交通/航空行业标准车辆行驶工况仿真数据包

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交通/航空行业
matlab
5星 · 超过95%的资源 2 下载量 127 浏览量 更新于2024-11-05 收藏 383KB ZIP 举报
资源摘要信息: "drive-cycle.zip_交通/航空行业_matlab_" 本压缩包包含了多个与交通/航空行业相关的车辆行驶工况数据文件，这些文件主要用于支持车辆仿真过程，特别是在汽车工程领域中用于模拟实际道路行驶条件下的车辆性能。数据文件以.m为后缀，表明它们是使用MATLAB语言编写的脚本或函数。MATLAB是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域的高性能编程环境，特别适合于复杂的数值计算和数据分析。以下是各文件名代表的具体内容和应用场景： 1. CYC_MANHATTAN.m：代表曼哈顿行驶循环，可能模拟城市中密集的短途行驶条件，如在纽约市曼哈顿地区典型的车辆行驶模式。 2. CYC_ECE_EUDC_LOW.m：结合了欧洲经济委员会(ECE)测试循环和欧洲驾驶循环(EUDC)的低速版本，用于评估车辆的燃油经济性和排放标准。 3. CYC_UKBUS_MASS_VAR1.m：代表英国公交车在不同载重条件下的行驶循环，其中VAR1可能表示变量1，指代某种特定的载重或条件变体。 4. CYC_ECE_EUDC.m：综合了ECE和EUDC测试循环，通常用于测量车辆在规定的循环工况下的排放水平。 5. CYC_VAIL2NREL.m：这个文件可能是将Vail循环（特定的行驶循环）转换成NREL（美国国家可再生能源实验室）标准的脚本。 6. CYC_NREL2VAIL.m：此脚本可能执行与上述相反的操作，即将NREL标准转换为Vail循环。 7. CYC_NEDC.m：代表新欧洲驾驶循环（New European Driving Cycle），用于评估车辆在欧洲市场上的燃油效率和尾气排放。 8. CYC_EUDC.m：即欧洲驾驶循环（European Driving Cycle），是一个比NEDC更为激进和更高速度的测试循环。 9. CYC_ECE.m：代表欧洲经济委员会的测试循环，是早期车辆排放和燃油效率测试的基础。 10. CYC_SKELETON.m：这个文件可能提供了一个基础的行驶循环框架，供用户根据具体需要进行自定义和扩展。 在汽车工程和交通规划领域，行驶循环数据对于车辆性能的评估至关重要。这些数据有助于汽车制造商在实验室环境中对车辆进行测试，确保它们满足特定的排放法规和燃油经济性标准。通过模拟现实世界中的驾驶条件，研发团队可以优化发动机性能，提升能量效率，减少污染排放，并改进车辆的整体性能。 使用MATLAB进行这些数据分析和模拟提供了强大的工具集，包括但不限于数据分析、信号处理、统计分析、计算数学和图形可视化等。工程师可以利用这些工具来处理大量数据，运行复杂模拟，并生成高度精确和可重复的仿真结果。对于航空行业，类似的工况数据和仿真过程可用于评估航空器在不同飞行阶段的性能表现，如起飞、巡航、降落等，同样需要复杂的计算和模拟支持。 总结来说，"drive-cycle.zip"压缩包是一个宝贵的资源，为交通和航空行业提供了一套标准化的车辆和航空器行驶工况数据，通过MATLAB强大的计算功能，这些数据能够被高效利用，进而指导工程师在实际设计和测试中做出更加科学和合理的设计决策。

issdcm-3.0.1.002-1.x86_64.rpm

2019-08-28 上传
issdcm用于抓取intel盘的各种信息，如SN/PN/CRC/media error、smartlog等信息

Electrical-Simulation.zip_DC/AC converter_ac dc converter_foxp9f

2022-07-15 上传
"Electrical-Simulation.zip_DC/AC converter_ac dc converter_foxp9f" 是一个压缩包，其中包含了多个与交直交流转换相关的MATLAB/Simulink模型。这个包主要关注的是交直交PWM（脉宽调制）变换器的设计，以及无刷...

Drive-cycle.zip

2021-08-02 上传
Drive-cycle.zip 文件是一个包含汽车标准行驶工况MAT数据的压缩包，专为在Matlab环境中进行分析和处理而设计。MAT文件是Matlab使用的二进制格式，用于存储变量、函数和其他数据，使得用户能够在Matlab中直接读取和...

