纯电动车

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这个代码库包含用于预测锂离子电池在电动汽车应用中充电状态（SOC）的数据驱动框架。代码开发于芝加哥伊利诺伊大学的机器学习项目，结果展示于2020年发表在《电源》期刊上的论文。通过汽车仿真和多物理场建模，该方法提供了重要信息。我们还受邀在FiME 2020 ECS会议的交通运输应用中介绍了该项目。如果使用我们的代码，请引用：Ragone M., Yurkiv V., Ramasubramanian A., Kashir B., Mashayek F.

该SQL文件包含电动车智能充电服务平台所需的数据库表结构及相关数据。适用于数据库课程设计或毕业设计，可作为搭建该平台数据库的基础。

随着电动汽车的普及，如何有效安排充电站成为一大挑战。现在，利用充电时间智能规划充电站位置，能够最大化电网利用率，减少能源浪费，提升充电效率。削峰填谷策略在此过程中发挥关键作用，为城市能源管理带来新的解决方案。

利用模糊控制算法研究了电动车直流电机的调速系统，包括外环（速度环）和内环（电流环）的控制。在MATLAB/SIMULINK环境下进行了仿真实验，结果显示该系统有效减小了超调现象，改善了动态特性，达到了较好的控制效果。

纯电车的 ACC 控制研究里，CarSim和Simulink的联合仿真算是个老搭档了。这套资源就挺实用的，用 CarSim 搭个真实感十足的车辆模型，再配上 Simulink 来整合控制逻辑，模拟效果比较贴近实车。固定间距两车场景的设定蛮有代表性，尤其在研究PID 控制策略时，适合用来做基础验证和参数调优。比如你想知道在一定距离内，跟车会不会冲太近或者刹太猛？这个仿真场景能帮你把情况跑出来，看得直观。Simulink那边负责调参配置，用起来也比较顺。想换控制策略？直接改模块；想看响应？波形图秒出。嗯，这点对想快速迭代测试的你来说还挺香的。而且用的 PID 控制算法嘛，逻辑简单，调参比较有手感，

电动汽车负载对系统运行的影响，特别是在最佳潮流（OPF）优化中，是本项目的重点。本报告详细介绍了使用GAMS模型来最大限度减少馈线损耗的方法。研究评估了插电式电动汽车（PEV）充电需求对电力配送系统的多方面影响，并提出了相应的排队模型。该报告还包括了技术细节、GAMS建模源代码、优化问题解决方案、OPF结果和数据可视化，以及对BCB模型的描述。

这是一个关于数据库课程设计的毕业项目，开发一个基于Java JSP SSM和MySQL的电动车实名制挂牌管理系统。该系统实现电动车的合法管理和实名登记，利用先进的Java技术和SSM框架，保证信息的安全性和操作的高效性。

Hadoop案例分享-纯案例无答案。以下为详细案例内容，适合进行Hadoop相关学习和实践。

这些文件是基于蓝牙的乐高遥控车(NXT GT-Hi)的MBD环境。 NXT GT-Hi是后轮电机驱动的四轮车，具备HiTechnic的陀螺仪传感器和加速度传感器，并支持一定的底盘控制。该车可以通过蓝牙设备和PC游戏手柄进行操作。请查阅以下网站以获取更多信息，并查看readme.txt或nxtGTHi.zip中的资料：网站1网站2 免责声明：LEGO(R)是乐高集团公司的商标，该公司不赞助、授权或认可此演示。LEGO(R)和Mindstorms(R)是乐高集团的注册商标。