货运车辆优化调度方法

首先介绍货运车辆调度问题的分类，根据问题的不同性质将货运车辆优化调度分为满载和非满载调度，有时间要求和无时间要求的调度等多种类型。然后，详细介绍求解货运车辆优化调度问题常用的启发式算法、神经网络方法和遗传算法的原理、模型和求解过程。还根据深圳市科技园的实际路网图，采用神经网络的方法对运输车辆优化调度进行试验研究，给出试验结果。本文所论述的方法对于实际的货运车辆调度问题具有指导意义。     

SPSA在公交枢纽内车辆实时调度优化中的应用研究

对公交枢纽内车辆进行实时调度能提高换乘效率,特别是对已进行了调度优化的公交线路,而车辆到达出现延误的情况.根据线路的延迟到达时间和换乘客流量等因素建立了公交枢纽内车辆的实时调度优化模型,提出了基于整个系统费用最小的优化目标函数,并运用随机扰动梯度近似算法（SPSA）对优化模型进行求解,给出了实际应用算例.     

考虑接驳费用的车辆共享调度算法研究

针对现有的车辆共享调度算法未充分考虑车辆共享调度时造成的接驳费用问题,研究最小车辆规模最少接驳费用调度优化模型,并改进二分图匹配算法进行求解.根据车辆共享过程中调度方案的优化问题描述,以满足给定出行需求的车辆规模最小以及车辆调度接驳费用最少为目标,构建双目标优化模型.基于有向无环图对车辆出行需求进行建模,将模型求解转化为二分图最大匹配且权重最优匹配问题,提出Kuhn-Munkres算法求解最大匹配最小权重匹配的权重设置条件并进行证明,进而设计Hopcroft-Karp与Kuhn-Munkres算法融合框架进行求解.以安徽省宣城市部分出行为例进行模型和算法合理性分析,479辆自动驾驶共享车辆可以满足13575个出行需求;与未考虑接驳费用目标的调度算法相比,调度总费用减少40.8%左右.算法可求解最小车辆规模并降低调度成本.      

基于最小二乘法的车辆瞬态燃油消耗估计EI北大核心CSCD

精确的车辆瞬态燃油消耗估计是车辆节能控制研究的基础,稳态燃油消耗模型受燃油发动机的非线性工作特性、驾驶员的驾驶习惯、车辆行驶的环境、车辆行驶状态、车辆负载等多种因素影响,计算的瞬态燃油消耗与实际燃油消耗偏差较大,现有瞬态油耗模型参数不易标定,因此本文中通过车辆速度与加速度构建了一种新的瞬态燃油消耗估计模型。采用最小二乘法对模型中的参数进行求解,为进一步降低瞬态燃油消耗率的估计偏差,引入指数速度衰减的加权因子,即采用带指数衰减因子的最小二乘法求解油耗模型中的参数,并通过实车试验对瞬态油耗估计方法进行验证。试验结果表明,基于最小二乘法的油耗模型可精确地估计车辆瞬态油耗,带指数速度衰减因子的最小二乘法可进一步降低油耗模型的油耗估计偏差,且估计精度受车辆行驶状态和道路环境等因素影响较小。     

非线性车辆瞬态侧倾模型研究分析

建立非线性车辆瞬态侧倾模型,采用ADAMS仿真的方法对上述模型进行求解。分析了车辆瞬态侧倾过程中相关参数的变化及各参数之间的相互关系,证明采用ADAMS模型仿真求解非线性微分方程是一种方便可行的方法。     

基于最小二乘法的车辆瞬态燃油消耗估计

精确的车辆瞬态燃油消耗估计是车辆节能控制研究的基础,稳态燃油消耗模型受燃油发动机的非线性工作特性、驾驶员的驾驶习惯、车辆行驶的环境、车辆行驶状态、车辆负载等多种因素影响,计算的瞬态燃油消耗与实际燃油消耗偏差较大,现有瞬态油耗模型参数不易标定,因此本文中通过车辆速度与加速度构建了一种新的瞬态燃油消耗估计模型。采用最小二乘法对模型中的参数进行求解,为进一步降低瞬态燃油消耗率的估计偏差,引入指数速度衰减的加权因子,即采用带指数衰减因子的最小二乘法求解油耗模型中的参数,并通过实车试验对瞬态油耗估计方法进行验证。试验结果表明,基于最小二乘法的油耗模型可精确地估计车辆瞬态油耗,带指数速度衰减因子的最小二乘法可进一步降低油耗模型的油耗估计偏差,且估计精度受车辆行驶状态和道路环境等因素影响较小。     

