商用车碳减排已经成为我国道路交通减碳的关键瓶颈,新能源商用车被视作重型商用车减碳的重要途径,但是新能源商用车的市场渗透率远低于其他车辆部门;但与此同时,现阶段新能源零碳商用车的发展还存在着应用场景复杂、技术路径多样化、同...商用车碳减排已经成为我国道路交通减碳的关键瓶颈,新能源商用车被视作重型商用车减碳的重要途径,但是新能源商用车的市场渗透率远低于其他车辆部门;但与此同时,现阶段新能源零碳商用车的发展还存在着应用场景复杂、技术路径多样化、同时成本较高的显著的瓶颈。本研究构建了基于新能源汽车总拥有成本(total cost of ownership,TCO)、使用便利性等因素的多元Logit离散选择模型——零碳商用车市场演进模型(discrete choice-based market evolution of green truck model,DC-MEGT),使用自下向上的方法计算TCO,并将车辆使用便利性使用补能时间成本进行货币化量化,构建综合效用函数对纯电动车、燃料电池汽车及零碳燃料等不同动力类型从目前到2060年的市场渗透率演进情况进行预测分析。研究以重型长途牵引场景为例进行分析,结果表明2060年主要的技术路径包括燃料电池汽车、纯电动车、天然气及柴油车,占比分别为48%、28%、12%和10%。政策推广、技术进步、商业模式等因素的不确定性会引发纯电动车和燃料电池汽车2060年市场份额17%~19%的波动。展开更多
针对网联商用车换道安全性、平顺性较低的问题,提出一种基于多策略改进金豺优化算法(multi-strategy improved golden jackal optimization,MSIGJO)的网联商用车换道轨迹规划方法。首先,基于V2X(vehicle to everything)技术获取智能网...针对网联商用车换道安全性、平顺性较低的问题,提出一种基于多策略改进金豺优化算法(multi-strategy improved golden jackal optimization,MSIGJO)的网联商用车换道轨迹规划方法。首先,基于V2X(vehicle to everything)技术获取智能网联商用车周围状态信息,建立商用车换道安全距离模型;其次,引入商用车换道平顺性、经济性和换道效率作为指标,构建多目标协同优化函数;最后,引入动态权重位置更新策略和翻转策略改进金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO),进而提出MSIGJO算法,利用MSIGJO算法求解函数得到最优换道轨迹。研究结果表明:该方法在商用车换道过程中横向跟踪精度提升了12.67%,侧向加速度变化率和质心侧偏角变化率分别降低了11.94%和12.65%,有效提升智能网联商用车换道安全性和平顺性,为智能网联商用车换道轨迹规划研究提供参考。展开更多
为提高基于行驶工况预测油耗的准确性,创新性地提出针对重型商用车细分市场构建行驶工况的研究思路。为验证此研究思路的必要性与合理性,以日用工业品市场为例,对国六商用车行驶工况进行大数据分析。依托车载天行健智能网联系统采集了...为提高基于行驶工况预测油耗的准确性,创新性地提出针对重型商用车细分市场构建行驶工况的研究思路。为验证此研究思路的必要性与合理性,以日用工业品市场为例,对国六商用车行驶工况进行大数据分析。依托车载天行健智能网联系统采集了该市场中3000辆国六系列半挂牵引车的用户行驶数据,通过数据清洗、运动学片段切分、数据降维、工况合成等一系列步骤,构建了3条代表性工况。以此为基础,采用AVL Cruise软件构建仿真模型,基于所构建工况预测目标市场的用户油耗,并与基于中国重型商用车瞬态工况(China world transient vehicle cycle,C-WTVC)和中国重型半牵引车行驶工况(China heavy-duty commercial vehicle test cycle for tractor-trailer,CHTC-TT)的预测结果进行对比。结果表明,与同车型国家标准工况(C-WTVC和CHTC-TT)相比,构建的日用工业品细分市场工况与目标市场下大数据统计的实际运行特征更接近,特征参数平均相对误差分别减少32.97个百分点和18.67个百分点,且能够更精确地预测用户使用油耗,预测精度分别提高7%和4%。针对重型商用车细分市场构建行驶工况能更精确地刻画目标市场用户的车辆使用特征,提高了用户油耗的预测精度。展开更多
