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理想OTA9.1,终于等到你!

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理想这次的升级也太全面了吧,我最喜欢的莫过于……

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XCX 续航体验 83期:沃尔沃 EX90 纯电续航及充电测试

合资品牌中,沃尔沃的纯电化已经比较完整,EX 和 ES 系列都有车型推出。车辆无论是外观还是内饰设计,都是典型的北欧风格。那么在续航和充电方面,沃尔沃 EX90

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#在线搞科研# 受@YYP颜宇鹏 启发【图1】,我研究了一下:CLTC到底是怎么制定出来的?越挖越深,一时半会完工不了,先分享自己目前的进展! 2015年,在财政部经费支持下,工信部委托中汽中心牵头开展“中国工况”项目,最终形成GB/T 38146.1—2019。 根据论文【图2】,技术路线大概是三步走【图3】: 第一步,采集3278万公里的真实车速曲线。 这一步很费劲,也是投入非常大。在41个城市找3832辆车,装上专用设备,每秒1次记录数据。每次从起步、行驶、停止,都会形成一个车速曲线【图4】。 (注:3832辆车、3278万公里并非全部应用于乘用车,乘用车工况论文使用的是约3300辆车、1600万公里,但科普简化起见就不区分这么多数据了) 重点来了,根据每次行程的最高速度不同,乘用车短片段库被分成了三大片段库: - 最高车速不超过60km/h:低速片段库; - 最高车速在60—80km/h:中速片段库; - 最高车速超过80km/h:高速片段库。 CLTC和NEDC存在一个根本区别【图5】: - NEDC的曲线横平竖直,它是人为设计出来的; - CLTC的曲线的“每一小段”,都来自这三大片段库之一,都是这3832辆车的某一辆在某天某时某分,真实地行驶出来过的! 人不能踏入两条完全相同的河流,但CLTC却可以!WLTC也是如此,因为CLTC沿用了WLTC以真实短行程构建循环的基本框架。 那么问题来了,3278万公里大约跑了100万小时,怎么从中选择1800秒作为CLTC工况呢?如果是100万里选半小时,录取率200万分之一,比从河南考清华还难了几百倍啊! 第二步,从百度GIS全路网数据,设计出低中高速段的比例。 先找到每条路、每5分钟的平均速度。经过速度—流量模型,可以算出所有车辆一共在这种状态里花了多少时间。大概结果是,任何一辆车【图6】: - 落在低速交通状态的概率是37.44%,所以分给低速段(城市段):1800s×37.44%=674秒。 - 落在中速交通状态的概率是38.50%,所以分给中速段(城郊段):1800s×38.50%=693秒; - 落在高速交通状态的概率是24.06%,所以分给高速段(高速段):1800s×24.06%=433秒。 为什么这么分,和CLTC的三段怎么就直接对应上了?说实话,我有点云里雾里。但没关系,先继续往下看,第三步就是把两套数据拼到一起,并保证关键统计数据一致。 第三步,以“速度-加速度分布”的卡方检验,拼出最终的1800秒 这1800秒是由11个运动片段、14个怠速片段组成的,共计25个片段。每个片段的位置都可以从3278万公里选出来,那排列组合就多了: - 第一个位置可以选A或B; - 第二个位置可以选C、D或E; - 第三个位置可以选F或G。 那么A+C+F、A+C+G、A+D+F……一直到B+E+G,筛选后的剩余组合都要进行“速度—加速度分布”的卡方检验,与与全国GIS加权后的目标分布比较差异,差异最小的获胜,就成了CLTC工况。 三步走科普完,下面就是两个新发现了。 第一个新发现:130km/h可以进入候选库,最后出来的却只有114km/h。 3278万公里的片段库中,最高车速超过130km/h的片段列为剔除对象。因此114—130km/h的真实片段理论上可以留下。但经过前面的层层筛选,最终CLTC最高车速只有114km/h【图8】。 这似乎有点不对? 也许三步走的每一步都有科学依据,但最终结果就是:最高车速位于114—130km/h的真实片段理论上可以进入候选库;但最终CLTC最高只有114km/h。 难道是方法问题?不对啊,WLTC也是这个方法,它为什么能达到131.3km/h? 查了一下发现,它在低、中、高速之外,还保留了最高车速>110km/h的Extra-high超高速段:323秒,只占18%的时间,却跑了8.254公里,占全循环里程35.5%。 这说明,超高速段就算时间短,但从里程上的比重并不小! 进一步查《中国汽车行驶工况国家标准编制说明》发现【图8】:CLTC前期也计算过8%的超高速权重,从低到高的比例为:35.7%、29.6%、26.7%、8%。 后来说“超高速仅占8%”、“考虑到后续工况构建的实际需求”,最终重新划分为低、中、高三段,比例为37.44%、38.5%、24.06%。 奇怪的是,不仅超高速段的8%不再出现在单独的分类,就连高速段的26.7%也降低了24.06%!!!这一点让我很奇怪,此材料没有解释重新划分前后的具体切点和转换过程,我暂时还没有挖出更多细节。 第二个新发现:CLTC数据清洗过程,没有把“长途连续高速”作为一种独立场景保留下来。 微观上,第一步的数据清洗阶段,不仅剔除了“最高车速大于130km/h”的片段,还剔除了“持续时间长于1小时的高速片段”【图10】。这就会把一部分典型的、不停车超过1小时的跨城高速排除在候选库外了。 或者说,你一直开得规规矩矩,但只要其中一秒超过130km/h,按最高车速这条规则,整个片段也会被剔除。这似乎也有点太严了吧? 题外话,这张图里还剔除了“1秒内车速增加超过14km/h”的片段,也就是加速度超过4m/s²。嗯?如果一直保持这个加速度,折合零百加速也就是7秒左右。很难吗? 宏观上,百度GIS权重来自41座城市各自的全路网,当然可能包括市内高速和绕城高速。但它不是一张连续的全国城际高速网,所以“北京开到广州”这样的长途高速,能作为一趟完整、连续的行程被涵盖吗?至少从现有公开资料中无法证明。 一头没有把全国连续城际高速作为一种独立场景统计,一头又剔除了高速阶段中持续超过1小时的短片段。两条规则似乎恰好指向同一个缺口: 跨城市、长距离、连续高速。 CLTC不是没有采到高速,而是在“速度相位划分”和“长片段清洗”两步中,都没有把长距离连续高速作为独立的代表性场景保留下来。 困了,今天先研究到这里,得睡了!为了搞清楚这个问题,我已经用掉3亿Token了:一开始以为发现了A,后来发现A只是表象;顺着A继续挖,又找到了B;再往下,又发现B下面还有一层。 就这么层层深入,现在差不多挖到第四层了。也不保证这些判断都正确,欢迎大家一起找资料、挑错,继续。 #C

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