基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究

针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。     

国Ⅴ柴油机SCR系统结构对尿素结晶影响研究

针对某国Ⅴ商用柴油车SCR系统中出现的结晶问题,综合应用CFD模拟和台架试验进行分析研究,提出一系列结构优化和改进方案,改善了SCR前流场状态以及流体的流动均匀性和尿素均匀性,基本消除了排气系统在实际工况下的结晶风险,提高了全系统的抗结晶能力,保证了SCR系统的正常运行。通过对模拟结果和台架试验数据的比对分析,研究了流场分布以及混合器结构对结晶形成产生的影响。     

大型活动交通影响评价方法

大型活动吸引和产生的突增交通量会造成周边地区的交通拥挤。通过比较大型活动与大型商业建设项目的交通影响评价特点和分析大型活动交通管理的影响因素,分别针对“提供一次性服务的大型活动”和“提供长效服务的大型活动”,设计了交通需求的预测方法。以交叉口服务水平分析方法为基础,提出一种了大型活动的交通影响评价方法。以长春市南岭体育场举办的“中国足球甲A联赛”为对象,运用Vissim微观交通仿真软件对所提出的方法进行了初步验证。结果表明,在大型活动条件下,所提出的方法能够确定需要进行交通管制的空间范围。     

龙坑枢纽立交方案设计

随着高速公路逐年增长,使得高速公路与高速公路相交的枢纽立交也越来越多.对龙坑枢纽立交方案比选设计进行了详细介绍.     

遗传算法在沥青混凝土路面评价体系中的应用

路面评价体系需要考虑到诸多因素,而且实现方法不一而足。从统计学角度出发,将投影追踪模型应用到该领域,以投影寻踪模型作为理论方法,通过遗传算法来实现模型求解。实例描述了该方法应用的关键步骤,并指出对于数据量充分、影响因素明确的准真系统,采用投影寻踪模型进行方案决策更具有客观性。     

双车道公路危险路段评价指标与安全改善对策

选取相邻路段车速差△V、车速降低系数SRC和速度离差作为鉴别双车道公路危险路段的三个评价指标,从道路工程措施和交通安全设施两方面对事故多发路段进行安全改善对策研究。以内蒙古S203公路为例,利用评价指标进行危险路段判析,针对K465＋900急弯陡坡危险路段,通过线形改造以及设置交通标志标线、减速设施、避险车道和防护设施等一系列工程改造措施,进行安全改善综合方案设计。     

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国家体育场作为北京奥运会的主会场成功地承担了开闭幕式和田径赛事任务。本文研究了其停车场车辆的交通疏散问题,制定了疏散方案。首先,分析了国家体育场停车场和泊位布局及车辆疏散的具体条件。其次,通过给定环境的场景和参数设定,对具体的奥运场馆停车场车辆的疏散方案进行了仿真和评价。最后,利用奥运会开幕式的车辆疏散实测数据进行了对比分析,在仿真中要员和贵宾车辆的总疏散时间为26min,而奥运会开幕式车辆疏散实测结果表明,全部要员、贵宾疏散完毕,共用时27min,从而验证了车辆疏散方案的准确性和实用性。     

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交通需求管理（TDM）已成为保障奥运会期间突增交通需求的必要手段。本文在综合奥运会交通需求特性和对比往届奥运会TDM政策要点的基础上,从控制机动车使用、设置奥运专用道、公共交通保障、错时上下班及人性化保障等5个方面阐述TDM政策在北京奥运会中的应用,并从政策综合性、可操作性、接受程度及政策实施效果等4个角度对该TDM政策进行效果评价。数据表明：TDM政策的实施使道路交通流量下降22.5%,早高峰路网平均车速提高28.5%,122报警量下降,公共交通客运量大幅上升,且公共交通的出行比例达45%以上,有效均衡了交通需求,达到预期目标。     

大城市中心区实施拥堵收费的影响评价研究

文章在分析大城市中心区拥堵收费实施条件与方式的基础上,定性分析实施拥堵收费对居民出行行为以及中心区动静态交通的影响,最后提出基于模糊评价理论的中心区拥堵收费影响评价模型.     

动力总成悬置支架多目标拓扑优化和强度分析

基于Optistruct,以支架的最小柔度、最大固有频率作为优化目标函数;以应力、体积作为约束函数,对一发动机后拉杆安装支架进行拓扑优化,优化结果表明:在满足悬置支架强度和模态要求下,质量减少了12%。