文摘为降低重型商用车燃油消耗、减少运输成本,本文协调“人-车-路”交互体系,将车辆与智能网联环境下的多维度信息进行融合,提出了一种基于迭代动态规划(iterative dynamic programming,IDP)的自适应距离域预见性巡航控制策略(adaptive range predictive cruise control strategy,ARPCC)。首先结合车辆状态与前方环境多维度信息,基于车辆纵向动力学建立自适应距离域模型对路网重构,简化网格数量并利用IDP求取全局最优速度序列。其次,在全局最优速度序列的基础上,求取自适应距离域内的分段最优速度序列,实现车辆控制状态的快速求解。最后,利用Matlab/Simulink进行验证。结果表明,通过多次迭代缩小网格,该算法有效提高了计算效率和车辆燃油经济性。
文摘商用车碳减排已经成为我国道路交通减碳的关键瓶颈,新能源商用车被视作重型商用车减碳的重要途径,但是新能源商用车的市场渗透率远低于其他车辆部门;但与此同时,现阶段新能源零碳商用车的发展还存在着应用场景复杂、技术路径多样化、同时成本较高的显著的瓶颈。本研究构建了基于新能源汽车总拥有成本(total cost of ownership,TCO)、使用便利性等因素的多元Logit离散选择模型——零碳商用车市场演进模型(discrete choice-based market evolution of green truck model,DC-MEGT),使用自下向上的方法计算TCO,并将车辆使用便利性使用补能时间成本进行货币化量化,构建综合效用函数对纯电动车、燃料电池汽车及零碳燃料等不同动力类型从目前到2060年的市场渗透率演进情况进行预测分析。研究以重型长途牵引场景为例进行分析,结果表明2060年主要的技术路径包括燃料电池汽车、纯电动车、天然气及柴油车,占比分别为48%、28%、12%和10%。政策推广、技术进步、商业模式等因素的不确定性会引发纯电动车和燃料电池汽车2060年市场份额17%~19%的波动。
文摘针对网联商用车换道安全性、平顺性较低的问题,提出一种基于多策略改进金豺优化算法(multi-strategy improved golden jackal optimization,MSIGJO)的网联商用车换道轨迹规划方法。首先,基于V2X(vehicle to everything)技术获取智能网联商用车周围状态信息,建立商用车换道安全距离模型;其次,引入商用车换道平顺性、经济性和换道效率作为指标,构建多目标协同优化函数;最后,引入动态权重位置更新策略和翻转策略改进金豺优化算法(golden jackal optimization,GJO),进而提出MSIGJO算法,利用MSIGJO算法求解函数得到最优换道轨迹。研究结果表明:该方法在商用车换道过程中横向跟踪精度提升了12.67%,侧向加速度变化率和质心侧偏角变化率分别降低了11.94%和12.65%,有效提升智能网联商用车换道安全性和平顺性,为智能网联商用车换道轨迹规划研究提供参考。
文摘为提高基于行驶工况预测油耗的准确性,创新性地提出针对重型商用车细分市场构建行驶工况的研究思路。为验证此研究思路的必要性与合理性,以日用工业品市场为例,对国六商用车行驶工况进行大数据分析。依托车载天行健智能网联系统采集了该市场中3000辆国六系列半挂牵引车的用户行驶数据,通过数据清洗、运动学片段切分、数据降维、工况合成等一系列步骤,构建了3条代表性工况。以此为基础,采用AVL Cruise软件构建仿真模型,基于所构建工况预测目标市场的用户油耗,并与基于中国重型商用车瞬态工况(China world transient vehicle cycle,C-WTVC)和中国重型半牵引车行驶工况(China heavy-duty commercial vehicle test cycle for tractor-trailer,CHTC-TT)的预测结果进行对比。结果表明,与同车型国家标准工况(C-WTVC和CHTC-TT)相比,构建的日用工业品细分市场工况与目标市场下大数据统计的实际运行特征更接近,特征参数平均相对误差分别减少32.97个百分点和18.67个百分点,且能够更精确地预测用户使用油耗,预测精度分别提高7%和4%。针对重型商用车细分市场构建行驶工况能更精确地刻画目标市场用户的车辆使用特征,提高了用户油耗的预测精度。
