基于智能路钮的超高速公路虚拟轨道系统研究

为提高超高速公路行驶安全性，使用结构分析和数学模型的方法研究基于智能路钮的高速公路虚拟轨道系统. 该系统由路面子系统、车载子系统和服务中心子系统组成. 安装车载系统的车辆接近写入路钮时激活虚拟轨道系统，阅读器读取标签路钮的位置坐标和该处道路线形信息，同时数据处理模块读取线形参数并处理得到道路切线与车身角度，读取前轮偏角、车辆速度和相邻两个标签路钮之间的距离，利用计算模型得到车辆在相邻两个标签路钮之间行驶时方向盘的转动角速度，并将控制参数发送给转向电机. 研究结果表明，当超高速公路设计车速分别为140，160，180 km/h时，只要保证路钮间的距离分别小于1.33，1.50，1.69 m，就可保证车辆偏离中心线的距离小于0.5 m. 因此，基于智能路钮的虚拟轨道系统可将车辆限制在虚拟轨道内行驶，保证超高速公路的安全性.     

疫情期间社区商超物资配送路径优化研究

在抗击新型冠状病毒肺炎的战役中,采取"商超+社区"创新无接触配送模式对疫情影响下的社区进行物资配送,以保障居民生活物资供应。利用SOM神经网络算法与遗传算法求解车辆路径规划中的特例问题——TSP问题,以湖北省黄石港区社区物资配送路径为例,对两种算法的优化结果进行对比,发现遗传算法比SOM神经网络算法拥有更高的求解精度及效率。结果表明:优化后的路径距离为初始路径距离的37.2%,使用遗传算法可更快地搜寻到最佳的物资配送路径,得到较好的物资配送方案。     

一种“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分配送方法

针对自然灾害及重大社会公共事件等各类突发事件的配送问题，本文以公路运输为研究场景，将配送时间最短、加权时间攀比值最小和使用车辆数最少为多维目标，在引入需求可拆分这一限制条件的基础上，构建“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分应急物资配送模型。针对该问题设计改进的蚁群算法求解模型。从选择拆分点、信息素更新和引入变邻域搜索算子这3个方面改进了算法，并实现当解持续不变时，初始化信息素，以增加随机性。结果表明，与传统求解算法相比，改进算法的稳定性更高(平均偏差率降低7.00%)，寻优性更好(优化率提高7.41%)。 通过分析考虑三目标、双目标和决策者具有明显偏好的多重场景下的求解结果得知：效率、公平、 运力这3个子目标相互悖反，增加运力投入可以显著提高配送方案的效率与公平；当运力不变时，效率与公平之间近似呈同比例反比关系。研究结论可为救灾目标不确定条件下多因素考量的应急物资配送决策生成与优化问题提供方法改进与可量化决策支撑。     

航空战略投送支援机队的实战化运用

航空战略投送支援机队主要依托民航运输企业组建,平时主要为经营生产服务,用于国防运输投送,必须提高其实战化运用水平。为此在平时做好实战化训练的基础上,对航空战略投送支援机队的运用时机与权限、运用方法与运用模式等问题进行了研究,旨在为提升航空战略投送支援机队的实战化运用水平提供理论参考。     

基于生长曲线函数的货车运营环节碳达峰研究

货车是我国大气环境污染的重要来源之一，也是影响我国碳达峰总体目标实现的重要因 素。本文从货车运营环节入手，在运用生长曲线函数对货车保有量进行预测的基础上，对不同类 型货车的保有量和单车碳排放变化进行研究，并从货车节能技术发展、新能源货车推广和应用进 程两方面入手，分3种情景对货车运营环节中产生的碳排放总量趋势进行预判，推演货车运营环 节的碳达峰时间。研究结果表明，只有同时加快货车节能技术发展以及新能源货车推广和应用 进程，货车运营环节中产生的碳排放总量规模才能得到有效抑制并逐渐减少。若到 2030 年货 车单车燃料消耗水平较 2019 年降低 20%以上，新能源货车在货车整体保有量中的占比达到 20%，到 2060 年货车单车燃料消耗水平较 2019 年降低 50%，新能源货车占比达到 50%，则货车 运营环节碳达峰时间将缩短至2030年左右实现，2030年后货车运营环节产生的碳排放总量规 模将逐渐减少。     

