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采用车辆道路试验方法,利用VBOX、尾气采集系统与陀螺仪对车辆行驶状况进行数据采集; 基于投影寻踪动态聚类的方法,结合带有精英控制策略的NSGA-Ⅱ对不同参数指标进行处理; 定量研究了参数指标对车辆燃油经济性和排放特性的影响程度,分析了特定工况下不同参数指标影响特性的变化规律。研究结果表明:在整个行驶工况中,加速度对车辆燃油经济性的影响权重为65.52%,对车辆比功率(VSP)特性的影响权重为35.03%,其中转弯半径对车辆VSP特性的影响权重为37.86%;在车速小于10 km·h-1时,对车辆燃油经济性影响最大的是转弯半径,影响权重为80.74%,对车辆VSP特性影响最大的是加速度,影响权重为82.82%;车速为10~40 km·h-1时,对车辆燃油经济性和VSP特性影响最大的是加速度,影响权重分别为34.01%和48.59%;当车速大于40 km·h-1时,对车辆燃油经济性影响最大的是坡度,影响权重为75.59%,对车辆VSP特性影响最大的是速度,影响权重为80.17%;当车辆处于下坡工况时,坡度对车辆燃油经济性的影响权重为69.84%,车速对车辆VSP特性的影响权重为56.37%;当车辆处于上坡工况时,加速度对车辆燃油经济性和VSP特性的影响权重分别为54.62%和94.24%。定量分析不同因素对车辆燃油经济性和VSP特性影响权重,不仅为提高车辆燃油经济性和改善车辆VSP特性提供实践支撑,同时也为智能车辆控制算法提供了重要理论依据。 相似文献
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针对单纯依靠提高交通供给的方式难以满足日益增长的交通需求,导致大城市交通拥堵日益剧增的问题,梳理并评析国内外各大城市的交通需求管理实践经验。首先,将交通需求管理策略分为控制出行需求和引导出行方式两大方面。然后,从城市规划和交通规划相配合,以及交通影响分析的角度对控制出行需求进行分析。最后,从引导小汽车合理使用、提高公交服务水平和调整出行时空分布三方面指出引导出行需求的具体方法,包括从限购和限用小汽车的角度引导小汽车合理使用的策略;从轨道交通建设、公交线网优化、公交专用车道建设等方面提高公交服务水平的策略;从实行错时上下班、征收拥堵费等角度调整出行时空分布的策略。 相似文献
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在一台CNG发动机上研究怠速工况条件下,点火提前角(θi)和过量空气系数(λ)对燃烧排放性能的影响规律。节气门全关,参数调节时,步进电机自动调节,将发动机转速控制在800 r/min。θi在上止点前40~10°CA BTDC变化,λ=1.1时指示热效率和燃烧速度最高;随着λ增加,最高指示热效率所对应的θi越大;θi过大或过小,都会加剧循环变动;λ1.3,平均指示压力循环变动(CoVimep)明显增加;λ=1.1时,NOx排放最高。 相似文献
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为了在道路设计阶段预测车速,保证公路几何线形的协调性,建立了考虑侧向容许加速度、纵向加速度、制动减速度、制动热衰退和环境速度与线形参数关系的模型,计算了期望速度;建立了公路-驾驶者-车辆-环境仿真系统,对在三维路面上的行驶车辆进行仿真,得到并分析了试验道路的运行速度曲线.结果表明:(1)为有效控制速度波动,应取相近的曲线半径和直线长度,且直线不宜过长;(2)出弯道加速长度大于进弯道减速长度,且二者都大于回旋线长度;(3)山区路线由多个急弯构成时,速度曲线频繁波动的部分原因是车辆自身旋转动能和平动动能的相互转化;(4)运行速度协调性方法不适用于四级公路的线形评价;(5)偏角越小,轨迹对弯道的切角作用越大,弯道车速越高. 相似文献
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无车日活动的交通影响及效果预测分析 总被引:1,自引:0,他引:1
无车日活动是在有限的时间内,在城市规定区域里限制非公交机动车辆的通行,以减少拥堵、污染和噪音,并鼓励人们使用有利于环保的交通方式。通过对无车日由来、绿色交通以及实施无车日的必要性进行分析,并以重庆市渝中区实施无车日方案的交通量调查数据为例,探讨了无车日的交通需求预测及其实施效果,从而为其实施相应的交通管制和其重要意义的分析提供一定的科学依据。 相似文献
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交通拥堵问题日趋严重,关键道路识别成为了交通领域的研究重点. 以在线地图的交通状态数据为基础,利用时空相关性理论计算道路交通状态的预测值和波动影响值,并通过Moran 散点图划分道路类型,提出了基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法. 首先,调用在线地图开发者平台API 采集路网的交通状态数据,利用集成学习动态预测交通状态;其次,分析交通状态波动的传播结构,以此量化道路对其近邻道路的影响值;然后,结合道路交通状态的预测值和波动影响值划分道路类型,进而识别出关键道路;最后,以实际路网为例,论证方法可行性. 相似文献
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随着汽车保有量的迅速增加,汽车排放已成为城市空气污染的主要来源.本文通过预测未来重庆市的汽车保有量,并利用MOBILE5模式计算预测年份机动车排放的综合排放因子,由此预测未来重庆市城区机动车的排放总量. 相似文献
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为提高算法对交通标志快速定位的准确性,改善现有检测算法在复杂交通环境下检测效果不佳、实时性较差的问题,提出一种基于动态加权密集连接卷积网络的交通标志快速检测算法. 选用YOLOv2 作为基础网络,通过增加动态加权密集块对各层特征图的权重进行调节,实现深层高语义信息和浅层低语义信息的融合;使用MobileNet 轻量化网络结构,通过可分离卷积操作有效降低网络的计算成本;针对池化操作中图像特征丢失严重问题引入 CBAM模块,利用通道注意力和空间注意力信息增强关键特征的表达能力. 实验结果表明,本文算法在GTSDB数据集上分别达到了96.14%的检测精度和139 frame/s 的检测速度,在保证较高检测精度的同时,能够有效提高检测效率,满足实时检测要求. 相似文献