Development of markov chain-based driving cycles for light-duty vehicles in greater Cairo /
Material type:
- text
- Unmediated
- volume
- تطوير دورات قيادة للمركبات الخفيفة في القاهرة الكبرى باستخدام سلاسل ماركوف [Added title page title]
- 621.2
- Issued also as CD
Item type | Current library | Home library | Call number | Status | Barcode | |
---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول | المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة | Cai01.13.11.M.Sc.2023.Ma.D (Browse shelf(Opens below)) | Not for loan | 01010110088547000 |
Thesis (M.Sc.) -Cairo University, 2023.
Bibliography: pages 61-68.
Driving cycles (DCs) are becoming essential tools for testing and certifying different vehicle types. Using a large dataset of 43 light-duty vehicles in Cairo, this study develops, compares, and benchmarks 24 new MC-based DCs, against two clustering-based DCs, as well as four cycles in the US and Europe. These DCs differ in terms of the clustering algorithm, clustering parameters, and definitions of microtrips. The results show that the MC method outperforms random chaining of microtrips, with an average RRMSE of 15.8% and 23.6% respectively. Clustering fixed distance-based microtrips using the vehicle’s speed, acceleration, and percentage idling time shows the least RRMSE of 8.207%. Defining microtrips based on fixed distance is better than starts-stops for most vehicles. Reference cycles (WLTP, NEDC, UDDS, and FTP-75) showed poor representativeness of the real data, with an average RRMSE of 76.8%. The newly proposed DCs are also superior in the estimation of fuel consumption and emission factors.
أَصْبَحْت دورات القِيادَة أَدَاه أساسية لِاخْتِبَار وَاعْتِمَاد أَنْوَاع الْمُرَكَّبَات الْمُخْتَلِفَة . باستخدام مَجْمُوعِه بَيَانَاتٌ كَبِيرَةً
منْ 43 مُرَكَّبَةٌ خَفِيفَة فِي الْقَاهِرَةِ ، تَعْمَل هَذِهِ الدِّرَاسَةَ عَلَى تَطوير وَمُقَارَنَة وَقِيَاس 24 دورة قيادة جديدًا قائمًا عَلَى اسلوب سلاسل ماركوف لترتيب الرحلات الصغيرة ، مُقَابِل اثْنَيْنِ مِنْ دورات القيادة الْقَائِمَةُ عَلَى التَّجْمِيع العشوائى للرحلات الصغيرة ، بِالْإِضَافَةِ إلَى أَرْبَعٍ دورات فِي الْوِلَايَاتِ الْمُتَّحِدَة وأوروبا . تَخْتَلِف هَذِهِ الدورات الجديدة مِنْ حَيْثُ خوارزمية التَّجْمِيع ، وعناصر التَّجْمِيع ، وَتَعْرِيفَات الرحلات الصغيرة . أَظْهَرَت النَّتَائِج أَنَّ طَرِيقَةَ سلاسل ماركوف تتفوق فِي الْأَدَاءِ عَلَى التَّسَلْسُل العشوائي للرحلات ، بمتوسط خطاء نسبي يَبْلُغ15.8% . يُظهر تَجْمِيع الرحلات الدَّقِيقَة الْقَائِمَةُ عَلَى الْمَسَافَةِ الثَّابِتَة باستخدام سُرْعَةِ السَّيَّارَةِ وتسارعها وَوَقْت التَّبَاطُؤ بِالنِّسْبَة المئوية أَقَلّ خطاء نسبي يَبْلُغ 8.207 % .يُعَدّ تَحْدِيدٌ الرحلات الصغيرة استنادًا إلَى الْمَسَافَةِ الثَّابِتَة أَفْضَلُ مِنْ تحديدها طبقا وكل بداية وتوقف لِمُعْظَم الْمُرَكَّبَات . أَظْهَرَت الدورات المرجعية (العالمية تمثل تمثيلًا ضعيفًا للبيانات الْحَقِيقِيَّة ، بمتوسط خطاء نسبي يَبْلُغ 76.8% كما تتفوق دورات القيادة المستنتجة أيضًا فِي تَقْدِيرِ اسْتِهْلَاك الْوَقُود وَمُعَامَلَات الِانْبِعَاث .
Issued also as CD
Text in English and abstract in Arabic & English.
There are no comments on this title.