合肥市汽车行驶工况的研究

将主成分分析法应用于车辆实际行驶工况开发中的交通特征分析环节的研究结果表明,利用主成分分析法,将反映道路交通特征的短行程特征值压缩成代表原始数据80%以上信息的3个或4个主成分的方法是可行的.构建一系列的候选工况,以主成分参数为准则,从大量实际行驶速度中提炼出一段速度变化曲线作为代表性行驶工况,并以合肥市典型道路为研究对象进行分析,得出了一个基于实际汽车速度的行驶工况.建议合肥地区车辆排放检测法规中采用该行驶工况.     

基于三次样条插值的车辆行驶数据分析

采样数据的准确程度直接决定了车辆行驶工况的准确性。采用基于GPS的实时动态车辆行驶数据采集系统,记录了某车辆运行速度、时间、方向等信息,并结合测量误差产生机理,通过分析车辆行驶数据中奇异信号类别及特征,得到无效定位数据、时间错误数据和速度突变数据等3种奇异数据类型。利用三次样条插值算法对奇异数据进行了拟合,修正了车辆行驶数据中奇异信号,修正后的速度时间曲线更符合车辆行驶特征,可真实模拟车辆行驶工况。     

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%。     

排队车辆工况构建及经济效益分析

收费站前,车辆排队等候服务的现象普遍存在,一方面排队现象增加了车辆的行程延误,另一方面排队中车辆频繁启停,增加了车辆的能耗以及对环境的污染。对于收费站而言,车辆的运行状态与车辆距离收费站的距离有着更加明显的关系,越接近收费站,车辆受前车影响越大,车辆的起停更加频繁,相比于速度-时间描述车辆的行驶工况,构建速度-空间的行驶工况更符合车辆在收费站前的运行特征。基于对行驶工况模型现有的研究,通过分析高速公路收费站出口处排队车辆运行工况数据,使用聚类分析和马尔可夫过程结合的方法构建排队车辆空间工况模型。模型主要包含划分空间区段、建立空间工况数据库、拼接工况片段3部分。通过与实际工况数据的速度-加速度联合分布进行对比表明模型能够很好地拟合出排队车辆的运行工况。另外,根据排队车辆的油耗及排放与VSP之间的关系,借助构建的空间工况模型对排队区间车辆的行程延误、油耗增加量以及排放增加量进行分析:将行程延误和油耗增加量量化为道路使用者成本增加量,将排放增加量量化为政府环境治理投入的增加量,分析了收费站出口处的排队现象的经济效益。     

柴油乘用车上海市典型道路行驶特征及气态污染物排放特性

利用车载排放测试设备对某柴油乘用车进行了上海市典型道路的车载排放测试,分析了车辆在各典型道路上的行驶特征及车辆的THC、CO、NO x、CO2排放特性。结果表明,该柴油乘用车实际道路行驶工况具有平均车速度低、加(减)速度时间比大等特点,其加速(减)速的行驶时间和行驶里程分别占整个行驶时间的63.6%和行驶里程的83.2%;THC、CO、NO x、CO2排放率随车辆行驶速度、加速度的增加而增大,当车速超过90 km/h时,NO x和CO2的单位时间排放率急剧增加。     

重型半挂牵引车典型循环工况研究

随着市场对车辆燃油经济性及排放水平的要求不断提升,设计符合客户实际使用情况的行驶循环工况变得越发重要;本文通过对客户车辆的跟踪数据采集,在获得大量行驶工况数据的基础上,获得速度,加速度等特征参数,利用多元统计理论构建了能够广泛应用于高速物流运输模拟的典型循环工况。     

重庆市汽车行驶工况的开发与研究

通过对重庆市道路交通状况的调查,选择典型路段进行汽车行驶工况研究;测试车辆的行驶速度、转速、油耗和制动踏板力,同期进行车辆流量统计。引入主成分分析法,从采集的原始数据中提取微行程并按加权比例进行工况合成,从而建立重庆市汽车行驶工况。     

基于行驶工况的单车燃油消耗微观模型

在分析汽车燃油消耗影响因素的基础上,研究了道路坡度、车辆载重量、加减速及车速对车辆燃油消耗的影响,分3种车型建立了基于车辆行驶工况的单车燃油消耗微观模型;以速度实验为基础,通过对不同车辆行驶工况影响因素处在非实验条件下的情况进行修正,建立基于行驶工况的单车燃油消耗微观模型.各车型在不同坡度、载重量、加减速时的燃油消耗通...     

