基于CALINE4模式的平原地区高速公路机动车尾气污染水平研究

为了研究我国平原地区高速公路两侧的机动车尾气污染水平和污染物的分布规律,本文以监测数据为基础,结合当地的具体气象特点,利用CALINE4模式,对国内平原地区的一段高速公路上机动车排放的污染物CO的浓度进行模拟,并将模拟结果和实测结果进行对比分析,结果表明CALINE4模式可以判断平原地区高速公路两侧机动车尾气CO污染状况,动态地估计平原地区高速公路环境交通容量,间接地评价该区域的空气质量。     

考虑合乘的共享自动驾驶汽车选择行为实证分析

共享自动驾驶汽车(Shared Autonomous Vehicles,SAV)是自动驾驶汽车和共享经济相结合的产物,为人们提供了一种新型的出行方式. 为探究出行者在考虑合乘的SAV与私家车或公共交通之间的选择偏好,实施了SAV选择意愿调查,并分析了考虑合乘的SAV的潜在用户特征. 基于问卷调查所得有效数据,采用K-Means 聚类法划分了历史出行模式,利用因子分析对性格态度特征进行了分类. 分别对有无私家车人群建立解释变量的参数服从不同分布的混合Logit 模型,并对参数标定结果进行对比分析. 研究结果表明,出行方式特性非常显著地影响出行者方式选择行为,性格态度特征是影响出行者选择考虑合乘的SAV出行方式的显著因素,且其显著性明显高于性别、年龄等社会经济属性.     

城市轨道交通车辆及设备状态监测系统

针对车载设备和部件的实时检测需求,设计了一种由检测终端、车载无线网络、远程服务器组成的车辆及设备状态监测系统,采用无线通信技术和HTTP等网络通信协议,实现对温度、位置等多种传感参数的实时无线远程检测和监测,以及数据存储和智能处理等功能.该系统在城市轨道交通车辆的成功应用表明:有效数据成功传输比例与车辆Wi-Fi网络覆...     

基于多目标优化的混合动力城市物流车制动能量回收控制策略研究

针对混合动力城市物流车制动能量回收的安全与效率问题，提出了基于多目标优化的制动能量回收控制策略。建立了载荷估计和质心位置解析模型，使控制策略适应各种载荷变化。控制策略以制动安全性和能量回收性为优化目标，以制动力分配系数和电机制动力矩比例系数为控制变量，采用多目标遗传算法和基于模糊控制器的理想解决策法得到决策解。驾驶循环分析结果显示，所提控制策略具有较好的制动安全性和更高的制动能量回收性。     

基于车辆动力学模型的换道轨迹规划研究

针对自动驾驶车辆换道轨迹规划时的操纵稳定性问题，基于CarSim/Simulink仿真平台建立了车辆动力学模型，构建了轨迹规划系统框架，通过轨迹信息后处理并提出了目标函数设计，进行了横向控制序列采样以保证车辆的稳定与极限性能，完成了算法对轨迹的综合评价选优。随后开展了仿真试验，对比分析了轨迹跟踪控制系统下的实际轨迹、最优规划方法所规划的换道轨迹。仿真结果表明，该轨迹规划系统框架及算法模型能有效提高车辆的操纵稳定性，可实现冰雪路面等极端工况下自动驾驶车辆换道轨迹规划。     

基于可调储液缸的再生制动电液分配控制策略

为满足低成本小型电动车的再生制动需求，本文提出了一种在传统真空助力制动系统的基础上增设一套活塞式可调储液缸的再生制动系统，并设计相应的电液分配控制策略。首先再生制动电液分配策略根据辨识的制动意图和再生制动力约束对再生制动力进行合理分配；其次设计踏板解耦决策策略，确定了可调储液缸不同的工作阶段和对应的目标活塞位移；最后采用双闭环可调储液缸控制策略完成精确的主动储液控制。基于dSPCAE搭建了实车试验平台进行算法测试，结果表明，设计的电液分配控制策略能保证该制动系统在0.15g以下的减速度范围内实现良好的再生制动电液协同控制效果。     

智能网联汽车产品管理研究及发展建议

智能网联汽车是全球汽车产业转型升级的重要战略方向，当前正从技术研发与测试验证阶段向示范应用与大规模商业推广新阶段发展，需要营造良好的政策法规环境，推进创新产品加快进入市场。聚焦智能网联汽车产品管理，梳理了国外相关政策、法规、标准及最佳实践发展现状，并对我国现有相关产业政策、法律法规和技术标准进行适用性分析。在此基础上，从专项标准体系、测试评价体系、产品追溯体系、销售和售后服务管理体系、运行监控及质量信息反馈体系等5个层面提出分阶段发展建议。     

基于EMB的纯电动汽车制动能量回收优化控制策略研究

为提高电动汽车制动时回收的能量,减少能源浪费,本文中提出了一种基于电子机械制动(EMB)系统的再生制动力分配策略。首先,根据制动踏板信号得到当前制动强度,结合前后轴制动力分配策略分别得到前轴、后轴制动力。然后以车速、电池SOC值和制动踏板行程为输入,再生制动占比为输出,创建模糊控制器,且以制动时回收能量最大化为优化目标,运用PSO算法优化模糊控制器。最后进行Simulink和AVL Cruise的联合仿真。结果表明,在NEDC工况下能量回收提升2.5%,在CLTC-P工况下能量回收提升1.56%。     

基于图时空神经网络的多充电站负荷协同预测方法

针对传统充电站负荷预测方法只能实现对单一站点预测的问题，提出一种基于图时空神经网络 （Graph Spatiotemporal Neural Network， GSTNN） 模型的多充电站负荷协同预测方法。定义时空信息图，描述充电站负荷之间的时空关系；构建时空特征提取网络，分别利用图卷积神经网络和门控序列卷积网络提取信息图的空间和时间维度信息，并使用长短期记忆网络 （Long Short Term Memory Networks，LSTM） 挖掘影响负荷预测的外部特征信息；融合提取的所有特征，进行负荷预测。算例结果表明，基于 GSTNN模型的方法能充分考虑时空特征和外部特征的影响，协同多个充电站的负荷数据进行预测，并同时输出各充电站的预测结果，有效提高预测准确度，有助于电网稳定运行。     

Analysis of characteristics of foreign unmanned surface vehicle swarm combat application and proposed countermeasures北大核心CSCD

无人船(USV)集群作为未来海上军事运用的重要组成力量,是各国海上无人装备的重要发展方向。首先,通过梳理总结当前国外无人船集群发展战略规划与运用现状,对无人船集群作战关键技术进行归纳分析,从集群自组网通信、战场态势感知、集群协同任务分配等3个方面剖析无人船集群相关技术的研究进展;然后,对无人船集群在军事上运用的典型样式和主要效益进行分析及研判;最后,总结分析当前应对无人船集群的难点,并对无人船集群应对的技术发展予以展望。