协作式巡航控制下混合车队队列稳定性

考虑协作式巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车辆与自适应巡航控制 (Adaptive Cruise Control，ACC)车辆之间的退化机制，构建由CACC车辆、ACC车辆以及人工驾驶 车辆组成的混合车队。应用传递函数理论，推导混合车队在不同规模情况下的队列稳定性判别 准则，计算混合车队在多种情形下的队列稳定性情况，并设计数值仿真实验验证理论分析结果。 稳定性分析结果表明，所推导的混合车队队列稳定性准则能够从理论层面计算混合车队关于车 队规模与车流速度的队列稳定域，当混合车队中CACC车辆比例达到25.00%~41.17%及以上时， 混合车队可在全速度范围内实现队列稳定。数值仿真结果表明，混合车队头车产生的速度扰动 传递至上游CACC车辆时，CACC车辆可有效抑制速度扰动的波动幅度，使混合车队趋于稳定，验 证了理论分析的正确性。研究结果揭示了混合车队保持稳定时的CACC车辆与人工驾驶车辆的 比例结构。     

混合交通环境下网联自动驾驶车辆跟驰模型与优化策略

为进一步提高混合交通环境下车辆的行车效率与交通流的稳定性，在考虑后视效应的基础上，融合多辆前车速度与加速度等状态信息，以指数平滑方式构建了网联自动驾驶车辆(CAV)跟驰模型；在此基础上，研究了前后方车辆数和状态信息完整度对模型稳定性的影响，结合Lyapunov第一方法和线性谐波微扰法进行了线性稳定性分析，并确定了模型最优参数；利用混合交通环境特性，在考虑通信信息丢失的情况下提出了CAV在不同位置和状态下的跟驰策略，并在该策略支撑下进行了不同CAV渗透率的车辆启动、车辆刹车停止、环形道路3个典型场景下的数值仿真。研究结果表明：在刹车停止场景中，全部车辆的停止波速最大提高了26.1%;在车辆启动场景中，启动波速最大提高了15.5%,车辆加速度和速度变化更为平缓；在环形道路场景中，当混合交通流中CAV渗透率由40%提高至100%时，在较大扰动条件下车辆的平均速度波动时间相较于低CAV渗透率场景下降了44.8%,波峰下降了5.7%,波谷上升了19.4%,而CAV渗透率较低时提出的优化策略对混合交通流的改善并不明显。由此可见，在当前构建实际混合交通环境与开展CAV实车试验比较困难的情况下，该跟驰...     

插电式LNG混合动力公交车经济性分析

<正>鉴于国家及地方政府推广应用新能源汽车的发展战略,为做好节能减排工作和为公交企业推广应用新能源车辆提供参考依据,本文对插电式LNG混合动力公交车的经济性进行了研究分析。1分析思路结合本单位公交车辆的实际使用情况,以11.5米车型为例,按车辆从投产至报废约为8年计算,从购置成本(含购车价、贷款利息、财政补贴)、运行效率(包括能耗成本、维修成本)等方面对比分析插电式LNG混合动力公交车(如充电运行则简称"PHEV公交车";如不充电运行则简称"PHEV~*     

自动驾驶车辆对混合交通流的平衡影响研究

在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆构成的混合交通系统中,不同车辆类型的出行者对路径的选择原则表现出不同的偏好。为充分了解自动驾驶车辆投入市场后对混合交通系统的作用,考虑两种不同车辆类型的出行行为,构建混合交通网络均衡模型,并将模型嵌入算例网络中进行验证。通过研究发现:自动驾驶车辆在混合交通系统中的比例对道路网络系统效率有显著影响,自动驾驶车辆比例的增加能够有效降低路网系统中的人均出行时间。     

混合动力电动大客车正"加速前进"

一、发展混合动力电动客车的必要性 节能与环保已成为当今世界汽车工业发展的两大主题。由于城市车辆增长速度很快，导致城市空气污染问题日益突出，城市车辆越来越向低污染以及零污染方向发展。城市车辆技术档次与环保性能指标不断提高，为混合动力电动汽车的研制奠定了良好的基础。混合动力电动车是一种燃油汽车向纯电动汽车的过渡车型，与燃油汽车相比，在相同行驶里程的条件下，混合动力电动汽车的燃油消耗和排放要少得多；与纯电动汽车相比，混合动力电动汽车的优点是把纯电动汽车的行驶里程延长了2～4倍。     

