哈尔滨城区乘用车行驶工况的构建

以哈尔滨市乘用车作为研究对象,利用GPS设备对哈尔滨主城区运行的乘用车工况数据进行了测试,将采集到的车速数据曲线分割为多个短行程片段,提取了片段中最具有代表性的11个工况特征参数,利用主成分分析法和聚类分析法对特征参数进行了降维和分类处理。利用相关系数提取了代表性行驶工况片段,进而构建了具有代表性的哈尔滨市主城区乘用车典型行驶工况,并与NEDC和Japan10-15乘用车道路工况进行了对比分析。分析结果表明:哈尔滨城区乘用车工况的平均车速为15 km/h,低于NEDC和Japan10-15乘用车行驶工况;加速、减速特征参数比例分别为33.57%和29.70%,高于NEDC和Japan10-15乘用车行驶工况的相关参数;现有的欧洲和日本道路工况参数与构建的哈尔滨市城区乘用车行驶工况具有较大的差异,利用基于运行数据构建的行驶工况可以更好地反映地方乘用车的运行特征。     

基于马尔可夫链的车辆规划行驶工况构建方法研究

为准确反映车辆在实际道路上的行驶运动特征，提出马尔可夫链融合在线地图信息的车辆行驶工况构建方法。对实际采集的车辆行驶数据进行清洗、分段，通过主成分分析（PCA）法和K均值（K-Means）聚类法对数据进行聚类分析，建立了基于马尔可夫链的典型工况片段库。将在线地图规划路径的道路信息融入片段库，构建了车辆行驶工况。以某款纯电动车为研究对象进行了仿真分析，仿真结果表明：与在线地图基础规划工况相比，采用基于马尔可夫链片段库构建的在线地图规划行驶工况，车辆能耗更接近实际道路工况，特征参数平均误差仅为4.29%，能耗误差仅为4.09%。     

城市公交线路模态行驶工况构建研究——以西安市公交线路为例

模态行驶工况是公交车运行和排放的基础研究之一.从线路代表性和覆盖面角度出发,统计市区和市郊线路强度并排序,确定测试公交线路.采用GPS设备对测试线路公交车实际运行状态进行试验,提出以线路强度比为基础的线路耦合方法,以西安市为例建立样本数据库.基于参考模型设置优化变量,通过分析样本特征值确定模型目标函数和约束条件,采用多目标优化理论优化模型关键数据点参数,建立西安市区和市郊公交线路模态行驶工况.经工况验证可知,市区和市郊模态工况与验证样本的特征值误差分别为8.54% 和2.77%,比功率分布误差分别为0.37% 和0.78%.结果表明,建立的模态工况在数理分析和比功率分布2个维度均能更准确地反映西安市公交车实际运行状态和排放相关特征.      

基于不同风格行驶模型的自动驾驶仿真测试自演绎场景研究

为了验证自动驾驶汽车决策结果的安全性,提出一种具有自主决策和交互能力的行驶模型生成方法,该行驶模型作为背景车被用于构建自演绎仿真场景来测试自动驾驶汽车的连续决策能力。首先,以强化学习为基础、结合遗传与进化思想,创新地设计并生成了具有自主决策和交互能力的不同风格行驶模型;然后,在模型构建阶段分别训练生成了保守、普通和激进3种风格的行驶模型,其中普通风格行驶模型的训练参数来源于自然驾驶数据集highD的车辆参数分布,保证了该行驶模型的真实性;最后,在普通风格行驶模型的基础上设计并训练出了具有显著激进特征的激进风格行驶模型,以增强自演绎场景的复杂性和测试效果。结果表明：在模型真实性方面,以highD数据集中的跟车速度、车头间距、换道时刻下碰撞时间等参数的分布为真值,研究所生成的普通风格行驶模型的参数分布与真值的平均相似程度为88%,相较于基于规则的智能驾驶人模型（IDM）提升了20.3%;在场景测试性方面,以被测系统为主要责任方的碰撞次数为评估指标,研究生成的不同风格行驶模型所构成的自演绎场景的测试性约是由IDM构成的基线场景的7倍。因此,设计和生成的行驶模型所构成的自演绎场景可以有效支撑面向自动驾驶决策系统的仿真测试。     

