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以感应充电技术(Inductive Power Transfer,IPT)为主要特征的充电路面(Electrified Road,e-Road)近年来发展迅速,其可为行进中的电动汽车进行动态无线充电,有效解决电动汽车充电时间过长、续航里程不足等问题,是支撑未来公路交通电气化发展的重要储备技术。详细介绍了IPT系统的工作原理和性能特点,并总结了已有e-Road试验段的充电性能参数和技术就绪度水平。在此基础上,进一步从基础设施角度剖析了e-Road目前存在的主要工程问题及相关研究进展,内容包括:①深入分析了IPT系统工作时因高频磁场通过介电性路面材料所引起的电磁损耗对IPT系统充电效率的影响,并提出了可能的解决方法;②针对充电模块与普通沥青路面存在的力学兼容性问题,从结构受力原理、材料损伤特性等方面总结了e-Road复合结构产生力学损伤加剧效应的原因,并提出了耐久性优化措施;③针对e-Road环境可持续方面存在的不确定性,评估并对比了e-Road与传统道路的全生命周期环境效益,指出了e-Road环境性能研究对电动汽车全生命周期综合效益估算的重要性。此外,还从政策支持、安全性、价格因素等角度对e-Road进行了综合可行性评估,并对充电路面基础设施的未来发展进行了智能化展望,提出了e-Road与其他新型智能道路技术进行有机融合的可能途径。 相似文献
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基于LES的跨海桥梁施工期围堰波流力数值模拟 总被引:1,自引:1,他引:0
跨海大桥基础施工可能面临水深、浪大和流急等恶劣海况,波流力甚至可能成为围堰施工的主要控制荷载. 为研究跨海桥梁施工期围堰波流力,采用垂向多层σ坐标变换模型追踪三维波流自由液面,添加浸没边界法(IBM)处理不规则结构物界面,建立了基于LES的三维波流与结构物相互作用的数值模型,利用所建立并验证的三维数值模型模拟不同长宽比的矩形围堰与斜向波流的相互作用. 分析结果表明:所建立的三维数值模型能够较好地模拟矩形结构波流力;长宽比为1.0时,由于结构的对称性,波流入射角对围堰总波流力影响很小,增幅均在5%以内;随着长宽比的增加,波流入射角对围堰总波流力的影响增大;如长宽比为2.0时,波流沿纵桥向入射时(90°)结构的总波流力约为沿横桥向入射时(0°)总波流力的2.48倍. 与纯波情况相比,矩形围堰波流力普遍比纯波力偏大,但入射角对结构纯波力或波流力的影响系数较为接近. 相似文献
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飞轮储能具有绿色无污染的特点,发展潜能巨大。文章以电磁耦合式储能飞轮为研究对象,将其应用于纯电动汽车的制动能量回收,通过整车仿真,分析电磁耦合式储能飞轮的能量回收效率。建立搭载电磁耦合式储能飞轮系统的整车模型,并仿真验证,在初速度为70 km/h时,制动时间为5.853 s,制动距离为70.67 m。分别在不同初始速度和储能飞轮转动惯量条件下进行制动仿真。随着初速度提高,电磁转差离合器作用时间延长,飞轮储存能量增加,但储能飞轮的回收效率相差不大,且能量回收效率均不低于22.4%;转动惯量越大,回收的能量多,回收效率高,但制动时间增加,不利于行车的安全性。由此得出结论:电磁耦合式储能飞轮系统可以有效回收制动产生的能量,选择合适转动惯量的飞轮可以提高制动能量的回收效率。 相似文献
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为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响,提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题,并构建相关的求解算法,用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先,丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设,提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论,来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象;其次,建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法,基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法,用于求解交通流分配的结果;最后,通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明:建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域,并可计算得到各路段上的分段分配流量;与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比,可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象;不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型,新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态,包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况;一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态,故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。 相似文献
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已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析,不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先,将来源于AFC(Automatic Fare
Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据,并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类;其次,建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程,计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上,充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性,使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。
实例结果表明,使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内,说明该分类方法具有可行性。 相似文献