武汉市电动汽车行驶工况研究

通过对武汉市道路交通状况的调查,选择典型路段进行电动汽车行驶工况研究;测试车辆的行驶速度、转速、油耗和制动踏板力,同期进行车辆流量统计。引入主成分分析法,从采集的原始数据中提取微行程并按加权比例进行工况合成,从而建立武汉市电动汽车行驶工况。     

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。     

摩托车ECE排放测试循环行驶特征的研究及其适应性评价

利用摩托车实际道路行驶特征的路谱数据,研究了ECE排放测试循环的行驶特征及其适应性。结果表明,实际路谱的各种速度特征与ECE比较接近,而模式比例特征、加减速特征与ECE相比则存在着较大的差异,两者行驶工况的分布也明显不同。当使用ECE测试循环的结果计算摩托车有害气体排放大气分担率时,应充分考虑到ECE测试循环与实际道路行驶特征的差异。     

Driving segment simulation for determination of the most effective driving features for HEV intelligent control

This paper presents a methodological approach for determination of the most effective driving features for hybrid electric vehicle intelligent control, using the driving segment simulation. In this approach, driving data gathering is first performed in real traffic conditions using Advanced Vehicle Locator systems. The vehicle's speed time series are then divided into small segments. Subsequently, 19 driving features are defined for each driving segment, and the influence of the driving features on the vehicle's fuel consumption (FC) and exhaust emissions is investigated, using driving the driving segment simulation. The simulation approach is also verified by experimental test. Finally, the driving features are ranked by a new approach based on the definition of an effectiveness index and a correlation analysis. The results demonstrate that the velocity-dependent driving features such as ‘energy’, ‘mean of velocity’, ‘displacement’ and ‘maximum velocity’ are more effective on vehicle's FC and exhaust emissions. However, because of high dependency between these features, this study suggests independent driving features among the most effective driving features.     

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.     

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.      

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。     

基于MM-STConv的端到端自动驾驶行为决策模型

针对现有端到端自动驾驶模型输入数据类型单一导致预测精确度低的问题，选取RGB图像、深度图像和车辆历史连续运动状态序列作为多模态输入，并利用语义信息构建一种基于时空卷积的多模态多任务（Multimodal Multitask of Spatial-temporal Convolution，MM-STConv）端到端自动驾驶行为决策模型，得到速度和转向多任务预测参量。首先，通过不同复杂度的卷积神经网络提取场景空间位置特征，构建空间特征提取子网络，准确解析场景目标空间特征及语义信息；其次，通过长短期记忆网络（LSTM）编码-解码结构捕捉场景时间上、下文特征，构建时间特征提取子网络，理解并记忆场景时间序列信息；最后，采用硬参数共享方式构建多任务预测子网络，输出速度和转向角的预测值，实现对车辆的行为预测。基于AirSim自动驾驶仿真平台采集虚拟场景数据，以98 200帧虚拟图像及对应的车辆速度和转向角标签作为训练集，历经10 000次训练周期、6 h训练时长后，利用真实驾驶场景数据集BDD100K进行模型的测试与验证工作。研究结果表明：MM-STConv模型的训练误差为0.130 5，预测精确度达到83.6%，在多种真实驾驶场景中预测效果较好；与现有其他主流模型相比，该模型综合场景空间信息与时间序列信息，在预测车辆速度和转向角方面具有明显的优势，可提升模型的预测精度、稳定性和泛化能力。     

车辆行驶运动学参数构成分析

探讨了运用主成分分析的方法处理实际车辆行驶数据的可行性与有效性,对数据处理的结果进行了分析,结果表明,除了速度、加速度两个参数对行驶特性的影响较大外,怠速过程也是影响行驶特性的重要因素。     

Dynamic stability of forklift trucks in cornering situations: parametrical analysis using a driving simulator

This paper describes the examination of the vehicle dynamics and stability of four-wheeled forklift trucks (FLTs) in cornering situations. Cornering at excessive speed is one major reason for fatal accidents with forklifts caused by lateral tipover. In order to increase the lateral stability of this kind of working machinery, the influence of certain important design properties has been studied using an appropriate vehicle simulation model and a driving simulator. The simulation model is based on a multi-body system approach and includes submodels for the propulsion system and the tyres. The driving behaviour of the operator has not been modelled. Instead, a driving simulator has been built up and a real human driver was employed for ensuring adequate and realistic model input. As there have not been any suitable standardised test manoeuvres available for FLTs, a new driving test has been developed to assess the lateral stability. This test resembles the well-known J turn/Fishhook turn, but includes a more dynamic counter-steering action. Furthermore, the dimensions of the test track are defined. Therefore, the test is better adapted to the driving dynamics of forklifts and reflects the real driver behaviour more closely. Finally, a parametrical study has been performed, examining the influence of certain important technical properties of the truck such as the maximum speed, the position of centre of gravity, rear axle design features and tyre properties. The results of this study may lead to a better understanding of the vehicle dynamics of forklifts and facilitate goal-oriented design improvements.     

某车型发动机怠速降低对整车用电平衡的影响

阐述汽车整车电气系统电量平衡发电机、蓄电池和用电器三者之间的关系。列出整车电气系统负载情况,以某车型负载5为例,分析在模拟城市工况、60km/h匀速行驶工况和试验场综合路循环工况下,怠速降低前后整车用电设备试验数据,论证发动机怠速情况整车电平衡存在差异。     

基于多分类监督学习的驾驶风格特征指标筛选

交通事故与驾驶风格具有强烈的相关性,而驾驶风格的直观体现是驾驶行为.为深入分析驾驶行为与驾驶风格的关联性,探索不同驾驶风格群体之间的差异,筛选驾驶风格分类与识别影响因素,建立驾驶风格识别模型并验证有效性.依托车联网实验数据,利用K-means++算法对驾驶员样本数据集进行驾驶风格聚类,设计支持向量机-递归特征消除(SV...