改进的车辆振动响应均方根值计算公式及其工程应用

为有效解决现有车辆振动响应均方根值计算公式在实际工程应用中存在的过高估计问题,以滤波白噪声路面谱作为车辆系统的路面输入模型,运用随机振动理论和复变函数积分求解方法,推导得到了基于1/4车辆模型的车身垂直振动加速度、悬架动挠度和车轮动载荷均方根值计算公式,并通过实车试验进行验证。与传统白噪声路面谱输入模型计算结果的对比分析表明,所建立的计算公式能更加真实地反映车辆的实际振动情况,而传统计算模型对高速运行时的车辆振动响应存在高估现象。该公式可有效应用于车辆行驶振动响应的估计、路面等级的预测和车辆初始设计时悬架系统阻尼比的估算。     

基于道路平面线形的加速度干扰模型研究

加速度干扰作为对车辆速度摆动的描述,可以作为乘车舒适性的定量评价指标,加速度干扰主要受驾驶人、道路和交通状况3个因素的影响。结合道路平面线形的特点,分别建立了车辆行驶在道路直线段、缓和曲线段以及圆曲线段的加速度干扰模型。并将模型进一步离散化处理,使之便于实际计算应用。通过实例分析,对行驶在各种道路平面线形上的车辆的加速度干扰进行了分析求解。     

基于跳车试验的桥梁动力响应数值模拟

应用欧拉-伯努利(Euler-Bernoulli)梁假设,把实验车辆简化为2个互不相关的质量块,建立跳车试验中动力时程响应的理论计算模型。利用各阶振型正交化的特性,对理论计算模型进行求解。以尹家河桥为例,求解了桥梁跨中位置在不同冲击荷载作用下的动力响应,并与实际试验的跨中位置的动力响应对比。结果表明,有限元计算与实际测试结果相差不大。     

基于元胞自动机的动态路段走行时间计算模型

为建立合理的动态交通网络中路段走行时间模型,分析了动态路段走行时间函数的一般形式,对比国内外常用的几种离散型动态路段走行时间函数,基于元胞自动机交通流模型,建立了动态路段走行时间模型。模型可以根据实际路段驶入率、驶出率,推算出任意时刻进入路段车辆的走行时间,并利用M atlab对模型进行求解和数值分析。结果表明,车辆进入路段后的交通状态是动态路段走行时间的主要影响因素;根据累积驶入驶出车辆数曲线可以直接求出动态路段走行时间,能够为动态交通网络中路径走行时间求解奠定基础。      

考虑绿灯延长的干线公交绿波优化控制模型

针对绿灯延长控制策略使公交车辆在交叉口实际可通行时间大于社会车辆的事实,研究了考虑绿灯延长的干线信号协调优化控制模型.在MAXBAND模型考虑公交车运行速度和站点停靠时间的基础上,选择以绿灯起点作为绝对相位差的计算依据,结合最大延长绿灯时间改进对公交车辆的绿波带宽约束和时间-距离的几何关系约束,并使用Matlab求解改...     

车路环境耦合作用下侧向动力学模型可靠性估计

车辆侧向动力学旨在研究车辆主动安全的预测和控制。根据道路环境激励载荷对车辆侧向动力学的影响,建立车路环境耦合动力学模型,综合考虑车辆动态参数、道路和外部环境参数建立车辆危险状态极限方程。在此基础上,根据激励载荷作用下的参数摄动分布函数,求解车辆动态系统的可靠性,进而采用蒙特卡洛方法对模型求解进行验证。结果显示该模型具有良好的准确度。最后,实例分析了在道路环境激励载荷作用下车辆侧向动力学响应特性。     

复式收费通道串联收费亭开启数量优化研究

基于复式收费站运营及车辆运行特点,对复式收费站运营成本及司机排队成本进行分析,在此基础上建立以两者总成本最小的收费亭开启数量优化模型。然后通过Matlab对车辆的平均逗留时间及平均等待车辆数的仿真模拟完成模型求解,并结合实例实现了模型的应用过程。     

安全目标下车辆最佳维护周期的研究

车辆最佳维护周期可提高车辆的技术状况,保证行车安全.文中基于行驶安全性这一优化目标,建立车辆最佳维护周期数学模型,并利用样本车故障数据进行参数估计求解和模型验证.结果显示选取的样本车（大众速腾1.6L）,当行驶安全度S在0.90-0.95取值时,维护周期不超过8000km均可满足车辆安全行驶要求;运行试验表明该数学模型有效、可靠,可用于指导实际车辆的维护保养.     

