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21.
在全球能源危机和温室效应加剧的大环境下,中国向世界承诺减碳目标:2030年前力争实现碳达峰,2060年前力争实现碳中和。作为节能减排的重点,重型商用车的减碳成效是“双碳”征程中的关键。重点介绍基于传统动力源的重型商用车减碳技术,包括内燃机燃烧、低摩擦、智能变速、轻量化、混合动力等技术在内的动力总成领域,以及包括天然气、含氧燃料、氢氨燃料在内的先进燃料领域。通过不同领域的技术发展以及优势互补,更加高效、低碳、清洁的内燃机仍将在重型商用车领域持续发挥重要作用。 相似文献
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为评估匹配不同动力电池的纯电动汽车(Battery Electric Vehicle,BEV)全生命周期环境影响,以某款已上市纯电动汽车为研究对象,分别匹配4款常用动力电池,基于GaBi软件搭建生命周期评价模型,对其进行2021年与2030年全生命周期能源消耗与环境排放研究,并选取关键参数因子进行敏感性分析。研究表明,匹配钛酸锂电池的纯电动汽车化石能源消耗(ADP(f))与全球变暖潜值(Global Warming Potential,GWP)均为最高;纯电动汽车在运行使用阶段与生产制造阶段具有较高的能耗与排放;到2030年,纯电动汽车全生命周期ADP(f)与GWP将显著降低,同时随着电力结构的优化与动力电池充电效率的提升,匹配不同动力电池的整车ADP(f)与GWP也将随之降低。 相似文献
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针对需求点的出行客流服从正态分布,基于集对分析理论,利用二元联系数刻画随机客流的确定和不确定部分,将其转化为带联系数的确定性数学模型,研究一类随机需求接驳公交调度模型,将乘客从需求点运输至轨道站点,追求总里程最少.同时,该模型集成了这些乘客的最大容忍在车时间对调度结果的影响.利用Cplex求解模型的精确解,结合实际算例,给出了不同车辆数的最优调度方案,比较了有无乘客在车时间限制的2种方案差异,并分析了客流的不确定程度对调度结果的影响.实验表明,随着客流的不确定程度逐渐增加引起需求点的上车人数变多,受车辆的额定载客量限制,这致使车辆偏好访问较远距离但不超过其额定载客量的需求点,因而总行驶里程也变大;考虑乘客的最大在车时间限制,这引导车辆提供\"直达\"服务,因而会增加总行使里程,但是满足了乘客的个性化出行需求. 相似文献
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提高居民出行方式的预测精度对于评价交通规划方案、交通策略的效果具有重要意义.应用心理学、行为科学的方法分析了出行决策的思维过程,将出行决策过程结构化,建立出行情景库,并采用主成份法分析了影响方式选择的主要因素,作为支持向量机模型的输入.利用统计学习理论分析了支持向量机与神经网络在建模原理上的区别,建立了基于有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)的方式选择模型,阐述了模型的具体步骤.通过实验对不同核函数的预测效果进行了评价,并采用网格法和遗传算法进行参数寻优.结果表明,核函数选择径向基函数效果较理想,参数寻优方法上遗传算法比网格法效果更好.通过优化后,DAG-SVM模型的整体预测精度达到了82.3%,比神经网络提高了近9%.但对出租车出行的预测准确率略低于其他方式,这主要由于出租车常被作为特殊情况下的备选方式,其出行规律性相对较差. 相似文献
28.
机动车乘员在道路交通事故中死亡风险的大小受到很多因素的影响.为分析交通事故中致亡因素的非线性效应,在美国交通事故死亡分析报告(FARS)的数据基础上,对机动车乘员的事故结果进行匹配筛选,得到了固有匹配对数据.进而以相对死亡风险为衡量指标,通过非参数logistic回归的方法揭露了性别、年龄、安全带的使用情况以及座椅位置4个因素对致亡伤害的深层次影响机理,有望为交通安全政策的制定和交通安全措施的实施提供重要依据.除此之外,非参数logistic模型能够揭露年龄作为连续变量的重要非线性影响.研究结果表明,固有匹配对的数据结构能够排除外界因素对模型的干扰,且性别、年龄、安全带的使用情况以及座椅位置4个因素会对交通事故中机动车乘员死亡风险的大小造成显著影响.女性的死亡风险相对男性高出15.9%(对数值);使用安全带可以降低74.8%的死亡风险(对数值);死亡风险随机动车乘员年龄增长呈上升趋势;小汽车的后座左侧和后座中间位置是最安全的位置. 相似文献
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30.
为提供网约车乘客及时可靠的救险援助,防范网约车司机侵害乘客案件的再度发生,研究基于\"潜在危险区域\"的多参数安全状态监测模型.从地理时空角度,分析案件发生的区域和时间特征,基于其时空规律,提取城市\"潜在危险区域\",构建车辆OD距离、异常速度、行驶时间等因子,同时结合乘客信息,实时综合分析乘客安全状态.以南通市港闸区为例,以出租车轨迹、兴趣点、OSM开源路网以及城市影像等作为实验数据,实验结果表明,模型能够有效监测出车辆在\"潜在危险区域\"内行驶时车辆的异常行为,当不设立\"潜在危险区域\"时,模型能够准确地识别出司机的异常驾驶,如绕行、异常停止等,实验精度达到92.06%,其中绕行判别精度为90.57%,异常停止判别精度为100%,证明研究的模型能够取得较好的监测效果. 相似文献