基于SOM聚类的典型车况和动力匹配分析与决策
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陕西汽车集团有限责任公司博士后科研工作站,长安大学信息工程学院

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TP39114

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国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目);中国博士后科学基金


Analysis and Decision for Typical Automobile Condition and Power Match Base on SOM
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    摘要:

    在残酷的重型卡车市场竞争环境下,如何客观分析用户的动力配置需求,并对其进行最优配置是车企始终追求的目标。本文基于车速与车辆工况最强相关的观点,首先对车载终端数据终端所采集的样本数据进行预处理,采用人工神经网络SOM聚类分析方法进行速度分布聚类。然后针对不同类型车辆真实数据的聚类结果,总结出各类车型的典型工况。最后结合典型工况与车辆具体配置进行动力匹配分析,从而挖掘出各类车辆的工况需求和动力配置要求。数据化的需求分析为车企在研发、生产、销售等环节消除了歧义,降低了质量投诉以及售后支出,这表明该方案在实践中有着重要的实用价值。

    Abstract:

    In the cruel competitive environment of heavy duty automobile market, how to objectively analyze the requirements of power configuration and the optimal configuration is a final goal for car companies. This paper Based on the view of strong related with speed and the working condition of vehicle, this paper propose a novel analysis and decision method. First, we pre-process the sample form the vehicle terminal system and utilize the artificial neural network SOM to cluster velocity distribution. Next, the typical automobile condition is summarized from typical working conditions of all kinds of models. Finally, we explore the demands of conditions and power configuration for each type automobile based on typical automobile condition and automobile specific configuration. A numerical demand analysis reduces the quality complaints and eliminates ambiguity for car companies in the research, development, production and sales, which indicates that the scheme has important practical value in practice.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

高涛. 基于SOM聚类的典型车况和动力匹配分析与决策[J]. 科学技术与工程, 2017, 17(3): .
高涛. Analysis and Decision for Typical Automobile Condition and Power Match Base on SOM[J]. Science Technology and Engineering,2017,17(3).

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  • 收稿日期:2016-07-16
  • 最后修改日期:2016-08-19
  • 录用日期:2016-09-06
  • 在线发布日期: 2017-02-10
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