重型柴油车实际道路行驶工况试验研究

本文针对现有行驶循环不能真实评价实际道路整车性能的问题,基于实际道路行驶数据,采用主成分分析与聚类分析和基于速度-加速度短片段寻优等多元统计方法构建重型柴油车实际道路行驶工况,分析了行驶工况多项特征参数。结果表明,构建的重型柴油车实际道路行驶工况能基本体现重型柴油车在实际道路上的行驶特征。构建的行驶工况与WHTC循环有较大差异,其平均运行车速为30.5km/h,行驶里程13.379km,怠速时间占比12.4%,加减速时间占比86.6%。在中低速和中高速区转速和转矩波动较大,反映了拥挤的交通状况和复杂的驾驶环境。在高速区转速和转矩较为平稳,说明车辆处于平顺的驾驶环境。怠速和极端驾驶产生的燃油消耗占比不大,高速区燃油消耗远高于其他速度区。     

重型柴油车实际道路行驶工况试验研究

本文针对现有工况循环不能真实评价实际道路整车性能的问题,基于实际道路行驶数据,采用多元统计方法构建重型柴油车实际道路行驶工况,分析了行驶工况多项特征参数。结果表明,构建的重型柴油车实际道路行驶工况能够基本体现重型柴油车在实际道路的行驶特征。发现构建的行驶工况与WHTC循环有较大差异,行驶工况平均运行车速为30.5km/h,行驶里程13.379km,怠速时间占比12.4%,加减速时间占比86.6%。在中低速、中高速区转速、扭矩波动较大,反映了拥挤的交通状况和复杂的驾驶环境。在高速区转速、扭矩变化较为平稳,说明车辆处于平顺的驾驶环境。怠速和极端驾驶产生的燃油消耗占比不大,高速区燃油消耗远高于其他速度区。瞬时耗油率最大值出现在高速区和中低速、中高速区部分。     

基于运行数据的公交客车动力系统参数优化

为使公交客车在载客量和工况多变的情况下发挥混合动力系统的节能潜力，提出了基于运行数据的混合动力客车动力系统参数优化方法。基于车联网数据，利用核主成分分析（KPCA）和粒子群优化（PSO）K均值聚类分析构建了具有代表性的某市公交客车行驶工况；针对公交客车运营中乘客人数随机变化的特点，建立基于最优拉丁超立方设计（OptLHD）的混合动力客车动力系统参数双层优化模型，内层采用Opt-LHD产生乘客人数，采用发动机最优控制策略将系统响应传递至外层优化算法。仿真结果表明，优化后的动力系统参数对不确定因素有更强的适应性，燃油消耗量较优化前平均减少9.97%。     

基于驾驶员行为模拟的ACC控制算法

基于驾驶员最优预瞄加速度模型建立了一种适用于多种典型行驶工况的ACC控制算法。该算法采用基于多目标模糊决策方法的驾驶安全性、工效性、轻便性与合法性评价指标以及基于预瞄跟随理论的微分校正函数，描述了ACC控制系统对自由工况、跟随工况和切入工况等不同行驶条件及汽车动力学系统强非线性特性的考虑。     

基于ADVISOR纯电动汽车动力性能研究

分析汽车动力性能影响因素,通过参照某纯电动汽车基本相关参数为设计样本,分别理论计算驱动电机功率、转速、扭矩,选择合理动力电池模型。基于MATLAB运行ADVISOR软件进行模型仿真测试,选择典型的新欧洲行驶循环CYC_NEDC工况测试得出相应试验参数曲线和动力性指标数据。分析行驶工况数据,得出结论满足设计指标,可以证明选择的纯电动汽车相关电动机,蓄电池等参数的可行性。     

