- Tytuł:
-
Synthesis of naturalistic vehicle driving cycles using the Markov Chain Monte Carlo method
Synteza eksploatacyjnych cykli jezdnych samochodów przy wykorzystaniu metody Monte Carlo z zastosowaniem łańcuchów Markowa - Autorzy:
-
Puchalski, Andrzej
Komorska, Iwona
Ślęzak, Marcin
Niewczas, Andrzej - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/1365182.pdf
- Data publikacji:
- 2020
- Wydawca:
- Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
- Tematy:
-
naturalistic vehicle driving cycles
synthesis of driving cycles
Markov models
Monte Carlo simulation
eksploatacyjne cykle jezdne samochodu
synteza cykli jezdnych
modele Markowa
symulacja Monte Carlo - Opis:
-
Simulation methods commonly used throughout the design and verification process of various types of motor vehicles require development of naturalistic driving cycles. Optimization of parameters, testing and gradual increase in the degree of autonomy of vehicles is not possible based on standard driving cycles. Ensuring representativeness of synthesized time series based on collected databases requires algorithms using techniques based on stochastic and statistical models. A synthesis technique combining the MCMC method and multifractal analysis has been proposed and verified. The method allows simple determination of the speed profile compared to classic frequency analysis.
Metody symulacyjne powszechnie stosowane w całym procesie projektowania i weryfikacji różnych typów pojazdów mechanicznych wymagają opracowania eksploatacyjnych cykli jezdnych. Optymalizacja parametrów, testowanie i stopniowe zwiększanie stopnia autonomiczności pojazdów nie jest możliwe na bazie standardowych cykli jezdnych. Zapewnienie reprezentatywności syntezowanych szeregów czasowych na podstawie zgromadzonych baz danych wymaga algorytmów wykorzystujących techniki bazujące na modelach stochastycznych i statystycznych. Zaproponowano i zweryfikowano technikę syntezy łączącą metodę Monte Carlo wykorzystującą łańcuch Markowa (MCMC) oraz analizę multifraktalną. Metoda umożliwia proste wyznaczenie profilu prędkości jazdy w porównaniu do klasycznej analizy częstotliwościowej. - Źródło:
-
Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 2; 316-322
1507-2711 - Pojawia się w:
- Eksploatacja i Niezawodność
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł