基于电场除霜的新能源汽车热泵空调技术

当环境温度低于0℃,热泵空调表面结霜导致其制热效果变差,结霜严重时甚至无法正常工作。热泵加热技术和抑制结霜技术可以解决目前除霜所产生的问题。文章首先讨论了热泵空调交换器的表面结霜机理,在此基础上,提出采用电动流体力学在热交换器周围形成电场,磁场或者电磁场除霜技术。总结了该方法对热泵空调使用性能的影响,指出了热泵空调除霜技术的发展趋势。     

汽车低温工况侧窗内结霜分析与优化

汽车的除霜性能对行驶安全至关重要,极端低温下除霜性能表现更是如此。针对汽车低温高速工况下侧窗出现内结霜情况进行研究,通过分析不同影响因素,找出影响结霜性能的原因,并进行不同方案的优化和验证,为后续汽车高寒结霜性能的改善提供参考和指导。     

电动汽车热泵型空调除霜实验研究

针对纯电动汽车热泵型空调换热器冬季结霜问题,提出低压热气除霜和高压热气除霜两种除霜循环模式,并在焓差室模拟实际工况,进行了结霜除霜实验研究。以除霜时间、排气压力和压缩机能耗为指标,对各种除霜模式(包括传统逆循环除霜模式)进行了对比分析。结果表明:在3种除霜模式中,低压热气除霜模式所需除霜时间最长,排气压力最高,除霜过程中压缩机能耗最大;逆循环除霜模式次之,且车内环境舒适度较差;而高压热气模式除霜时间最短(仅2min),排气压力最低(最高仅为0.65MPa),能耗最小(仅为86.83k J),且不会对车内环境舒适性造成影响,故是一种较为理想的除霜模式。     

热泵空调室外换热器结霜研究

电动汽车热泵空调在冬季低温高湿的环境下,运行时换热器会结霜,从而会导致换热效率低下。这是由于结霜后换热器的热阻增加了,从而降低其换热系数。所以研究换热器冷表面的结霜基础理论,寻究一种更节能高效的抑霜、融霜方式,备受国内外学者的关注。文章简要介绍了换热器表面结霜现象产生原理,以及室外环境参数温度、湿度、风速等对结霜速率和霜层厚度的影响。总结了在冷表面处理、超声波振动、蓄热材料抑霜技术以及加热和热气法除霜等技术近些年的研究情况。     

基于向量空间理论的交通量预测研究

根据世界各地交通发展分散性很大的实际状况,通过对多种预测模型的研究,提出了交通量预测的向量空间理论.定义了该向量空间的交通范数,利用范数来优化选择空间中的向量及产生该向量的映射.给出了预测向量的非线性逼近方法.采用了交通量、交通量相对增长函数等交通物理量,将其作为预测向量的多种模式.对近10年间中国、美国和韩国等国全国机动车保有量预测相对误差平均值为3.93%.     

SCR催化器温度在线预估算法及试验研究

为实时获取柴油机SCR催化器内部反应单元的温度,在分析SCR催化器传热过程的基础上,建立温度预估算法的Matlab/Simulink模型。使用RTW将温度预估算法转化为单片机可执行的嵌入式代码,并下载到SCR控制单元中。试验结果表明:所建模型适用于SCR控制单元,并能够在线预测催化器内部和催化器下游的温度;稳态工况和连续工况下,模型计算值与实测值之间的相对误差小于5%;阶跃工况下,最大相对误差为5.2%;整车测试工况下,最大相对误差为9.3%,相对误差小于6%的概率分布达91%。该算法可用于指导尿素喷射控制,提高SCR系统尿素喷射精度。     

基于Logistic模型的大面积航班延误预测方法研究

航班大面积延误发生时,对其后续发展做出准确的预测能够减少自身损失.研究从固定空域的角度出发对航班大面积延误进行预测,给出了基于Logistic模型的延误航班数量与航班累计延误时间的预测方法.考虑到航班数量的实时性,模型中采用时间变化量为参数,并借助2013年8月17日下午我国华北地区某空域航班大面积延误实际数据对Logistic曲线进行了拟合,对延误累积阶段和延误消散阶段分别进行计算,确定各自参数,最后得到预测数据.预测时刻距当前时刻越近,精度越高;预测的延误航班数量和航班累计延误时间与实际数据的最大相对误差分别为3.9%和3.6%.      

非线性耦合模型在桥梁桩基沉降预测中的应用研究

通过对桥梁桩基的沉降预测,能有效地评价和判断桥梁的稳定性,为现场施工提供一定的指导依据。同时,系统性的预测方法能有效提高预测精度,因此,将灰色模型和BP神经网络进行耦合,建立了桥梁桩基沉降的初步预测模型,再利用马尔科夫链建立误差修正模型,实现桥梁桩基沉降的分阶段预测。该模型发挥了灰色模型“累加生成”灰色序列的优点,增加了沉降数据的规律性,又充分利用了BP神经网络和马尔科夫链的非线性预测能力,具有系统性强、全面性高等优点。同时,利用2个实例进行验证,结果表明实测值和预测值较吻合。其中,实例1平均相对误差为1.37%,实例2的平均相对误差为1.39%,两实例的预测结果差异不大,具有较高的预测精度,验证了所提预测模型的有效性。     

基于等效质量法的梁板有效预应力值测试研究

为了简便准确地检测预应力桥梁的有效预应力,在传统以激振频率为判定基准的测试方法上加以改进,提出"等效质量法"检测有效预应力的方法。将锚具与锚垫板、锚垫板后的孔道及混凝土梁体的接触面考虑成一个弹簧支撑体系,建立张拉力、等效质量、振动系统弹簧系数等参数的函数,在不同预应力值作用下测试其结构振动频率和加速度,回归出等效质量法检测桥梁有效预应力的函数表达式,并通过实际工程进行回归公式验证。结果表明:该检测方法测得的有效预应力值准确度与预应力张拉程度有关,满张状态下测试计算值稳定,相对误差4.85%,最小误差2.95%,可用于有效预应力张拉值的快速检测和评估。     

汽车除霜风道的数值模拟及优化

为寻求汽车前风挡玻璃除霜方式,提升除霜效率,文章主要分析了某款车型的除霜风道结构。在稳态计算结果的基础上预测其除霜效果,通过在风道内部添加导叶片对气流进行梳理,除霜效果有了较大提高,并通过瞬态计算得到A,A′,B区霜层全部除干净用时分别为876,996,1314s,并与试验结果进行了比对,满足国家标准的要求。     

信号交叉口基于出发时刻预测的生态驾驶方法

在城市道路交通中,信号交叉口区域内车辆频繁停车启动的现象,加剧了整体交通流的能源消耗、污染排放与车辆延误。为了减少信号交叉口启停波现象对整体交通流产生的负面影响,以面向未来人工驾驶车辆(HDV)/智能网联车辆(CAV)混合构成的新型混合交通环境为基础,提出了一种基于出发时刻预测的生态驾驶方法,通过优化CAV的驾驶轨迹,减少交叉口区域的车辆延误和能源消耗。首先,对混合交通流的基本图模型进行了分析,根据启停波影响范围,划分CAV通过交叉口的驾驶场景;然后,建立了子区渗透率对饱和车头时距的影响关系,预测了CAV以当前饱和车头时距通过交叉口的时间;最后,结合车辆与交叉口的距离,利用分段三角函数模型,生成其通过交叉口的速度限制曲线,并将优化速度嵌入到智能车辆的跟驰模型中作为限制速度,从而使CAV在无法通过当前绿灯窗口的条件下,实现提前减速,在通过交叉口区域后解除速度限制,切换回自身的跟驰模型。此外,还提出了平均综合效能这一指标来综合评价驾驶策略在效率和能耗2个方面的性能,并将提出的基于出发时刻预测的生态驾驶方法与传统网联车辆控制方法、经典交叉口节能控制方法进行了对比。研究结果表明:提出的出发时刻预测方法可以精确预测CAV在交叉口的出发时刻,有效减少车辆的能源消耗与污染排放,同时提高信号交叉口的通行效率;在渗透率大于60%情况下,该方法对系统效能的提高达到12%左右,在10%渗透率条件下也可以达到6%的效能增益;在交通饱和流率在0.5~0.9的范围内时,系统的效能增益较明显。     