基于Cruise的混合动力汽车动力系统参数匹配

文章以某款混合动力汽车为研究对象,确定整车性能目标,根据车辆具体参数对发动机、电机、电池等动力系统主要部件参数进行计算与选型,设计了电控机械式自动变速器（AMT）和机械式无级变速器（CVT）两种传动方案;在Cruise软件中构建仿真模型,测试最高车速、加速度、爬坡度等动力性指标;使用新欧洲驾驶循环（NEDC）工况进行经济性仿真对比测试不同传动方案对油耗的影响。仿真结果表明,整车动力性满足要求,动力系统参数选择合理,CVT传动方案发动机运行效率更高。     

武汉市公交车典型行驶工况的构建

利用实测的公交车运行数据,建立符合公交车运营特点的行驶工况.首先将连续行驶数据进行短行程划分并计算各短行程的特征值;之后采用主成分分析将12个特征值降为4个主成分,利用相关系数法建立了武汉市公交车的综合行驶工况;同时采用聚类分析对短行程分类,构建了公交车在拥堵道路、较畅通道路、畅通道路3类交通条件下的行驶工况;各工况同实测数据的相关系数均超过了0.98.研究结果表明,该地区公交车平均运行速度为19.46 km/h,各行驶模式下的时间比例分别为:加速26.39%、减速23.61%、匀速33.33%、怠速16.67%.此外将所建立综合工况与燃油消耗量测试工况C-WTVC比较,发现二者在平均速度和怠速时间比例方面存在较大差别.因此有必要针对公交车专门开发测试工况,从而为交通和环保部门的公交运营管理提供指导.      

Development of a driving cycle for the measurement of fuel consumption and exhaust emissions of automobiles in Bangkok during peak periods

The exhaust emissions and fuel consumption rates of newly registered automobiles in Thailand are currently assessed using the standard driving cycle of the Economic Commission of Europe (ECE). Because of the highly different driving conditions, the assessment results may not reflect realistic amounts of emissions and fuel consumption for vehicles in Bangkok traffic, which is well known for its congestion. The objective of this study is therefore to develop a new driving cycle for vehicles traveling on Bangkok’s main roads during peak traffic hours. This paper first presents the development of a method for selecting representative road routes with traffic conditions that are representative of traffic in Bangkok for conducting real-world driving speed data collection. These real-world data are obtained by driving a car equipped with a speed-time data logger along those selected road routes. Several driving characteristics, including various profiles of microtrips, are analyzed from the collected speed-time data, and a number of target driving parameters are then defined for use as a set of criteria to justify the best driving cycle. A procedure for generating driving cycles from the analyzed real-driving data is also developed, and the method to select the cycle that is most representative of Bangkok traffic is described. Comparisons found in the study show that the target driving parameters of the newly developed driving cycle are much closer to those obtained from the real-world measured data than those calculated from the presently used European drive cycle. This would imply that the obtained driving cycle will produce more realistic results of the emissions and fuel consumption assessment tests for vehicles traveling in Bangkok. The methods developed in this study for route selection and driving cycle construction can easily be adopted by other big cities to develop their own vehicle driving cycles. Furthermore, although the developed methods are for passenger cars, similar approaches can be applied to develop driving cycles for other types of vehicle, such as city buses and pick-up trucks.     

合肥市道路汽车行驶工况的开发与研究

阐述了汽车行驶工况的开发程序和测试方法。通过对合肥市道路交通状况的调查,选择五条具有代表性的路段进行合肥市城区的汽车行驶工况的研究,采集了大量合肥城区道路汽车行驶数据资料,运用多元统计学方法进行了道路汽车行驶工况的解析,从而建立合肥市道路汽车行驶工况。     

Development of E-rickshaw driving cycle (ERDC) based on micro-trip segments using random selection and K-means clustering techniques

