝共享和交换数据的需
汽车模型制作过程报告
汽车模型制作过程报告 一、泥模的制作 1、泥模内的支撑物 初期选择了砖头，优点是稳固坚硬，缺点是不方便上泥，砖头吸水导致泥模很快干裂。最终选择泡沫。做成车的大概形状。 2、先确定比例为1:8，根据实际尺寸按比例计算出模型的尺寸，规定中线。 3、上泥 首先用手掌大块的上泥做出车的大体形状。在制作期间对整体形状的把握不够，导致模型不对称，形状与实际不符，进行了大范围的修改。在多次调整之后整体形状基本符合。最后结合各种工具和实际车型（奥迪Q7）的图片进行细节的刻画。锻炼了我们的细节观察能力和动手能力。 二、石膏模型的制作 1、制作石膏泥子。 先盛一盆水，一人捧石膏粉，另一人不断搅拌，直到调和均匀并且粘度合适。这个过程我们不断尝试并总结经验，最终调出了合适的石膏泥子，掌握了适当的比例和调制方法。 2、从泥模制作石膏模。 我们选择将模型分三部分制作，首先将泥模上涂满洗发水作为泥和石膏之间的分离剂。然后将泥模固定在墙边，使用挡板，泥，将泥模周围空间分成三部分，将调制好的石膏泥子小心灌入。等待石膏变干晾晒若干周。 3、拆分石膏模 将石膏内的泥全部取出，用刷子刷干净石膏上残留的泥和石膏粉，并用绳子固定三部分石膏模型成为一个整体。 三、玻璃钢的制作 1、石膏内部涂洗发水作为分离玻璃钢和石膏的分模剂，要刷均匀。 2、树脂和催化剂固化剂调制，比例为1:20。 3、在石膏模型内部涂抹调制好的树脂，涂抹均匀后铺满玻璃丝布，反复三次。 4、晾晒若干天。 四、玻璃钢的拆分和打磨 1、拆分。 使用锤子等工具将玻璃钢外部的石膏模型砸碎，取出玻璃钢模型。 2、切割和打磨。 首先使用工具将玻璃钢模型周围的多余部分切除，并尝试用白醋洗去玻璃钢表面的石膏，有一定效果。然后使用打磨工具打磨。最后用粗砂纸和细砂纸进行细致的打磨。期间锻炼了我们使用工具的动手能力，掌握了一些切割工具的使用。 五、喷漆
物联网体系架构知识总结.pdf
物联网体系架构知识总结 最初的物联网概念，国内普遍认为的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时最早提出来的，当时还被称之为传感网，其定义是：通过射频识别（RFID）、红外线感应、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按照约定的协议，任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。 在2005年国际电信联盟（ITU）发布的同名报告中，物联网的定义发生了变化，覆盖范围有了较大的拓展，不再只是指基于RFID技术的物联网，提出任何时刻、任何地点、任何物体之间的互联，无所不在的网络和无所不在计算的发展愿景，初RFID技术外、传感器技术、纳米技术、智能终端等技术到今天也得到了更加广泛的应用。 在我国，物联网的概念经过政府与企业的大力扶持已经深入人心。现在的物联网已经被贴上了“中国式”的标签，其含义为：物联网是将无处不在的末端设备和设施，包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等，和“外在使能”的，如贴上RFID的各种资产、携带无线终端的个人与车辆的等等的“智能化物件或动物”或“智能尘埃”，通过各种无线和有限的长距离和短距离通讯网络实现互联互通（M2M）、应用大集成、以及基于计算机的SaaS营运等模式，在内网、专网、互联网的环境下，采用时适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持等管理和服务功能，实现对“万物”的高效、节能、安全、环保的“管、控、营”一体化。 物联网体系
纯电动汽车用锂离子电池的建模和模型参数识别(精)
