新能源汽车综合经济性对比分析及预测研究EI北大核心CSCD

传统车辆经济性对比分析方法受车辆配置、大小、质量等因素影响,容易得出普通车辆经济性远高于豪华车辆的结论。为了对新能源汽车和传统燃油汽车的综合经济性进行深入客观的对比分析研究,本文中建立了一套搭载不同动力系统车辆的综合经济性预测模型,并基于该模型进行了新能源汽车(纯电动和燃料电池商用车)与传统燃油汽车的综合经济性对比分析及预测研究,从车辆的不同续驶里程和质量两个维度要求考虑,建立了搭载不同动力系统车辆的成本预测模型,并对纯电动汽车、燃料电池汽车、传统燃油汽车在当下、2025年、2030年、2035年的动力系统成本和全生命周期使用成本进行数据计算和经济性预测。预测结果表明:未来纯电动汽车和燃料电池汽车动力系统成本和全生命周期成本将会进一步下降,甚至会逐步优于传统燃油汽车;燃料电池汽车成本下降速度更快,在长续驶里程和高重载条件要求下,燃料电池商用车的全生命周期成本将逐步低于同类型传统燃油汽车和纯电动汽车,建议我国优先发展对续驶里程要求较长的重型商用车。     

商用车侧翻的灰色-马尔科夫链预测方法研究

为精确评价商用车侧翻危险程度和补偿气压制动系统的气压建立时延，提出一种商用车侧翻的灰色-马尔科夫链预测方法。首先，建立灰色预测模型并在不同预测时间下进行仿真测试；然后，针对灰色模型预测精度不足的问题，采用马尔科夫链理论进一步优化，并同时探究基于残差划分的状态数量对预测结果的影响，仿真结果表明，在状态数量为11个的情况下，预测最大误差已降至5.9%左右；最后，将电子控制单元（ECU）接入IPG/TruckMaker硬件在环试验台进行验证，结果表明，ECU在车辆侧翻前0.555 s输出预警信号，说明该预测方法有效。     

相邻车道车辆并道预测与跟车控制改进的研究

为在自适应跟车控制中,预测相邻车道车辆的并道行为,提前调整自车速度控制策略,以提高自车的乘坐舒适性和安全性,通过采集和分析实际道路上自车与周围车辆的运动状态信息,建立相邻车道车辆并道行为预测模型,并在此基础上对现有期望间距跟车模型进行改进。仿真结果表明:自车车速vM、自车与前车的车头时距t1、自车与前车的相对速度vML和自车与相邻车道车辆的相对速度vMF可作为预测并道行为的表征参数;所建立的预测模型可提前2s预测并道行为的类型,对两种并道行为预测的准确率分别达到88%和90%;改进的期望间距模型使跟车过程更加平稳,可提高车辆的舒适性与安全性。     

基于差分进化算法和相关向量机的车辆油耗预测

为了对车辆实际油耗进行预测,总结了车辆实际运行特征和设计参数中影响油耗的特征参数,并利用互信息方法确定了油耗敏感特征。以200辆车的试验结果为训练样本,以敏感特征和型式认证油耗为输入,车辆实际油耗为输出,建立了基于相关向量机的车辆油耗预测模型,并采用差分进化算法对模型参数进行优化。对建立的预测模型进行验证并与BP神经网络法进行了对比,结果表明:本文所建立的模型具有较高的预测精度和可靠性,优于BP神经网络等典型方法。     

欧洲联盟对重型载货车辆的技术法规要求

在欧洲,对用于道路行驶的车辆划分为M、N、L和O四类.M类车辆为运载乘客的车辆;N类为运载货物的车辆;L类车辆为摩托车;O类为挂车.N类车辆又分为N1、N2和N3三类.N1类车辆:最大质量不超过3.5t的载货车;N2类车辆:最大质量超过3.5t但不超过12t的载货车;N3类车辆:最大质量超过12t的载货车.     