下列头文件的作用是什么，能分别说明吗#include <iostream> #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" #include "std_msgs/Float32.h" #include <sstream> #include "math.h" #include "can_drive/ICANCmd.h" #include "can_drive/Nav_data_msg.h" #include "can_drive/encoder_vel_msg.h" #include "can_drive/radar_obs_msg.h" #include "can_drive/camera_obs_msg.h" #include "sensor_msgs/Imu.h" #include "can_drive/pwm_cmd_msg.h" #include "can_drive/sensor_states_msg.h" #include <tf/tf.h> #include <bitset> #include <string> #include <algorithm> #include <thread> #include <pthread.h> #include <time.h>

2023-06-03 上传
- #include "can_drive/ICANCmd.h"：自定义消息类型，用于控制CAN总线通信。 - #include "can_drive/Nav_data_msg.h"：自定义消息类型，用于传递导航数据。 - #include "can_drive/encoder_vel_msg.h"：自定义消息...

纠正这段代码的错误：#针对fid=126的文件过大，重新还原 final_geom=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/touying_fishnet_832_1km_final-cropWGS84-GLC30/Target_126'+'test10-15.csv') final_geom2=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/touying_fishnet_832_1km_final-cropWGS84-GLC30/Target_126'+'test16-20.csv') inter_1=pd.concat([final_geom.iloc[:,5:17],final_geom.iloc[:,23:41]], axis=1) inter_2=pd.concat([final_geom2.iloc[:,5:15],final_geom2.iloc[:,21:36]], axis=1) merge=pd.concat([inter_1,inter_2], axis=1) merge.columns base=pd.concat([base,final_geom.iloc[:,17:23]], axis=1) for i in ['crop','forest','impervious']: for j in range(10,21): c_name=str(str(i)+str(j)) # print(c_name) base[c_name]=merge.loc[:,c_name] base=pd.concat([base,final_geom.iloc[:,-3:]], axis=1) base.columns base.to_csv('/content/drive/MyDrive/touying_fishnet_832_1km_final-cropWGS84-GLC30/Target_126'+'test10-20.csv')

2023-05-31 上传
final_geom=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/touying_fishnet_832_1km_final-cropWGS84-GLC30/Target_126'+'/test10-15.csv') final_geom2=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/touying_fishnet_832_1km_final...

for (whl = first_driven_wheel; whl <= last_driven_wheel; whl++) { if ( (EdtrRes.RstFast_b1[drive_id] == FALSE) && ( (EdtrIn.uWhl[whl].Flg.YscBrkActv_b1 == FALSE) || (EdtrIn.BrkPressWhl_s16[whl] <= EDTR_YSC_BRAKE_PRESSURE_MAX_S16) ) ) { slip = (S32)EdtrRmp.SlipPrcntWhl_s16[whl] - EdtrRef.SlipRef_s16[whl]; slip_sum = slip_sum + slip; slip_high = MAX(slip_high, slip); calculate_slip = TRUE; } else { /** YSC controlled wheels are not taken into account for the slip calculation */ } driven_wheel_speed = driven_wheel_speed + EdtrIn.WhlFi1_v_s16[whl]; drive_slip = drive_slip + MAX(0, -EdtrRmp.SlipPrcntWhl_s16[whl]); }是什么含义

2023-07-13 上传
2. 在循环体内部，首先检查条件 `EdtrRes.RstFast_b1[drive_id] == FALSE` 是否为真，以及条件 `(EdtrIn.uWhl[whl].Flg.YscBrkActv_b1 == FALSE) || (EdtrIn.BrkPressWhl_s16[whl] <= EDTR_YSC_BRAKE_PRESSURE_MAX_...

2011_09_30/2011_09_30_drive_0028_sync/image_02/data/0000004073.png

2023-07-27 上传
根据引用\[1\]中的历史记录，文件2011_09_30_drive_0028_sync.zip存在格式错误，导致无法解压。建议您尝试其他方式下载该文件。另外，根据引用\[2\]中的报错代码，可能是由于使用tkinter读取图片时出现了错误。如果...

https://drive.google.com/file/d/1_qUfwUw88rEKitUpt1kjswv7Cv4GPs0b/view.

2023-07-29 上传
很抱歉，我无法回答你的问题。你提供的内容中包含了一些链接，但我无法直接访问这些链接。如果你有任何其他问题，我将很乐意为你提供帮助。 #### 引用[.reference_title] ..."1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_...

https://drive.google.com/drive/folders/1mC0vVXyZKtY_rPZ8XzJf_4Uk2nzwzIqj 访问不了

2023-06-06 上传
- https://drive.google.com/file/d/1Gh6teJwzW1opZvLh31b6wMk0iFJ8VZ6v/view?usp=sharing 请注意，您需要先登录您的Google账号才能下载此模型。下载后，您可以使用以下代码将其加载到您的应用程序中： ``` import...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

2023-06-03 上传
torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次") ``` 在这个代码中，我们首先加载了测试数据集 `test_dataset` 和测试数据加载器 `test_...
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