本文由鱼松树贡献 pdf文档可能在WAP端浏览体验不佳。建议您优先选择TXT，或下载源文件到本机查看。 第２５卷第１期 ２１００年３月 电力科学与技术学报 ＪｏＵＲＮＡＬＯＦＥＩＥＣＴＲＩＰＣ０ＷＥＲＣＩＳＥＮＣＥＡＮＤＣＨＮ０ＬＯＧＹＴＥ Ｖｏ．５Ｎ０１１２． Ｍａ．０１ｒ２Ｏ 纯电动汽车用锂离子电池的建模和模型参数识别 姜久春，文锋，温家鹏，郭宏榆，玮时 （北京交通大学电气工程学院。京１０４）北００４ 摘要：极化电压是电池状态估算的重要参数，但不能直接测量．采用阻容模型分析，出极化电压模型阶次与极指 化深度密切相关，出一种极化电压的快速识别方法，出变电流放电情况下电池的去极化时间和容量的计算方提给法，采用ＦＳ模拟工况对新、并ＵＤ旧电池和不同厂家的电池进行测试，验证了该方法的有效性和可行性，电池状为态的准确估算提供了数据支持． 关键词：锂离子电池；数学建模；模型参数识别；去极化；最小二乘法拟合 中图分类号：Ｍ１Ｔ９２ 文献标识码：Ａ 文章编号：６３９４（０００—０７８１７—１０２１）１６—００ Ｌｉｉｎｂｔｅｙｍｏｅｉｇａｄｏ－ｎｄｌ ?ｏａｔｒｄｌｎｎｎ?ｉｅｍｏｅ－ｌｐｒｍｅｅｓｉｅｉｉａｉｎｆｒＰＥＶａａｔｒｄｎｔｆｃｔｏｏ ＪＡＮＧｉ—ｈｎ，ＷＥＮｅｇ，ＷＥＮｉ—ｅｇ，ＧＵＯｎ－ｕＨＩＷｅＩＪｕｃｕＦｎＪａｐｎＨｏｇｙ，Ｓｉ （ｃｏｌｆｌｃｒａｎｉｅｒｇｏｅｉｇＪｏｏｇＵｎｖｒｉｙｅｉｇ１０４，ｉａＳｈｏｅｔｉｌｇｎｅｉｆｉｎｉｔｎｉｅｓｔ．Ｂｉｎ００４Ｃｈｎ）ｏＥｃＥｎＢｊａｊ Ａｂｓｒｃ：ｌｒｚｔｏｏｔｇｅｉｎｉｐｒａｅｐｒｍｅｅｏｒｂａｔｒｔｔｓｉａｉｎ，ｗｈｅｅｓｔａｔＰｏａｉａｉｎｖｌａｓａｍｏｔｎｃａａｔｒｆｔｅｙｓａｕｓｅｔｍｔｏｒａ， ｉｃｎｔｂｅｓｒｄｄｒｃｌ．Ｔｈ，ｒｓｓａｃ－ａａｉｒｍｏｅｓａｏｔｄｆｒｐｌｒｚｔｏｏｔｇｔａ’ｅｍａｕｅｉｅｔｙｅｅｉｔｎｅｃｐｃｔｄｌｉｄｐｅｏｏａｉａｉｎｖｌｅｏａｍｏｅｉｇ，ａｃｏｅｃｎｅｔｎｂｔｅｈｒｅｆｐｌｒｚｔｎｖｌａｅｍｏｅｎｏａｉａｉｎｄｌｎｌｓｏｎｃｉｅｗｅｎｔｅｏｄｒｏｏａｉａｉｏｔｇｄｌａｄｐｌｒｚｔｏｏｏｄｐｈｉｈｎｐｉｔｄｏｔｎａｔｐｌｒｚｔｎｖｌｇｅｔｉａｉｎ
物联网导论实验一
实验一物联网概述 姓名：孙洋班级：物联网121 学号：092312138 一、实验目的： 1.掌握物联网的定义 2.了解物联网的发展历程 3.了解物联网工程专业人才需求 二、实验内容： 1.物联网的定义 2.物联网的产生 3.物联网在国内外的研究现状 4.物联网工程专业特点 5.物联网产业对人才的需求 三、实验要求： 利用网络检索相关信息，按以上内容顺序完成本次试验报告（报告内容写在下面）。 四、报告内容 1.物联网的定义 物联网是新一代信息技术的重要组成部分，物联网的英文名称叫“The Internet of things”。目前，物联网还没有一个精确且公认的定义。 物联网最初被描述为：物品通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。 欧盟对物联网的定义：物联网是一个动态的全球网络基础设施，它具有基于标准和互操作通信协议的自组织能力，其中物理的和虚拟的“物”具有身份标识、物理属性、虚拟的特性和智能的接口，并与信息网络无缝整合。物联网将与媒体互联网、服务互联网和企业互联网一道，构成未来互联网。 中国物联网校企联盟将物联网的定义为：当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间环境以及状态信息实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。 国际电信联盟( ITU) 发布的ITU 互联网报告，对物联网做了如下定义: 通过二维码识读设备、射频识别(RFID) 装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。 而在著名的科技融合体模型中，提出了物联网是当下最接近该模型顶端的科技概念和应用，它认为：物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。其具有普通对象设备化、自治终端互联化、和普适服务智能化3个重要特征。
汽车模型的设计及数控加工
2012届本科毕业论文（设计）论文题目：汽车模型的设计及数控加工 学生姓名： 所在院系：机电学院 所学专业：机械设计制造及其自动化 导师姓名： 完成时间：2012年5月18日