In India, auto rickshaws are the most convenient and cheapest mode of near-to-door transport in both rural and urban areas. Such vehicles powered with internal combustion engines (ICEs) are one of the main sources of pollutants on urban corridors. One way to minimize tail-pipe emissions is to use electric motors in place of ICE. To evaluate the vehicle performance, energy consumption, driving behavior, optimal design and management of such electric vehicles, driving cycle is an important tool. So far, only limited studies exist on the development of a driving cycle for e-rickshaw. Moreover, these studies are concentrated in urban traffic environment and research accounting rural and urban environment together remain unexplored. In this study, real world driving data for 100 trips of e-rickshaw are collected on a road stretch passing through rural and urban setting. A high-end GPS data logger was used to collect vehicle kinematics such as continuous speed profile, acceleration/deceleration, heading, and vehicle position coordinates. Nine different driving characteristics representing actual traffic conditions are identified and used for developing e-rickshaw driving cycle (ERDC). Two approaches, random selection and k-means clustering are explored to arrive at best representative ERDC using micro-trips technique. The analysis results revealed that k-means clustering outperforms the random selection method with additional benefit of accounting traffic conditions systematically. The insights from this study can be used to understand and model the performance of e-rickshaw, in terms of energy consumption and driving characteristics, compared to other fossil-fuel driven automobiles.     

老化循环对三效催化器的老化效果研究

为研究不同整车驾驶循环对车辆三效催化器热老化的效果差异,选取两辆配备同款发动机的满足国六排放标准的纯汽油车和油电混合动力车,分别进行AMA、SRC、WLTC和典型RDE循环,利用数据采集系统实时采集车辆运行参数和三效催化器床体温度。基于阿伦尼乌斯公式将不同循环16万km耐久性后的热老化程度量化为热损伤,并以RDE循环为参照基准,将不同测试循环行驶16万km换算成对应的实际道路等效行驶里程。研究结果表明:相同循环下,油电混合动力车三效催化器的16万km热老化程度低于纯汽油车;AMA和SRC循环对三效催化器造成的热老化程度明显高于相同行驶里程下的WLTC循环和RDE循环。纯汽油车以AMA循环或SRC循环进行16万km耐久老化,对三效催化器所造成的老化效果相当于在实际道路上行驶了51.84和60.30万km;油电混合动力车以AMA循环和SRC循环进行16万km耐久老化,对三效催化器造成的老化效果相当于在实际道路上行驶30.44和29.21万km。     

山区高速公路组合线形路段车道偏移行为

为在道路设计阶段确定平纵组合与相邻路段线形对车道偏离的影响,并为减少因道路线形因素引发的侧碰、追尾甚至车辆驶出路外事故提供改善依据,基于真实的山区高速公路道路设计参数及周边地形,搭建驾驶模拟场景,利用驾驶模拟试验获取小客车车道偏离数据,并对应获取车辆当前所在路段及上、下游路段的线形参数。以车辆车道内行驶为参照,沿道路行进方向,将车道偏离行为分为左偏驶离车道与右偏驶离车道。因车道偏离受驾驶人影响,采用双层Logit模型,分别判定道路线形及驾驶人层的影响。研究结果表明：相比直线路段,曲线更易引发车道偏离行为,驾驶人易偏向于曲线内侧行驶;上游300 m路段曲率差越大、平均车速越大,则车道偏离的概率增大;相对于缓坡（-2%≤坡度S≤2%）,行驶于上坡（S>2%）或下坡（S<2%）路段时,车辆车道偏离概率减小;车辆行驶于外侧车道的左偏驶离车道概率大于行驶于内侧车道;驾驶人因素对左偏驶离车道的影响比例为8.8%,对右偏驶离车道的影响比例为25.6%。研究结论可从组合线形角度帮助工程师设计更安全的山区高速公路。     