高速公路车辆行程时间预测研究

对高速公路联网收费系统的数据和交通监控系统的数据进行了处理和分析,研究了高速公路车辆行程时间分布的规律性和各参数之间的关联性,构建了高速公路车辆行程时间预测模型,最后通过比较实际值与预测值来验证提出的行程时间预测方法,分析了误差的原因.     

一种商用车及专用车检测线的工艺规划

检测线作为车辆总装下线的最后环节,是对整车装配质量进行综合检测及功能调试,保障车辆出厂质量的过程,对车辆的质量及性能有着关键性的作用。商用车及专用车电动化、智能化的发展,对检测线的功能和检测效率有了更高的要求。据此,从检测需求出发,进行工艺流程规划、检测方法研究、设备选型等,完成一条国际领先、国内标杆高端商用车及专用车检测线全新规划。     

高速公路上坡路段6轴铰接列车运行速度预测模型

为确保车辆在上坡路段的行驶安全，针对高速公路6轴铰接列车在上坡路段运行速度预测误差大、安全运营管理难的问题，提出了面向上坡路段6轴铰接列车的运行速度预测模型。采用雷达测速仪和AxleLight路侧激光仪采集西南某山区高速公路5处连续上坡路段的6轴铰接列车的交通流数据，并对实际运行速度与现有规范预测模型进行对比分析。以纵坡坡度、纵坡长度、车辆比功率、初始运行速度4个参数为变量，构建上坡路段运行速度预测模型。提出了预测模型误差修正方法，并分析了模型的有效性。结果表明:现有规范运行速度模型对6轴铰接列车运行速度的预测平均误差率达到了25.37%，模型误差较为显著；上坡路段6轴铰接列车的运行速度与坡度、坡长呈负相关，与车辆比功率呈正相关；构建的多元线性回归模型拟合优度R2为0.978，且满足相关检验指标；模型预测速度与实际速度差在2~4 km/h之间、相对误差平均值为8.86%，其结果较规范模型降低了16.51%；考虑交通密度因素修正后，模型预测速度与实际速度差在1 km/h以内、相对误差平均值为1.08%，其结果较未经修正的预测模型降低了7.78%，较规范模型降低了24.29%。由此可见，该速度预测模型对长上坡路段6轴铰接列车运行速度预测的准确性提升明显。      

基于深度学习的混合动力汽车预测能量管理

为了优化混合动力汽车的能量动态分配过程,提升混合动力汽车的燃油经济性和动力电池荷电状态（SOC）平衡性,提高混合动力汽车能量管理策略的鲁棒性,以等效燃油消耗最小化策略为基础,结合对车辆未来行驶工况的预测研究,分析车辆未来行驶需求能量的变化,制定相应的动态调整策略。基于车联网通信技术,实时采集车辆的运行状态信息和交通信息,作为车辆未来工况预测模型的输入变量。以数据驱动为特征,基于混合深度学习建立工况预测模型。利用STL分解算法对各输入变量进行周期性、趋势性等特征分解,并对各输入变量的特征分量,使用混合深度学习网络从数据局部特征及时间维度依赖特征来深度挖掘目标车辆车速与外部信息及历史数据的关系,进而对车辆未来的行驶工况进行预测。利用预测的工况信息,分析车辆未来行驶需求能量的变化,应用于自适应等效消耗最小化策略等效因子的实时动态调整,从而实现对车辆的优化控制,并通过与传统自适应等效消耗最小化策略进行对比,验证该方法的有效性。研究结果表明：基于混合深度学习的工况预测模型预测精度比BP网络预测模型高44.72%;利用精确的预测工况信息预测能量管理,可以实时动态调整发动机和电机的功率输出,降低油耗并维持电池SOC平衡。     