中国乘用车工况构建

依托“中国工况”项目，对我国乘用车行驶工况进行深入研究. 在全国41 个城市采集乘用车共计1 600 万km的行驶数据，收集各城市交通量大数据用于权重因子开发；利用权重因子对采集数据进行加权，获取代表我国驾驶特征的、统一的速度-加速度分布，以其为基准，使用卡方检验选择最优短片段组合作为我国乘用车行驶工况(CLTC). 对比CLTC工况特征与其他典型工况及实测数据GIS加权结果，CLTC工况更符合我国实际.     

智能网联车环境下高速匝道汇入车流轨迹优化模型

为了解决传统匝道控制车流汇入时车辆需要减速至停止，从而造成延误时间过长的问题，提出了一种智能网联车环境下的高速匝道汇入车辆轨迹优化的两阶段优化模型，其中，第1 阶段优化车辆进入匝道口的时序；第2 阶段基于第1 阶段的最优时序，优化车辆轨迹. 根据所构建的模型设计了一种启发式算法优化车辆通过匝道冲突区域的时序，然后结合 GPOPS工具优化车辆的轨迹.为了验证所提出方法的有效性，将所提出的方法应用到20 min 随机到达的车流，进行仿真实验.实验结果表明，与先进先出的方法相比，本文所提出的方法能够使总延误减少59.7%，总油耗减少10.5%，说明该方法能够实现车辆以较高的速度通过匝道冲突区域，有效地减少了车辆汇入延误，同时也节约了油耗.     

论信息化管理对公路运输经济发展的促进

当前国内金融市场依旧变幻莫测,房地产、能源、交通工具、重工等领域金融形势紧张,众多资金持有者由持观望态度开始逐步撤资。在这种大的金融环境下,传出利好消息的是公路运输概念股,并且吸引了大量的短期投资资金,获得了资金持有者较为广泛和积极的关注。据此,有理由相信,公路运输经济目前正在以较为良好的态势进行发展,倘若对公路运输经济进行有效的管理和运营,其将会成为较为稳定的传统+新兴产业发展的新模式。主要对目前公路运输经济中信息化管理对其发展的作用进行了探讨,另外,还对公路运输经济中信息化管理系统的改革措施进行了详细的探讨,目的在于为公路运输经济的信息化改革提供一定的理论指导。     

货车轨迹数据在公路货运系统中应用研究综述

随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高，货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的 规划与管理中，同时，人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机 遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究，从基于轨迹数据的 货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的 研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现：货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留 点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题，但现有辨识方法多移植于旅客出行研究，需要更多地 考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面，研究者主要针对货运行程时间、空间 位置、出行需求等主题展开研究，并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性，但预测时空范 围较为局限，需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外，轨迹数 据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运 政策评估等研究。最后，在总结现有研究不足的基础上，本文认为未来研究应重点将货运轨迹数 据与其他多源数据相结合，从3个关键技术进行突破：一是针对货运实践个体，重点探索高效货车 驾驶员的出行特征和出行模式，并在货运系统中进行推广应用；二是针对交通运输新技术和新形 势，重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略；三是针对货运 供需关系及匹配机制，重点研究货运全流程供需状态辨识与预测，并结合深度学习等方法训练和 开发智能供需匹配模型，从而优化货运系统调度，助力社会散乱运力资源整合，提高货运系统的 综合效率。     

公路零担货运行业网络结构的国际比较分析

公路零担货运业是典型的网络型产业,网络化的运输组织是提升运输效率的关键,而各种内、外部因素与零担货运业网络结构的形成密切相关.本文重点运用产品—资源—网络(PRN)的运输经济学分析框架,对中国、美国、欧洲公路零担货运行业的网络结构进行了比较,从产业结构、政府管制、商业习惯等角度对三者之间的差异性进行了剖析.通过研究发现,公路零担货运业的网络结构,在受到网络经济内在规律支配的同时,又受到一个国家经济和产业结构、政府管制政策、商业习惯等多种因素的影响,从而使得各国间零担货运业的网络和产品形态、资源结构等产生变异.研究成果对促进公路零担货运业网络化发展具有理论和现实意义.