摘要 数控机床是典型的机电相融合的机电一体化产品，CAD/CAM是计算机科学同机械工程交叉的结果。本课题主要是对汽车模型进行设计并用数控机床加工，在设计和加工过程中，用Solid Works进行造型设计， CAXA制造工程师来生成加工轨迹路线和加工代码，然后采用数控机床进行各个零件的加工，最终完成模型组装。 关键词：数控机床，造型设计，Solid Works ,CAXA制造工程师，数控加工 Abstract CNC machine tool is typical of combining electromechanical integration of the mechanical and electronic products,CAD/CAM is computer science with mechanical engineering cross results. This topic is mainly to the car model design and CNC machine tool processing, in the design and processing process, with Solid Works on model design, CAXA manufacturing engineers to generate processing track route and processing code, then the CNC machine tools for various pats processing ,finally complete assembly model. Keywords：CNC Machine Tool , Model Design ,Solid Works ,CAXA Manufacturing Engineers ,CNC Machining
制作简单汽车模型教学设计实施方案
目录 一、教学设计 课程名称汽车机械基础教学时间90课时 学习单元制作简单汽车模型教学时间45课时 学习目标（细化） 1、学生通过与顾客沟通，掌握与顾客沟通地技巧； 2、学生根据顾客地描述，确认顾客委托任务； 3、学生通过查找资料收集相关信息，制定出制作简单汽车模型地工作计划； 4、学生能够初步掌握常用工具、量具地操作方法与技能以及维护保养知识； 5、能正确解释汽车常用金属材料牌号地意义，知道汽车常用材料机械性能和适宜采用地工艺方法；能解释汽车零件地材料性能、牌号及加 工地方法. 1 / 21
6、学生能够掌握识读汽车基本地零件图和简单装配图、各种结构、工作示意图，对图地理解正确，并能说明结构、工作示意图所表达地意 思. 7、学生能够掌握钳工基础知识，钳工工艺加工地编程；钳工工艺基础理论知识； 8、合理选择和正确使用改锥及各类扳手等常用通用工具; 合理选择和正确使用外径千分尺、游标卡尺、百分表等通用量具，测量结果准确. 9、让学生在实践中培养安全和维护质量意识，并且认真履行工作安全和环境保护地规定； 10、学生对工作结果进行记录并对结果加以分析总结； 11、学生要对实习设备工具、车辆、仪器、环境、人身安全认真负责； 12、通过小组学习培养团队协作意识； 13、与顾客，上级和同事进行沟通并对工作情况进行说明； 14、提升环保和节约意识，对可重复利用材料合理使用； 15、严格遵守用电安全、生产条例，规范操作 工作任务工作过程导向教学突破点教学设备设施要求 情境模拟：机修工人从销售商处接受制作金属汽车模型地任务，加工后成品收购进行销售. 零件加工尺寸、加工余量 金属零件钳工加工 汽车维修钳工基本工具： 划线：划针、划线盘、高度游标卡尺、划规、 2 / 21
纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析
汽车工程 2013年館35卷）第2期人11101001^6汜咱此汉2013况。 135川。.2 2013025纯电动汽车用磷酸铁锂电池的模型参数分析4 牛利勇，时辟，姜久春，张言甚，姜君，曹雪铭 (北京交通大学电气工程学院， 北京100044》 00要]鉴于纯电动汽车用磷酸铁锂电池在不同荷电状态下的电池特性差异较大，传统参数辨识方法得到的电池模型参数拟合精度较低。本文采用电化学阻抗谱来分析等效电路模型参数，以研究电池的电压特性和动态功 率特性，通过综合分析实际充放电条件的主要特征来提取电池典型的参数辨识工况，并利用粒子群优化算法分析模 型参数。在不同温度和使用区间的验证表明该方法的精度较高，为磷酸铁锂电池的进一步研究提供依据。 关键词:磷酸铁锂电池;等效电路模型;参数辨识；粒子群优化 1^0(161 ？