Evolution of the household vehicle fleet: Anticipating fleet composition, PHEV adoption and GHG emissions in Austin, Texas

In today’s world of volatile fuel prices and climate concerns, there is little study on the relationship between vehicle ownership patterns and attitudes toward vehicle cost (including fuel prices and feebates) and vehicle technologies. This work provides new data on ownership decisions and owner preferences under various scenarios, coupled with calibrated models to microsimulate Austin’s personal-fleet evolution.Opinion survey results suggest that most Austinites (63%, population-corrected share) support a feebate policy to favor more fuel efficient vehicles. Top purchase criteria are price, type/class, and fuel economy. Most (56%) respondents also indicated that they would consider purchasing a Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEV) if it were to cost $6000 more than its conventional, gasoline-powered counterpart. And many respond strongly to signals on the external (health and climate) costs of a vehicle’s emissions, more strongly than they respond to information on fuel cost savings.Twenty five-year simulations of Austin’s household vehicle fleet suggest that, under all scenarios modeled, Austin’s vehicle usage levels (measured in total vehicle miles traveled or VMT) are predicted to increase overall, along with average vehicle ownership levels (both per household and per capita). Under a feebate, HEVs, PHEVs and Smart Cars are estimated to represent 25% of the fleet’s VMT by simulation year 25; this scenario is predicted to raise total regional VMT slightly (just 2.32%, by simulation year 25), relative to the trend scenario, while reducing CO₂ emissions only slightly (by 5.62%, relative to trend). Doubling the trend-case gas price to $5/gallon is simulated to reduce the year-25 vehicle use levels by 24% and CO₂ emissions by 30% (relative to trend).Two- and three-vehicle households are simulated to be the highest adopters of HEVs and PHEVs across all scenarios. The combined share of vans, pickup trucks, sport utility vehicles (SUVs), and cross-over utility vehicles (CUVs) is lowest under the feebate scenario, at 35% (versus 47% in Austin’s current household fleet). Feebate-policy receipts are forecasted to exceed rebates in each simulation year.In the longer term, gas price dynamics, tax incentives, feebates and purchase prices along with new technologies, government-industry partnerships, and more accurate information on range and recharging times (which increase customer confidence in EV technologies) should have added effects on energy dependence and greenhouse gas emissions.     

底盘测功机加载响应性能研究

对我国在用车工况法尾气排放测试用底盘测功机加载响应性能的测试方法和技术要求进行了研究。指出我国有关文献忽略了影响底盘测功机加载响应性能的重要因素—平均稳定时间所带来的问题,以及美国BAR97测试方法对我国实施的瞬态和简易瞬态工况法存在的不适应问题,根据我国瞬态工况法和简易瞬态工况法的特点,提出新的加载响应性能测试方法,并对某底盘测功机加载响应性能进行了测试和分析。     

基于道路特征信息变化率的公路线形质量评价

公路线形质量对行车的舒适性和安全性有着非常重要的影响，如何合理有效地对其进行评价是一个有待解决的问题。从驾驶员行车时接受道路信息的角度出发，提出了道路特征信息变化率的概念，并作为评价公路线形质量的定量指标运用到平面线形、纵断面线形和平纵组合的评价研究中。研究表明：平曲线半径越小，驾驶员接受的道路特性信息变化率越大，驾驶员负担也越重；此外，平曲线长度、竖曲线半径及平纵组合都对道路特性信息变化率有较大的影响。研究成果可为改善公路线形，提高行车安全提供依据。     

基于隧道断面面积变化的围岩稳定性判别

随着新奥法施工技术的广泛应用,围岩的动态变形越来越受到人们的关注。目前,我国主要是通过监测典型节点的位移来判断围岩变形的稳定性。典型节点的变形并不能代表整个围岩断面的变形状况,该方法存在一定的缺陷,因此提出采用隧道断面面积变化的方法来评价围岩变形的稳定性。采用突变理论数学方法计算Ⅳ级和Ⅴ级围岩在不同埋深条件下断面面积的变化值,得出面积变化的极限值,最终以此极限值作为判定围岩变形稳定的判据。     

