k-means algorithm
در نشریات گروه مکانیک-
هر چرخه رانندگی به منظور بررسی مصرف سوخت، آلاینده های خودرویی، الگوی رانندگی ویژه هر منطقه برای برنامه ریزی بهتر و بهبود استانداردهای مربوطه در منطقه مدنظر تهیه می شود. در این پژوهش از روش چرخه رانندگی واقعی (RDE) که می توان گفت یکی از دقیق ترین روش ها برای استخراج چرخه رانندگی به حساب می آید استفاده شده است. برای جمع آوری داده های موردنظر از GPS گوشی های همراه و به صورت سوار بر اتوبوس های شهری در خیابان های شهر کرمانشاه استفاده شده است. این داده ها در طول مسیر حرکت اتوبوس از مبدا تا مقصد مقدار سرعت، شتاب گیری، مدت زمان سرعت ثابت، مقدار کاهش شتاب، ارتفاع از سطح دریا، تعداد فرایند ترمزگیری و مدت زمان توقف خودرو را در مسیر ثبت می کنند. در این پژوهش با استفاده از روش خوشه بندی داده های واقعی گرفته شده در سطح شهر و روش میانگین کی (K-means) به استخراج چرخه رانندگی اتوبوس های شهری کرمانشاه پرداخته شده است. با تحلیل داده های گرفته شده سوار بر اتوبوس دیده می شود که رانندگان اتوبوس در شهر کرمانشاه تمایلی به شتاب گیری و حرکت با سرعت ثابت تند را ندارند که این امر مصرف سوخت را در چرخه اتوبوس شهری کاهش می دهد، که می توان گفت این کار به صورت آگاهانه و به همین منظور توسط راننده ها صورت می گیرد.کلید واژگان: چرخه رانندگی، خوشه بندی، روش میانگین کی، اتوبوس شهری، شهر کرمانشاهEach driving cycle designed to monitor fuel consumption, vehicle emissions, and the specific driving patterns of a region is created to facilitate better planning and enhancement of local standards. In this study, the Real Driving Emissions (RDE) method, regarded as one of the most precise techniques for determining driving cycles, was employed. To gather the necessary data, GPS from mobile phones was utilized while traveling on city buses through the streets of Kermanshah. This data collection included recording speed, acceleration, duration of constant speed, deceleration, altitude, number of braking events, and the duration of stops along the route from origin to destination. The research employed the clustering of real city data and the K-means method to derive the driving cycle for Kermanshah’s city buses. Analyzing the collected data reveals that bus drivers in Kermanshah tend to avoid rapid acceleration and high constant speeds, leading to reduced fuel consumption in the city bus cycle, indicating that this behavior is intentional and aimed at this goal.Keywords: Driving Cycle, Clustering, K-Means Algorithm, City Bus, Kermanshah City
-
Recognizing a driver’s braking intensity plays a pivotal role in developing modern driver assistance and energy management systems. Therefore, it is especially important to autonomous and electric vehicles. This paper aims at developing a strategy for recognizing a driver’s braking intensity based on the pressure produced in the brake master cylinder. In this regard, a model-based, synthetic data generation concept is used to generate the training dataset. This technique involves two closed-loop controlled models: an upper-level longitudinal vehicle dynamics model and a lower-level brake hydraulic dynamic model. The adaptive particularly tunable fuzzy particle swarm optimization algorithm is recruited to solve the optimal K-means clustering. By doing so, the best number of clusters and positions of the centroids can be determined. The obtained results reveal that the brake pressure data for a vehicle traveling the new European driving cycle can be best partitioned into two clusters. A driver’s braking intensity may, therefore, be clustered as moderate or intensive. With the ability to automatically recognize a driver’s pedal feel, the system developed in this research could be implemented in intelligent driver assistance systems as well as in electric vehicles equipped with intelligent, electromechanical brake boosters.Keywords: Vehicle safety systems, Clustering, K-means Algorithm, Hydraulic brake system
-
