城市物流无人机起降点布局规划研究

针对城市物流无人机起降点布局规划问题，考虑不同级别的物流无人机起降点，构建以总经济成本最小和客户满意度最高为目标，以禁飞区、无人机性能、容需匹配等为约束的整数规划模型。设计人类学习优化算法(HLO)，引入随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子。在此基础上，基于真实地理信息数据和物流数据设计仿真实验，验证模型与算法有效性。实验结果表明，所建模型可以实现起降点的合理布局规划，适用于大规模资源配置，具备有效性；人类学习优化算法较遗传算法求解精度与收敛速度更优，表现出较佳性能。参数分析表明，基于该仿真环境的最优经济成本权重和客户满意度权重设置为0.4和0.6，最佳算法学习概率参数组合为5/n和 (0.8+2/n)。据此可对城市物流无人机起降点布局规划提供决策依据。     

Pathways for GHG emission reduction in Norwegian road transport sector: Perspective on consumption of passenger car transport and electricity mix

Electrification of the transport sector is considered as a solution to reduce greenhouse gases (GHGs) emissions and achieve sustainable mobility. Specifically in the case of electrification of passenger vehicles, various industrial and policy initiatives have been introduced. In this article, we present and assess three approaches – pro-technology, pro-simplicity and mix (of the aforementioned approaches) – to achieve target emission reductions in the Norwegian road transport sector. We also assess the influence of including ‘Guarantee of Origin’ certification for the electricity production in accounting for typical consumption electricity mix in Norway.Results show that for the same reductions in tail-pipe GHG emissions, pro-technology, pro-simplicity, and the mix scenario offer 22%, 29% and 28% reduction in the life cycle GHG emissions respectively, compared to the reference scenario in year 2020. However, the pro-simplicity scenario requires 25% reduction in vehicle-km driven compared to the pro-technology scenario, which provides the same passenger car mobility as in the reference case. When the GHG intensity of the electricity mix used to power EVs is corrected to account for actual consumption mix in Norway, a 13% reduction in the net GHG benefit of pro-technology scenario is observed.     

汽车轮速传感器仿真方法

轮速传感器测量汽车轮速信号,用于制动、发动机及变速箱等众多系统控制,是汽车最关键的部件之一。新车型开发阶段,为了对汽车制动防抱死系统(ABS)及早有效的开发验证,需要对轮速传感器进行仿真模拟。文章针对最常用的主动式轮速传感器进行测试与分析,通过设计信号调理电路,成功搭建了ABS硬件在环仿真平台,既简化了汽车开发阶段的验证与测试,又节省了开发成本。     

汽车乘员约束系统快速求解与评价程序开发应用

针对汽车乘员约束系统参数匹配与优化设计仿真分析过程中需要多次手动修改计算模型源文件和处理计算结果文件等影响分析效率的问题,应用DELPHI程序设计平台和FORTRAN语句开发了针对MADYMO软件的自动循环求解程序和基于C-NCAP正面碰撞试验规程的计算结果快速评价程序模块。通过使用该两款程序进行某A级轿车乘员约束系统参数的优化设计,证明了两个程序模块的有效性和实用性。     

电动汽车真空助力制动系统的匹配计算与研究

以某微型汽车为例,建立了其真空助力制动系统的数学模型,对燃油汽车改装为电动汽车后的制动系统真空助力匹配进行了计算分析,从而为电动汽车真空助力系统中真空罐、真空助力器、真空泵的选型和匹配提供了理论依据.通过试验验证可知,本文的真空罐及真空泵阀值选择合理,电动真空泵工作时间为4～6 s.     

车内噪声品质偏好性主客观评价及相关性分析

以5种轿车典型运行工况下后排乘员耳旁噪声样本为评价对象,利用自适应分组成对比较法对车内噪声品质进行了偏好性主观评价试验。计算了各样本的主要心理声学参数,通过相关分析和线性多元回归分析,建立了以响度和尖锐度描述车内噪声品质偏好性结果的数学模型。通过各组间的关联样本将各组评价结果进行反演构建,得到的总体样本评价结果与传统成对比较法评价结果一致性好,且节省了50%的评价时间。     

电动摩托车续驶里程试验方法研究

续驶里程试验方法高效、合理,可以用较低的试验成本得到较理想的可信度结果,试验仅需一段1500m的试验道路、几百元一台的GPS测速仪和几只标杆,非常方便电动车企业（特别是还没有装备底盘测功机的企业）自行组织试验,以获得第一手试验数据。     

基于车路协同的车灯自适应控制数学模型研究

为了有效减少夜间弯道中的交通事故,本文提出了基于车路协同的自适应车灯控制系统。以公路的停车视距、弯道曲线长度和弯道曲线转角为基础,建立车灯水平转角与路面情况的数学模型。对该模型进行模拟后,结果表明该系统在国家车路协同技术推广中具有广泛的应用前景。     

混合动力汽车整车控制器开发与试验

基于飞思卡尔公司的双核微控制器9S12XDT512开发了一款通用的混合动力汽车（HEV）整车控制器（VehicleControl Unit-VCU）,设计时考虑硬件的通用性,使之能够适用于多种混合动力汽车的整车控制。为验证VCU功能,本文以某款并联混合动力公交车为控制对象,在基于dSPACE的硬件在环仿真系统上进行了一系列仿真试验。试验结果表明：VCU能够准确地控制整车实现混合动力工作状态,进而验证了VCU硬件的有效性。     

混合动力电动汽车发展和应用现状

节能与环保已经成为汽车技术发展的2大主题。文章通过对丰田混合动力轿车的系统构成和工作原理的叙述,以及对于混合动力汽车发展现状及趋势的分析,说明了混合动力电动汽车在节能减排方面效果显著,克服了普通电动汽车行驶里程短及充放电技术落后等缺点。表明混合动力电动汽车将成为未来汽车产品的发展方向。