"蓝色壁垒"对我国汽车零部件产业出口的影响

“蓝色壁垒”实施将对我国汽车零部件产品出口造成较大的影响,在分析了“蓝色壁垒”的内涵、理论依据、特征的基础上,阐述了发达国家未来运用“蓝色壁垒”限制我国汽车零部件产品出口的必然性及其对我国汽车零部件产业的影响,提出了应对“蓝色壁垒”的建议。     

基于模型预测控制的CACC系统通信延时补偿方法

为确保通信延时条件下协同式自适应巡航控制(CACC)系统的弦稳定性，利用模型预测控制(MPC)和长短期记忆(LSTM)预测方法，研究CACC系统中车辆协同控制下的通信延时补偿方法；基于车辆队列四元素架构理论，构建了包括车辆动力学模型、间距策略、网络拓扑和MPC纵向控制器的系统模型，并综合考虑2范数和无穷范数弦稳定性条件，提出了CACC车辆队列混合范数弦稳定性量化指标，最终形成协同式车辆队列建模与评价体系；设计了一种利用前车加速度轨迹(PVAT)作为开环优化参考轨迹的MPC方法，即MPC-PVAT，通过综合考虑队列的跟驰、安全、通行效率和燃油消耗等性能指标，使目标函数趋于最小代价，从而得到当前时刻的最优控制量，并利用庞特里亚金最大值原理对所设计的优化问题进行快速求解；在MPC-PVAT基础上，提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的通信延时补偿方法，即MPC-LSTM，将跟驰车辆的传感器信息输入LSTM网络来预测其前车的运动状态，从而缓解短暂通信延时对车辆队列稳定性的影响。仿真测试结果表明:MPC-LSTM可容忍的通信延时上界大于1.5 s，比MPC-PVAT提升了0.8 s，比线性控制器提升了1.1 s；在基于实车数据测试中，当通信延时增加到1.2 s时，MPC-LSTM的弦稳定性指标相比MPC-PVAT提升了20.33%，与线性控制器相比稳定性提升了39.35%。可见，在通信延时较大的情况下，MPC-LSTM对通信延时具有很好的容忍性，从而有效地保证了CACC车辆队列的弦稳定性。      

基于多车型CNN-GRU性能预测模型的轨道状态评价

不同车型高速综合检测列车的动力学传递特性不同，使得其对同一线路的车体加速度评价结果存在一定差异.为解决上述问题，本文基于多列动检车的检测数据，将卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）与门控循环单元（gated recurrent unit,GRU)相结合，建立了多车型车辆动力学响应预测模型，通过输入多项实测轨道不平顺和车速预测各车型的车体垂向和横向加速度，并将多车型车体加速度预测值的最大包络作为轨道状态评价依据.结果表明：将高低、轨向不平顺等8项轨道不平顺和车速共同作为输入参数的模型预测性能最优，车体垂向和横向加速度预测的评估指标分别提升了5%～13%和25%～36%;CNN-GRU模型所预测的车体加速度在时域和频域均与实测结果吻合较好，相关系数最大达到0.902；且相比于BP (back propagation)神经网络，各项车体垂向和横向加速度预测的评估指标分别提升了36%～109%和11%～167%；针对某轨道几何状态不良区段应用效果，预测6种车型中有4种车型达到车体垂向加速度Ⅰ级或Ⅱ级超限，有1种车型达到车体横向加速度Ⅰ级超限，提高了轨...