灰色理论在高速公路分车道预测中的应用

以京港澳高速公路改扩建工程为背景,通过对河北省内多条高速公路进行重载车辆交通调查,统计得出重载车辆分别在4车道和6车道高速公路中的行驶规律。以灰色理论为基础,采用对残差序列二次建立GM(1,1)预测模型,对重载车辆在6车道高速公路上的行驶规律进行预测,预测结果表明经过残差修正的预测模型有效的提高了预测精度,该理论模型能够较好的进行交通量分车道预测。预测结果可为今后我省高速公路改扩建工程和桥梁加宽工程提供设计参考。     

ISO362—1:2007在商用车试验中的应用

阐述了商用车依据ISO362—1:2007《道路车辆加速行驶噪声测量工程法》的试验过程和数据处理方法,分析了ISO 362—1:2007中关于商用车试验方法的发展历程、N2和N3类车辆的试验质量及噪声测量过程中的车辆控制和读数过程。针对手动、自动变速器车辆,对噪声试验条件、车辆参考点选取、挡位初选方法、入线速度确定及车辆控制等进行了研究,并结合实例进行了验证。     

何以改变我国轻型汽车柴油化偏低的状况?

轻型汽车和重型汽车:2个相对的概念 按照国家汽车分类标准,汽车按用途、座位划分为乘用车和商用车. 按照国家环保标准,汽车按最大设计总质量m划分为轻型汽车和重型汽车(但不同于我国汽车行业统计中按m(或车长L)划分的微、轻、中、重(大)型概念),轻型汽车是指m<3.5 t的M1、M2和N1类汽车,重型汽车是指m>3.5 t的M类和N类车辆,前者=乘用车+部分商用车(徼卡+除m>3.5t外的轻客+除m>3.5 t的轻卡),后者涵盖绝大部分商用车.     

基于SVM和Kalman滤波的公交车到站时间预测模型

提出一种基于支持向量机(SVM)和Kalman滤波的公交车辆到站时间预测模型.在该模型中,SVM基于历史数据,按照时间段、天气和路段3个输入特性,预测各路段车辆运行时间的基线;然后通过Kalman滤波利用最新的车辆运行信息,结合SVM输出的基线时间来动态预测车辆到达各时间点的实际时间;最后,应用大连市经济技术开发区7路公交线的数据对该模型进行了校验.实例验证结果表明:该模型具有较高的预测精度.     

关于重型纯电动商用车总质量限值的研究

2016年7月26日《汽车、挂车及汽车列车外廓尺寸、轴荷及质量限值》(GB 1589)发布实施,该标准规定了汽车、挂车及汽车列车的外廓尺寸及质量限值,适用于在道路上使用的所有车辆,是汽车行业最基本的技术标准之一。文章通过论述国家战略对新能源汽车的支持力度,举例说明车辆产品《公告》技术审查规范要求(汽车部分)针对纯电动商用车载质量利用系数调整条款的规定,同时调研了主流主机厂重型纯电动商用车整备质量参数,旨在分析GB 1589中4.3最大允许总质量限值对重型纯电动商用车的制约,并提出合理建议,适当调整重型纯电动商用车的总质量及轴荷限值,以此促进新能源汽车高质量发展。     

青岛海洋大气中桥梁结构钢的腐蚀模型对比研究

为了预测桥梁结构钢在海洋大气环境中的腐蚀速度,并用以指导青岛海湾大桥钢结构的后期维护维修,利用多年累积的材料暴露腐蚀试验数据,对桥梁结构钢(Q235)的腐蚀深度,分别建立了幂函数预测模型和灰色预测模型,并对两者的预测结果进行了对比.结果表明:灰色预测模型预测精度较高,但仅能预测Q235钢在t=2n年的腐蚀深度;幂函数预测模型可预测不同钢种在不同环境中的腐蚀深度,应用范围更广,但精度较低;实际应用过程中,可综合考虑这2个模型的腐蚀预测结果.     