考虑车辆调度和调度员分配的共享汽车混合车队规模优化

针对电动汽车存在充电续航问题与传统燃油汽车存在环境污染问题的矛盾,本文提出共 享汽车混合车队规模优化方法。首先,在不考虑成本条件下,分析动态车辆调度和实时调度员分 配对共享汽车系统需求满足和车辆利用的影响。然后,针对由传统内燃汽车、混合动力汽车、插 入式混合动力汽车和纯电动汽车构成的混合共享汽车系统,考虑车辆调度和调度员分配,以运营 商利润最大化为目标,CO2排放量和道路拥堵为约束,构建混合车队规模优化模型。通过Matlab 调用Gurobi求解器求解上述混合整数线性规划模型。最后,以成都市为例,分析不同CO2排放量 约束,以及车辆调度对共享汽车运营商利润、不同类型的车队规模、车辆利用率和用户需求满足 率的影响。同时,比较单一车队和混合车队共享汽车系统,结果显示,混合车队和单一插入式混 合动力车队可以实现经济效益和环境效益的双赢,是目前最适合共享汽车系统发展的模式。     

公交车辆“管、用、养、修”的相互协调

为保证公交车辆良好的技术状况和较长的使用寿命，必须做好公交车辆“管、用、养、修”的相互协调。车辆“管、用、养、修”牵涉到多个基层管理组织或多个单位，相互之间的协调性尤为重要。     

谈数学模拟计算法在车辆事故预测中的运用

车辆事故的预防重在预测，做好车辆事故的预测工作，可使我们进一步掌握行车安全的主动权，减少车辆事故的发生，降低人员伤亡和经济损失。在车辆事故预测中运用数学模拟计算，可为预测车辆事故提供更为精确的数据和更为科学的依据，必将为车辆事故的预防工作开创一个美好的未来。     

车辆折算系数的分析计算

车辆折算系数是用于将混合交通流中的各车型转化成标准车的当量值，本文在详细阐述国内外车辆折算系数分析方法的基础上，针对我国的交通运行特点，采用回归分析方法，对寒冷地区的交通数据进行分析，提出了车辆折算系数的建议值。     

基于生存分析的山区双车道公路超车持续时间模型

为研究混合交通流条件下山区双车道公路超车行为，确定关键影响因素与超车持续时间的关系。以云南省典型山区双车道公路为例，利用无人机采集超车行为视频数据，提取参与超车行为的机动车轨迹，构建超车行为变量指标体系，分析山区双车道公路超车行为特性；建立基于生存分析的山区双车道公路超车持续时间模型，确定影响超车持续的关键协变量，并分析关键协变量与超车持续时间的定量关系。结果表明：混合交通流条件下，山区双车道公路平均超车持续时间为10.3 s，平均超车距离为201.3 m，由驾驶员的驾驶风格、较高的行驶速度及复杂的交通流条件共同作用所致；Log-logistic 加速失效时间模型对超车持续时间拟合效果最好，AIC和BIC分别为272.989和265.650，危险函数拐点约为13 s，说明超车行为在13 s前结束的可能性最大；影响超车持续时间的关键变量分别为超车距离和超车车辆与被超车车辆的初始速度差、最大横向距离、是否有对向车、被超车车辆长度和超车车辆类型，影响程度较大的协变量为超车车辆类型和是否有对向车，当超车车辆为货车时，超车持续时间增加了22.9%，当有对向车时，超车持续时间降低了17.8%。     

手动-自动驾驶混合交通流元胞传输模型

为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。      

基于跟驰特性的智能网联车混合交通流轨迹重构

车辆轨迹数据蕴含着丰富的时空交通信息，是交通状态估计的基础数据之一. 为解决现有数据采集环境难以获得全样本车辆轨迹的问题，面向智能网联环境，构建了混合交通流全样本车辆轨迹重构模型. 首先，分析了智能网联环境下混合交通流的车辆构成及其轨迹数据采集环境；然后，提出了基于智能驾驶员跟驰模型的车辆轨迹重构模型，实现了对插入轨迹数量、轨迹位置和速度等参数的估计；最后，设计仿真试验验证了模型在不同交通流密度和智能网联车（connected automated vehicle，CAV）渗透率条件下的适用性. 试验结果表明:CAV和网联人工驾驶车（connected vehicle，CV）的渗透率为8%和20%时，该车辆轨迹重构模型在不同交通流密度下均能重构84%以上的车辆轨迹；重构轨迹准确性随着CAV和CV渗透率的增加而提高；当交通密度为70辆/km，且CAV渗透率仅为4%的情况下，模型也能重构82%的车辆轨迹.      