汽车主动悬架的最优控制研究

汽车主动悬架的最优控制研究,首要的问题是建立车辆的1/4主动悬架模型。通过对车辆1/4悬架模型进行数学建模分析,利用最优控制理论求解目标性能函数,并设计最优控制器,利用MATLAB下的模块SIMULINK进行仿真得出性能数据,通过比较得出,运用最优控制的主动悬架的各项性能都比被动悬架提高较多。说明最优控制方法在主动悬架设计中有良好的作用。该设计从数学建模到最优设计以及最后的仿真数值分析具有一定的实际参考价值。     

单点交叉口鲁棒优化信号配时研究

为了消除单点信号控制不适应交通流波动的缺陷,提高信号控制的稳定性,建立了多目标信号配时优化模型.该模型以平均延误时间最短,通行能力最大,以及鲁棒性最好即流量波动时车辆延误标准差最小为目标,以有效绿灯时间、总时长、各方向最大滞留车辆数为约束条件,对定时信号配时参数进行优化,并利用遗传算法对模型进行求解.求解结果表明,该方...     

多轴轮式车辆车体结构应力分析

建立了包含柔性车体结构的多轴轮式车辆刚柔耦合动力学模型。通过对该模型进行仿真求解了车辆在两种典型道路上,动态载荷作用下车体结构的应力。仿真得到的应力集中区域与实车断裂部位很好地吻合,表明所建模型的可靠性。     

面向台阶路况的车辆前端通过性仿真研究

使用ANSA软件建立了某车辆前端的台阶路况动态模型，借助PAM-CRASH完成求解分析，对该车辆的前端通过性进行了评价。文章对关键零部件在仿真模拟和实车试验中的性能表现进行了对比，结果表明所建立的仿真模型具有较高的准确度，为车辆前端通过性的正向虚拟开发提供了思路，对提高车辆行驶的安全性具有重要的指导意义。     

基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型

智能网联汽车可通过彼此交互协同安全地通过交叉路口,自动交叉路口控制已成为未来发展趋势。为解决现有基于预约的自动交叉路口控制模型未全局优化车辆通过顺序及模型非线性导致求解效率低等问题,提出一种基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型,实现车辆通过时序的高效全局优化。首先,为构建到达安全时间间隔约束,基于车辆冲突分析计算交叉口进口道停车线到各相互作用点的距离。其次,为便于建模和求解,基于时间维度构建虚拟车队并形成车辆索引序列。然后,以交叉口车辆总延误最小为优化目标,车辆通过控制区段的最小行程时间和到达冲突区域边界的安全间隔为约束条件,构建自动交叉路口车辆通过时序非线性优化模型。在此基础上,引入0-1变量将该模型转化为混合整数线性规划模型,并基于开源求解器CBC对模型进行求解。最后,设计数值仿真试验验证模型的有效性并进行了模型的参数敏感性分析。研究结果表明:所构建模型在不同交通需求下优化效果均优于基于"先到先服务"规则的模型,车均延误和最大单车延误能够减少61.50%和39.73%;当安全间距和优化周期较大时,构建模型的延误控制效果更为显著;模型和算法为未来智能网联环境下自动交叉路口控制提供了一种可选的方法。     

基于拉格朗日松弛算法的自动驾驶公交调度优化研究

为了解决公交实际运营出现的调度方式单一、车辆配合度较差、串车等问题，降低公交运行中人为因素的影响，提高公交系统的运营效率，提出一种考虑乘客动态需求的调度模型，采用自动驾驶环境下的公交运营方式，结合站点实际乘客需求调配车辆，实现了公交车辆利用程度最大和乘客总体等待时间最小的多目标优化。提出的自动驾驶公交调度方法，获取了乘客个体的实时出行需求，同时实现了对车头时距的调控。在模型求解方面，选取拉格朗日松弛算法，最终获得了多目标优化问题的精确解。以北京公交300路快车作为实际案例进行分析，从公交实际运营数据中提取多项参数作为模型的输入，通过拉格朗日松弛算法的求解，得到自动驾驶条件下公交运行时刻表、乘客等待时间、公交承载量、站点上车乘客人数等多项运营指标。通过与公交实际运营状态的对比，论证了采用自动驾驶公交对于改善公交运营现状的可行性。最后将优化结果与公交实际数据进行了对比分析。结果表明：自动驾驶车辆投入公交运营，能够缓解串车问题，同一线路上公交车的载客量分布更为均衡，在同一断面的客流与车头时距的不均衡程度均有所降低；同时高峰时段发车数量减少了20%，公交车的平均承载量提高了21.7%，车辆平均间隔缩短了29.9%。