基于一维/三维耦合模型的汽车空调除霜CFD仿真优化设计

文章运用计算流体动力学（CFD）分析方法对某微型汽车空调除霜性能进行仿真分析研究,通过稳态CFD分析结果对空调除霜风管进行结构优化,并利用一维/三维瞬态耦合仿真对不同空调正温度系数（PTC）配置下除霜风温温升及风窗玻璃表面除霜瞬态过程进行分析研究,为空调的流场性能优化及PTC性能选型提供有效参考,结果显示风道结构优化后配合2.5 kW功率PTC,可以满足除霜性能要求。文章提供的除霜仿真设计方法对汽车研发中空调系统除霜性能设计优化具有一定工程指导意义。     

汽车事故数据记录器数据规范及应用进展综述

对汽车事故数据记录器(Event Data Recorder,EDR)数据规范内容进行概述,对EDR数据准确性验证结果进行了总结,介绍了EDR数据在乘员损伤预测、交通事故重建领域的应用进展,为国内数据规范建立和开展相关应用研究提供参考。研究结果表明,EDR记录的碰撞前速度平均相对误差在4%以内,制动状态会影响记录精度;纵向?V的平均相对误差范围为3.5%~6.6%,横向?V平均相对误差为13.8%;气囊点爆状态和安全带使用状态等信息均非常准确;EDR记录的?V和安全带使用状态是影响乘员损伤预测的重要指标。EDR记录的数据除横向?V误差偏大外其余均比较准确,EDR数据为乘员损伤预测及事故重建研究提供了一种新方法。     

基于新陈代谢-GM(1,N)马尔科夫的轨道交通客运量预测方法

为提高城市轨道交通规划建设的合理性以及相关政策制定的科学性,分析影响城市轨道交通客运量的相关因素,将GM(1,N)预测模型、马尔科夫理论与新陈代谢3种方法的思想相融合,提出一种组合预测模型。首先采用GM(1,N)进行预测,并对预测结果进行残差修正。在此基础上,利用马尔科夫理论构建状态转移概率矩阵,二次修正预测结果,之后融入新陈代谢思想,根据时间序列删除已陈旧的或价值不大的信息,加入已得到的预测结果作为新的预测数据源,对下一时刻进行预测,从而提高模型预测的精度。根据2008-2013年上海市城市轨道交通客运量数据,运用该模型对2015年、2016年上海市城市轨道交通客运量进行预测分析,并与实际结果进行对比。研究结果表明:应用灰色模型,2015年、2016年预测结果分别为335 501. 91万人、382 682. 82万人,相对误差分别为9. 36%,12. 55%。应用提出的方法,预测结果分别为314 724. 28万人、349 397. 59万人,相对误差分别为2. 58%,2. 76%。为了进一步验证模型的准确性,引用北京市轨道交通客运量相关数据进行验证,其结果相对误差分别为2. 87%,3. 27%。可见,轨道交通客运量预测问题属于灰色系统研究范畴,并且所提出的新陈代谢-GM (1,N)马尔科夫模型预测精度较高,满足实际需求,是一种有效的城市轨道交通客运量预测方法,同时使得对客运量预测的研究趋于完整,丰富了该类问题的研究成果。     

