Assessing driving behavior influence on fuel efficiency using machine-learning and drive-cycle simulations




Download 2,02 Mb.
bet1/11
Sana18.05.2024
Hajmi2,02 Mb.
#243133
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11
Bog'liq
Mudir maqola.en.uz


Translated from English to Uzbek - www.onlinedoctranslator.com

Tarkiblar roʻyxati quyidagi manzilda mavjudScienceDirect
Transport tadqiqotlari qismi D

jurnalning bosh sahifasi:www.elsevier.com/locate/trd


Transport tadqiqotlari qismi D 126 (2024) 104025



Mashinani o'rganish va haydash siklini simulyatsiya qilishdan foydalangan holda yonilg'i samaradorligiga haydash harakatining ta'sirini baholash


Amin Muhammadnazara, Zulqarnayn H. Xattakb,*, Asad J. Xattakc
aShahar transportini tadqiq qilish markazi, Janubiy Florida universiteti, AQSh bQurilish va atrof-muhit muhandisligi, Karnegi Mellon universiteti, AQSh cFuqarolik va atrof-muhit muhandisligi, Tennessi universiteti, AQSh

MAQOLA ANTRACT





Kalit so‘zlar:
Haydovchilik harakati
O'zgaruvchanlik
Yoqilg'i iste'moli Emissiya
Haydash uslubi tasnifi Mashinani o'rganish Tabiiy haydash ma'lumotlari
Avtotransport vositalarini harakatga keltirish uchun qazib olinadigan yoqilg'iga asoslangan energiya iste'moli va u bilan bog'liq emissiyalar global muammodir. Energiyani kamaytirish yo'llaridan biri yo'llarda yuqori energiya iste'moli sodir bo'ladigan vaziyatlarni, masalan, ish zonalaridagi tezlikning o'zgaruvchanligi yoki to'liq o'rganilmagan keskin egri chiziqlarni o'rganishdir. Tabiiy haydash bo‘yicha ikkinchi soniya ma’lumotlaridan foydalangan holda va haydashning o‘zgaruvchanligi kontseptsiyasidan foydalangan holda, ushbu maqola mashinani o‘rganish yondashuvlari (k-medoidlar, ierarxik klasterlash) va Autonomie’dan drayversimon simulyatsiyalar yordamida ish zonalari va egri chiziqlardagi haydash uslublarini o‘rganadi.®.Natijalar shuni ko'rsatadiki, agressiv haydash ish zonalari va egri chiziqlardagi hodisalarning 12,2% va 15,4% ni tashkil qiladi va odatdagi haydashdan farqli ravishda yoqilg'i sarfini 23% ga oshiradi. Ushbu natijalar transport agentliklari uchun ish zonasi konfiguratsiyasini yaxshilash va yonilg'i sarfini va chiqindilarni kamaytirish uchun egri chiziqli belgilar yoki texnologiyani ta'minlashga ta'sir qiladi. Bundan tashqari, avtomatlashtirilgan va ulangan transport vositalari ilg'or maslahatlar va ogohlantirishlar bilan transport oqimini yumshata oladi.


Download 2,02 Mb.
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11




Download 2,02 Mb.

Bosh sahifa
Aloqalar

    Bosh sahifa



Assessing driving behavior influence on fuel efficiency using machine-learning and drive-cycle simulations

Download 2,02 Mb.