基于实际运行工况的电动商用车能耗仿真与参数优化

在商用车电气化趋势下,如何准确研究车辆参数对能耗的影响,制定优化方案以降低能耗、提升续航里程成为影响电动商用车未来发展的重要问题。为此,应用短行程法构建目标车型的实际运行工况,采用ADVISOR车辆仿真器,以整车质量、滚阻系数、附件功率等5项车辆参数为变量,以设计优化区间为参数调整范围,开展实际运行工况下的能耗仿真,获得实际运行工况场景下各车辆参数与百公里耗电量的数量关系;在此基础上,通过分析各参数优化百分比与百公里耗电节省量的关系,构建体现各项参数能耗敏感性的节电系数;基于敏感性分析结果,对预计优化效益较高的参数进行优化,并对各优化方案进行成本-收益分析。研究结果表明：相较于“新欧洲驾驶循环”(New European Driving Cycle,NEDC)工况,实际运行工况下的能耗仿真结果与实际能耗相对误差降低超过10%;按能耗敏感性由高到低对各车辆参数排序,依次为整车质量、传动效率、滚阻系数、风阻系数、附件功率;各参数优化方案中,采用铝制白车身、配备低滚阻轮胎和热泵空调具有正面静态收益;利用实际运行工况进行能耗仿真可得到更符合目标车型实际能耗的仿真结果,以该仿真结果为基础的能耗敏感性分析和参数优化具有良好的实际指导意义。     

基于Poisson过程的交通冲突预测模型研究

交通冲突预测是利用交通流运行特征,预测出可能发生交通冲突的次数,从而为道路交叉口等交通交汇处的交通安全评价提供一种较为可靠和可行的方法。影响车辆发生冲突的因素包括车辆在冲突点的暴露时间、车辆到达潜在冲突点的特性以及车辆间的车头时距等。在对交通冲突点的冲突过程分析的基础上,给出了交通冲突次数的定义,包括大于2辆车连续通过冲突点的交通状况.应用Poisson随机过程理论,建立潜在冲突点机动车间交通冲突次数的预测模型。预测结果的对比分析研究表明,基于随机过程的交通冲突预测模型的预测值与实际观测值最接近。     

基于主成分分析的商用车动力性评价方法研究

动力性是商用车的一项重要特性。本文引入部分油门下的车辆爬坡能力作为商用车整车动力性评价指标的补充,增强了动力性评价结果的准确性,同时采用主成分分析法建立整车动力性评价模型,实现了整车动力性进行合理的预测,为车辆正向开发提供依据。     

基于车辆视角数据的行人轨迹预测与风险等级评定

常用的基于路基视角数据的行人轨迹和风险预测模型往往无法避免复杂的建模运算和人工判断。为简洁而有效地预测行人轨迹和评定风险等级,本文中采用车辆视角数据建立行人轨迹和风险等级的预测模型,并先后进行车辆视角行人数据的采集、基于长短期记忆神经网络的行人轨迹预测和基于聚类分析-支持向量机方法的风险等级评定。实验结果表明,基于车辆视角数据所建立的数据驱动的模型能捕捉行人与车辆的运动趋势和交互特征,具有预测行人轨迹和评定风险等级的能力。     

连续下坡路段刹车毂温度预测分析与应用研究

我国将重型车辆刹车毂的温度作为控制纵坡设计的依据,但随着交通运输行业的发展,主导车型从12 t重车模型逐渐转变为30 t、40 t、49 t的重型车,此类车辆以原纵坡控制指标难以保障安全行驶。为了详细分析这一安全性偏差,基于载重货车刹车毂温度预测模型,以12 t、30 t、40 t与49 t的重型车辆为研究对象,对溧阳至宁德高速公路某连续下坡路段刹车毂温度进行预测。结果表明,大型及以上重车在极限指标下确实存在安全性风险,且其风险与车重及下坡距离呈正相关;结合案例现场地形,分析了目标路段载重车制动失效区域,并基于下坡路段重车能量控制原理,确定了工程措施中避险车道设置及重车能量综合控制措施。