汽车空调除霜除雾性能测试方法研究

文章通过现阶段汽车空调系统除霜、除雾性能测试方法及缺点进行分析,在参考国内外相关研究基础上,构建了汽车空调除霜除雾性能测试系统,并进行关键部件的设计和调试。该系统的发生装置可以满足雾、霜量的一致性的要求;同时,数据和图像采集系统可以有效提升试验精度,辅助自动生成试验报告,大大节省人力物力。经过实车测试,该系统工作可靠、数据准确、测试高效,为汽车空调除霜除雾性能测试和评估提供了有效手段。     

跨临界CO2新能源汽车空调逆循环化霜实验研究

本文搭建了采用逆循环化霜的跨临界CO_2电动汽车空调系统实验台。通过对各参数点温度和压力变化的分析,研究了空调系统在结霜过程的性能和参数变化特性。通过记录化霜时间和实时霜层摄像探究了化霜的效果,进行连续结霜—化霜实验,探究了首次化霜对二次结霜情况和化霜时间的影响。实验结果表明,空调系统连续运行结霜150min后,制热量分别下降22.6%和15.6%。第二次结霜速度比第一次更慢,第一次化霜时长为420s,第二次化霜时长为120s,仅为第一次化霜时间的28.5%。逆循环化霜效果十分理想,将成为未来电动汽车空调最合理有效的化霜方式之一。     

汽车挡风玻璃除霜性能数值模拟分析

本文采用计算流体力学软件STAR-CCM+对某新开发汽车除霜风道进行数值模拟。通过稳态计算来预测汽车的除霜性能,对除霜效果进行了探讨,并进行了试验。对比模拟结果和试验结果总体比较接近,验证了CFD模拟的的可靠性,为汽车挡风玻璃除霜效果模拟工程提供了参考。     

基于机器学习的柴油机颗粒物浓度预测

以涡轮增压中冷重型柴油机在4个不同海拔地区的颗粒物排放为研究对象,利用主成分分析与神经网络结合的方法对实际道路的颗粒物粒径浓度进行模拟分析。结果表明:在不同海拔下,气缸压力的前10个主成分即可代表94%的发动机缸内燃烧特性;同时,柴油机燃烧产生的核膜态的微粒偏少,而积聚模态微粒尤其是粒径在57～165 nm的颗粒物较多;此外,与传统模型相比,该模型能够在7～990 nm范围内实现对4个海拔地区颗粒物浓度的有效预测,相对误差降低了6.44%,预测精度分别达到91.37%,92.97%,91.23%和91.99%。该方法的研究为高原地区污染物排放的监控与管制提供了支持。     

高压共轨系统不同温度下喷油参数修正计算

为说明高压共轨系统燃油温度变化对喷油量的影响,进行了不同燃油温度下的喷油参数修正计算。首先简要分析了高压共轨系统燃油流动传热特征,依据柴油机工作环境温度范围,提出了确定基准温度的方法,然后运用流体传热计算方法,推导出了喷油量和喷油压力的修正量计算公式;最后结合实例,给出了基准温度下的喷油压力和喷油量的基准脉谱,计算了不同温度下燃油喷油压力和喷油量的修正脉谱;结果表明:50℃燃油温度的喷油量修正量计算值与测试值的相对误差在14%以下,80℃燃油温度的喷油量修正量计算值与预测值的相对误差在9%以下,说明喷油参数修正计算方法是有效的。     

城市快速路交通拥堵判定方法研究

为弥补单点检测器判定交通拥堵方法研究的不足,在对实测数据分析的基础上,利用临界占有率将交通流状态划分为拥堵状态与非拥堵状态,提出了以速度-占有率比、速度差双指标判定交通拥堵状态发生、结束时刻的方法。并以北京城市快速路实测数据为例,对各判定指标阈值进行标定,判定结果表明:基于单点检测器设计的拥堵判定方法能够有效判定检测器断面拥堵发生时间、持续时间、结束时间。