چرخه های رانندگی داده هایی بر حسب سرعت و زمان هستند که از آن ها در طراحی خودروها، مدیریت حمل و نقل و سوخت، تبیین و بهسازی شاخص های استاندارد استفاده می شود. در این پژوهش، چهار چرخه رانندگی ترکیبی بر اساس داده های واقعی استخراج گردید. برای رسیدن به این هدف، داده برداری با استفاده از یک خودروی سواری با موتور بنزین سوز به روش تعقیب خودرو ، در مسیری از تهران به آمل، تحت شرایط رانندگی واقعی انجام شد. پس از آن در نرم افزار متلب، با استفاده از الگوریتم های ماشین بردار پشتیبان و میانگین کی و با در نظر گرفتن مقادیر میان برد و میانگین به عنوان مراکز دسته ها، یک کد برای تولید چرخه های مورد نظر، و محاسبه پارامترهای مشخصه ی آن ها، نظیر سرعت متوسط، درصد زمان پیمایش خودرو در حالت های درجا، بدون شتاب، شتابگیری مثبت و منفی ایجاد شد. سپس این چرخه ها بر اساس میانگین خطای نسبی، خطای ریشه میانگین مربع و آزمون مربع چی با یکدیگر مورد مقایسه قرار گرفتند. نتایج نشان داد اگرچه، چرخه های استخراج شده توسط ماشین بردار پشتیبان به بازه زمانی مجاز (کمتر از 1800 ثانیه) نزدیک ترند، اما چرخه استخراج شده توسط الگوریتم میانگین کی و میانگین به عنوان مراکز دسته های ایجاد شده، کمترین خطاها را ثبت نموده است. این چرخه علاوه بر آن که بیشتر زمان خود را در حال حرکت شتابدار بوده است، دامنه نوسانات شتابی وسرعتی بیشتری را نسبت به دیگر چرخه های مورد مقایسه گزارش نمود.
کلید واژگان: چرخه رانندگی، ماشین بردار پشتیبان، الگوریتم میانگین کی، چرخه ترکیبی، دسته بندی و طبقه بندیDriving cycles represent the vehicle speed as a function of time and are used in vehicle design, fuel management, and the improvement of standard indicators. In this study, four combined driving cycles were extracted using real data. The data was collected from a passenger car with a gasoline engine under real driving conditions while driven from Tehran to Amol based on the car chasing method. A code was generated in MATLAB software to create the desired cycle using support vector machine and K-means algorithms considering mid-range and mean values as group centers. The characteristic parameters of the cycles such as the average speed and the percentage of the car travel time at idle, cruise, accelerating, and decelerating conditions were also calculated. These cycles were compared based on the mean relative error, the root-mean-square error, and the Chi-square test. The results showed that the cycles extracted by the support vector machine were closer to the allowable time interval (less than 1800 seconds); however, the cycle extracted by the K-means algorithm with the mean value as the centers of the generated categories, recorded the least errors. This cycle, in addition to spending most of its time in accelerated motion, represented a greater amplitude of acceleration and velocity fluctuations than other cycles.
Keywords: Driving Cycle, Support Vector Machine, K-Means Algorithm, Combined Cycle, Classification, And Clustering -
Driving cycle is used to assess fuel consumption, pollutant emissions and performance of the vehicle. The aim of this paper is to extract the driving cycle for refuse collection truck and estimate its braking energy. For this purpose, after selecting the target truck and geographic area, the equipment needed to measure the required variables were prepared and mounted on the truck. Then, the actual data were collected from the performance of the target Truck while performing its mission. Since the amount of braking energy depends on the speed, truck mass and road grade, the speed of the vehicle is measured simultaneously with the truck mass and road grade. The collected data are then processed and subdivided into micro-trips. The micro-trips are clustered according to the number of state spaces using the K-Means algorithm. Next, the representative micro trips are selected from within the clusters and the final driving cycle is generated. The representative driving cycle shows that the truck speed is zero at 47% of the working time. Finally, the amount of braking power and accumulative braking energy in the driving cycle is calculated.
Keywords: Driving cycle, Driving characteristics, Refuse collection truck, Braking energy, K-Means algorithm, Micro trips
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.