餐饮物流配送路线的优化研究

近年来,我国的餐饮企业迅速发展壮大,随之而来的问题是如何控制物流配送成本,合理的配送规划将直接影响一个企业的成本控制、效率和竞争能力。针对餐饮业的特点提出一个规划方案:按货物品种来确定配送节点的方法,并以此为基础,分别从选择配送点和对路线变更方案进行了研究。最后的算例将提出的总成本概念应用到用最短路径方法中来求解最优路径,表明全面的成本概念在配送规划中的重要作用。     

温度变化对粗粒硫酸盐渍土路基变形影响分析

粗粒硫酸盐渍土路基在环境温度变化下易出现盐胀、沉陷等变形问题，其对路基正常使用造成的影响不容忽视。针对此问题，依托伊朗德黑兰-库姆-伊斯法罕高速铁路项目，在施工现场选取试验段，开展路基温度、水分的长期监测，分析路基温度和含水率随时间的变化规律。在此基础上，利用自主设计的温度变化试验装置，采用现场路基填料，开展室内温度变化循环试验，对粗粒硫酸盐渍土的变形特性进行研究。结果表明：监测期间，试验段路基温度的敏感深度为0.22 m，深度为1.0 m以内的路基含水率变化较大；在9个周期的试验过程中，试样深度在20 cm范围内的温度和含水率随时间的变化更为显著，且随着试验温度的变化，试样温度的变化存在一定的滞后性；含盐量为1.5%的土样在第1，2次温度变化循环试验中表现为盐-冻胀变形，其最大盐-冻胀变形量为0.128 mm，而含盐量为3%的土样在前6次循环试验中均表现为盐-冻胀变形，其最大盐-冻胀变形量为0.232 mm；由于受到温度、冰盐相变、含盐量、土颗粒组成、试验周期等多重因素的影响，9个试验周期后，不同含盐量的试样最终均呈现沉陷变形，其中，含盐量为1.5%试样的最终沉陷变形量为0.585 mm，是含盐量为3%试样最终沉陷变形的5.42倍。该研究结果可为相关工程提供一定的技术参考和借鉴。     

基于GIS和RS长江口南港冲淤变化的可视化分析

利用遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性，建立了动量BP人工神经网络水深反演模型，对缺失的1995年的水下地形资料进行了插补，并利用插补后的1973～2003年南港水下地形资料计算了南港河段的泥沙冲淤量，分析了南港河段等深线和横断面的变化，结果表明BP人工神经网络水深反演模型能反演出研究区的水深分布情况，特别是对水深浅于-5m区域，模型反演效果更好。     

通信网络运维保障转变研究

通过多个方面对通信企业通信网络运维保障发展转变进行研究,对通信网络运维保障转变进行分析和总结,并从中寻找未来通信网络运维保障的发展趋势。     

基于多属性决策的无人驾驶自主变道决策技术研究

在无人驾驶领域,随着车辆上布置的传感器不断丰富,无人驾驶系统可以从周围环境获得更多的信息,从而为车辆的自主判断行为决策带来可能。然而即使是有经验的驾驶员在进行变道动作的时候也需要格外的小心,因此无人驾驶系统的变道行为分析需要做到足够准确和谨慎,才能保证安全性,这也正是目前为止还没有非常完善的无人驾驶变道决策系统的原因。本文提出一种基于多属性决策的无人驾驶自主变道决策技术,帮助无人驾驶车辆在道路行驶中进行更有效、更安全的自主变道决策。     

利用多时序遥测影像于台湾苏花公路隧道工程规划之研究

隧道工程是一项艰巨且复杂的工程,由于工程结构往往位处山区或临海地区,工程周围的地质及植生环境容易影响隧道工程的稳定性,而基本的环境资讯是工程建设的基本工具。本研究利用近十年之遥测影像分析台湾苏花海岸隧道工程周围之环境,分析苏花路廊工程沿线之植生环境及海岸变迁对工程之影响,从分析结果发现,有7个路段之工程可能受到海岸侵蚀之影响;而植生也在十年内有剧烈的变化,这与地下水及涌泉条件可能有直接之关系,透过遥测技术能辅助,相关的研究分析则可作为工程施工之重要参考。