纯电动物流车用PMSM降开关损耗控制

物流车是城市内部运送货物的重要交通工具,具有运行距离短、启停频率高、运行时间长的特点。城市内部物流车都逐步采用纯电动物流车代替传统的燃油车。针对物流车运行特点,文章对电动物流车电机控制算法进行优化,在考虑不同工况下使用不同的开关频率,降低开关损耗,减少控制器发热。通过对降低开关损耗控制方法与传统控制方法在不同车辆运行工况下对比,电机控制器发热均有所降低,同时电机控制器效率有所增加。     

汽车进气系统轰鸣声传递路径分析

为了消除进气系统带来的车内噪声问题,运用传递路径分析方法,“源-路径-响应”的分析思路,总结了进气系统噪声问题的传递路径,结合某轿车进气系统轰鸣声问题的改进,发现结构传递路径和空气传递路径对该进气轰鸣声均有重要贡献,通过降低空气滤清器安装点橡胶软垫的硬度和加强安装点车身侧支架,可有效降低车内轰鸣声。     

实施物流目标成本事前管理的方法探讨

物流目标成本事前管理是物流企业施行物流目标成本管理的最重要环节,然而在实施过程中却存在着各种问题。本文将站在另外一个角度,对物流企业如何有效实施目标成本事前管理进行尝试性的探索。     

基于供应链的汽车制造业物流一体化研究

从物流一体化的原因和目标出发,分析中国汽车制造业物流发展的现状,提出了实施物流一体化的几项方面,即首先从思想上重视物流一体化,改变传统的物流观;重构业务流程,为企业实施物流一体化打下基础;充分利用第三方物流和建立物流信息系统。     

关于图的符号边全控制

引入了图的符号边全控制的概念,主要刻划了满足sγt′(G)=|E(G)|且δ(G)2的所有连通图G,给出了n阶k-正则图G的符号边全控制数γst′(G)的下限,确定所有轮图的符号边全控制数,最后还提出了一个关于sγ′t(G)上界的猜想.     

效用函数在工程成本风险预测中的构建

分析风险预测准确程度进行评价的意义,提出了将风险可预测性作为风险预测准确程度的评价指标,并以效应理论为基础构造风险可预测性效用函数,实现了风险预测结果的评价,验证了风险预测的准确性和可靠性.     

基于 TOPSIS 和隶属函数的灰数决策模型

在实际生活中,某一交通区域道路上行驶的车辆数、车型、车速及行人的影响等客观因素是不确定的,与之相关的指标值是不确定的。对于不确定的指标值在规划方案优劣的评比中采用灰数的形式要比采用清晰值的形式更符合实际。借助传统TOPSIS法、经典灰色理论和模糊隶属度函数的基本思想建立了组合决策模型,该模型通过构造灰数意义上的决策值与论域,定义了指标集的正、负灰数理想解,进而构建了决策值相对于正、负理想解在灰数意义上的正、负隶属度函数,隶属度表明了评价指标值相对于正、负理想解的接近程度,而后用贴近度对方案的优劣进行排序。最后,以交通规划的实例验证了该模型的有效性与实用性。     

船舶物流技术发展探究

本文系统梳理了我国船舶物流技术的发展现状及其成因,进而提出了船上物流标准化、信息化、自动化和智能化的总体发展方案,尤其是融合发展策略,将助推船舶物流技术的发展。     

轨道交通四网融合路径探讨——以大西安为例

我国多个以中心城市为核心的城市群集聚了多层次轨道交通资源,为发挥各种轨道资源的比较优势和组合效率,实现各种轨道交通功能互补、互联互通、便捷换乘、资源共享,因而对高速铁路、城际铁路、市域快轨和城市轨道这4个网络的融合路径进行探讨。最后,以大西安轨道交通四网融合为例进行实证分析,并得出研究结论。     

Exploring the issue of integrating logistics and traffic control in urban areas

This paper proposes an optimization framework for urban transportation networks’ (re-)design which explicitly takes into account the specific decision-making processes of ordinary users and logistic operators. Ordinary users are typically commuters whose travels consist of well-defined pairs of origin and destination points, while logistic operators make deliveries at multiple locations. Obviously, these two user classes have different objectives and scopes of action. These differences are seldom considered in traffic research since most models aggregate the flow demand in OD matrices and use assignment models to predict the response of all users as if the dynamics of their optimization processes were of the same nature. This work demonstrates that better results can be achieved if the particular features of each user class are included in the models. It potentially improves the estimation of the responses and allows managers to shape their control measures to address specific user needs.