基于汽车动态特性的电动轿车电气传动系统的分析与设计

根据汽车动态特性和车辆动力学原理，分析了汽车电气传动系统的功率-转矩-速度特性，提出了一种适用于MATLAB软件环境的电动汽车仿真模型。改进了电动汽车和混合动力车辆的设计方法，并将所提出的方法应用于一种混合动力电动轿车的设计上。     

混联式混合动力系统模糊控制器研究

控制器作为混合动力汽车中最具核心竞争力的技术,其好坏直接关系着车辆的各方面性能。文中利用matlab/simulink语言开发基于模糊算法的混联式混合动力系统控制器,实现最小燃油消耗同时兼顾排放性。将开发的混联式混合动力系统模糊控制器植入车辆顶层模块中,通过测试循环来比较嵌入模糊算法前后控制器对车辆经济性、排放性的控制。结果表明,开发的模糊控制器对提高车辆经济性效果显著,排放性能也有所改善。     

轨道交通2种车辆编组混合运行方案研究

通过比较某条轨道交通线车辆采用混合编组与单一编组2方案的服务水平和经济性,认为根据该线客流变化情况采用混合编组更有优势。针对混合编组运行方案,从车辆、行车组织、系统设备等方面研究了应对措施。     

考虑车辆交互信息的高速匝道合流区车辆加减速行为研究

为了研究车辆微观运行参数与车辆运行状态的关系，以交通环境复杂的匝道合流区为例，分析了二者之间的关系，并以此为依据对车辆运行状态进行了预判。采用自然驾驶数据集，提取出不同场景下的车辆交互信息，分析了各场景间的差异性及其与车辆加减速行为的相关性，将车辆运行状态分为三类并对典型场景分别利用k-means和高斯混合模型(GMM)两种方法进行了对比聚类分析。结果表明，不同场景情况下的车辆微观运行参数与加速度的相关程度存在着明显的差异；从聚类的结果中可以看出，在典型场景下GMM的聚类结果优于K-means,且仅靠微观运行参数不能完全地反应车辆运行特性。     

基于模糊控制的混联式混合动力汽车能量管理策略

混合动力汽车由于能够减少燃油消耗和降低排放而迅速发展。在各种混合动力汽车中,混联式混合动力汽车结合串联和并联混合的优点,其工作模式的优化取决于许多部件,如发动机、电机/发电机、电池和功率分流装置等部件。混联式混合动力汽车控制策略的开发比其他混合动力汽车更复杂。以丰田卡罗拉混合动力汽车为例研究混联式混合动力汽车的能量管理策略。基于对典型驾驶循环的效率分析,提出优化混联式混合动力汽车能量管理的模糊转矩控制策略。建立基于Matlab/simulink的车辆模型,仿真结果表明车辆油耗和性能明显提高。     

面向实际交通状态的混合动力汽车能耗和CO2排放模型

由于混合动力汽车与传统燃油车的能耗排放因子具有差异性，导致机动车交通路网能耗排放的量化评估存在不确定性。本文建立混合动力汽车在实际交通状态中的能耗和CO2排放因子测算模型，基于车辆比功率VSP(Vehicle Specific Power)作为车辆行驶状态与能耗排放之间耦合关系的表征参数。通过引入内燃机转速区分内燃机开启和关闭工作状态，并计算内燃机开启状态下VSP对应的平均能耗率，同时，建立能够解析混合动力汽车能耗排放产生机理的VSP分布。通过收集典型行驶工况下车辆测试油耗数据和北京市车辆实际行驶轨迹数据，验证了模型的准确性，并应用模型测算混合动力汽车不同速度区间下的油耗和CO2排放因子。研究结果表明：在城市行驶工况(UDDS)和高速行驶工况(HWY)中，模型测算能耗排放因子与真实值的平均相对误差分别为3.7%和-1.7%，与不考虑内燃机开启状态相比，测算误差减少5.6%和4.3%；在实际交通状态下，采用传统燃油车的测算方法会导致混合动力汽车行驶平均速度为高速区间时油耗和CO2排放量被低估，当行驶平均速度为低速区间时油耗和CO2排放量会被高估。     

混合动力公交车使用研究分析

北京公交使用的柴油一电动混合动力公共汽车，经示范运营．现已有870部混合动力公交车在线路正式运营，截止2012年8月，将近四年时间，这些车辆混合动力系统使用稳定，节油效果明显，尾气排放大大降低。     

不同CACC渗透率条件下的混合交通流稳定性分析

未来协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆和传统车辆混合交通流的稳定性决定了CACC技术对交通拥堵、能耗排放的改善程度.鉴于此,研究不同CACC渗透率时这种混合交通流的稳定性.应用基于轨迹数据标定的IDM(Intelligent Driver Model,IDM)模型和由加州伯克利PATH实验室实车测试验证的CACC模型分别作为传统车辆跟驰模型和CACC车辆跟驰模型.依据传统车辆在扰动下的稳定性,确定高稳态速度和低稳态速度,并考虑两种车型相对数量、相对位置的随机性,设计数值仿真实验.实验结果表明,在高稳态速度下,不同CACC渗透率时混合车队均整体稳定;在低稳态速度下,当CACC渗透率较小时,车队整体不稳定,CACC渗透率需达到50%以上时,才有可能使得混合车队由不稳定转变为稳定.