31311161；618 ^113.17818 0^ 1111111101 1x011 1*11081)1131:6 8311617 21601110 \^6111016 ^111 1^700容，8111^61^1(311 苕 11110111111；21130^ 丫3111111，^130^ 1(10 &030 \1161111|1^ 5(^10010^， 晰如客，861/111^ 細01071呂111111)61&11^！861/111^100044 [八乜对四。!] 1(10文11131 11166(1111^ 300111807 0^~1)811617 1110^61 ^31311161618 01)131116(1^ 1X3(111101131卩31311161汉 1(1611(1(16311011 1116(110(1 13 1613.11^61^ ^001~ 1^60&1136 出6 0113130161181108 0^ 11(11111111 11011 ^1108^(11316 1^？6？04〉1)3.11617玄01 5)1116 61601110 ^6111016 8180150311117 &I &1 狂616111 8(3(63 0^ 01131名6，出6 ^31311161618 0^ 6(^111^816111 01101111 010(161 316 &1131726(1 ^ 118111名61601^001161111031 11111)6(1&1106 81)6011:08005)7 10 8111(17出6 ^01(8^ 01131'&0161181108 0^ 1)30617 111 111138^000^)1^11611817617 3113172111^ 1116 1113111 ^6&111168 0^ ^1*30(1031 01131'名6 30(1 111801131名6 0011(111101131出6 1)^)1031 5)813016161 1(160(15(^11011 卿出11名 1110(163 0【1)311617 财 6X113016(1 3X1(1 1116 010(161 ^3131116161^ 316 31131726(1 化出 1)3111016 8\^811110^(1111123(101131^011111111^1^16 ^311(1311011 31 111^1601 311(1 1183^6 111161^318 8110\^出31 1116 300111307 0^ 1116 801161116 18 1811161-卜!^!. 11118 ^10^1(168 3 1)331361111161 111^63(1^(1011 1111011(11111111 11011^1108^)11316匕过一 ^65^0^8： 11(1111111111*011 ^11081)11316 5311617； 6(1111^31601 1:11X1111 1110(161； ； 13丨 3111616丨； 113111016 5评31*111 0；111111！2311011 前言 国内外关于锂离子电池性能的研究已较为深入卜由于电动汽车仿真技术的需要，研究人员设计了大量等效电路模型011-01111 1110(^1，阢财）8~13，等效电路利用电路网络来描述电池的电压特性，常常用于电动汽车整车动力系统仿真和电池系统功率与能量的预测。但是由于动力电池具有复杂的电化学特性，当电池工作在不同荷电状态和温度条件下，电学模型的参数会发生变化。当电池容量衰退和性能老化后，电学模型的参数也会发生较大改变，因此很多学者通过建立不同状态下的参数列表来实现电池管理系统的控制。 为掌握电池的衰退机制并进行电池寿命预测，一方面需要分析动力电池内部正负极和电解质等化学材料的性能和结构改变带来的影响，另一方面需要研究准确表怔电池电压特性和动态功率特性的参数估计方法。通常认为电池寿命的影响因素主要有环境温度、充放电制度和循环老化条件^10，综合各影响因素得到的电动汽车模拟工况测试序列常用于动力电池的性能测试和寿命评价，因此在实际使用 4国家863计划“电动汽车运营系统关键技术研究与应用” 2012&050211； ！ 和校基本科研费2009』 82017-〗）资助。原稿收到日期为2012年7月9日，修改稿收到日期为2012年8月27日。