Urban driving cycle for performance evaluation of electric vehicles

Nowadays, a number of environmental issues have seriously come to the fore. For this reason, the R & D spending on eco-friendly vehicles that use electric power has been gradually increasing. In general, fuel economy and pollutant emissions of both conventional and eco-friendly vehicles are measured through chassis dynamometer tests that are performed on a variety of driving cycles before an actual driving test. There are a number of driving cycles that have been developed for the for performance evaluation of conventional vehicles. However, there is a lack of research into driving cycle for EV. Because large differences exist between the drive system and driving charateristics of EV and that of CV, a study on driving cycle for EV should be conducted. In this study, the necessity of an urban driving cycle for the performance evaluation of electric vehicles is confirmed by developing the driving cycle. First, the Gwacheon-city Urban Driving Cycle for Electric Vehicles (GUDC-EV) is developed by using driving data obtained through actual driving experiments and statistical analysis. Second, GUDC-EV is verified by constructing EV simulators and performing simulations that use the actual driving data. The simulation results are then compared against existing urban driving cycles, such as FTP-72, NEDC, and Japan 10–15. These results confirm that GUDC-EV can be used as an urban driving cycle to evaluate the performance of electric vehicles and validate the necessity of development of the driving cycle for electric vehicles.     

液罐汽车横向稳定性的研究

对液罐车非满载工况下在水平道路上转弯行驶以及在侧坡道路上直线行驶和转弯行驶时的液体质心坐标和横向稳定性进行了分析研究。在水平道路上转弯行驶时，质心的转移及侧倾程度主要与转弯半径，车速等有关；在侧坡道路上直线行驶时，质心的转移及侧倾程度主要与坡道的角度有关，在侧坡上转弯行驶时，质心的转移及侧倾程度除与侧坡角度有关外，还与转弯半径和车速等有关。为了减少液体质心的转移对汽车横向稳定性的影响，可在罐内增加纵向隔板，来抑制液体质心的转移。     

智能网联环境下的城市路网容量可靠性分析

网联自动驾驶车辆（CAVs）与人工驾驶车辆（HDVs）混行的交通发展模式会促进城市路网容量发生变化，为解析混合交通流对城市路网容量可靠性的影响，构建了智能网联环境下城市路网容量可靠性双层规划模型。为表征CAVs信息获取与自动驾驶的能力，假定CAVs遵循系统最优原则选择路径，而HDVs则根据自身经验选择路径，基于二者路径选择的差异建立描述混合交通分配的下层模型，刻画智能网联环境下的混合交通流分配特性。并且，为了快速求解大型路网交通分配，将下层混合交通分配模型转换为非线性互补下问题进行求解。考虑到实际路网的随机性，以及路网道路通行能力并非固定值，运用具有多种相关性的均匀随机分布理论，建立了的描述城市路网容量可靠性的上层模型。通过蒙特卡洛仿真分析不同CAVs渗透率下的路网容量可靠性，并进一步解析各路段对路网容量可靠性的敏感度。结果表明:当需求水平d > 0.5时，路网容量可靠性开始降低；当d > 0.7且CAVs渗透率λ＝0时，可靠性小于0.4；当d > 0.7而λ＝1时，可靠性接近1，说明CAVs可增强路网容量可靠性。研究还发现，当需求水平处于0.7~1区间时，渗透率的变化对路网容量可靠性有显著的影响，但随着需求的增大，路网处于超负荷状态，渗透率对路网容量可靠性影响较小。此外，CAVs渗透率从0增加至1的过程中，路网中存在“道路容量悖论”现象的道路从19条下降至3条，且当λ＝1时路网中仅有1条道路出现了显著的“道路容量悖论”现象，拥堵严重。表明CAVs渗透率的增大可以显著改善路网中的“道路容量悖论”现象，减少路网容量可靠性的波动，提高路网运行稳定性。      

基于IVE模型的杭州市机动车实际行驶工况下排放因子的研究

首先,利用台架试验对IVE模型中的基础排放率进行地域性差异的修正;然后,利用GPS系统获得杭州市机动车在不同道路类型和时间下的实际行驶工况;最后,应用修正后的IVE模型确定杭州市实际行驶工况下轻型车和出租车的CO和NOx综合排放因子.结果表明,对IVE模型基础排放率的修正能较好地提高模型的模拟精度;在杭州市区高峰期实际行驶工况下,轻型车CO和NOx综合排放因子分别是2.92和1.03g/km,出租车的排放因子分别为轻型车的2.0和1.7倍.