融入智能网联汽车的混行交通流混沌特性

为了研究混行交通流混沌特性、辨析影响混行车队混沌程度的因素,在传统交通流理论基础上,利用Cao方法和改进的Cao方法确定混行交通流延迟时间和嵌入维数,对混行交通流序列进行相空间重构并通过计算最大Lyapunov指数判定其混沌特性.对混行交通流中智能网联汽车(intelligent connected vehicle,ICV)协同自适应巡航(cooperative adaptive cruise control,CACC)车辆比例及延迟时间关键参数进行影响分析.结果表明:在跟驰过程中车头间距序列的最大Lyapunov指数小于0时,混行交通流存在混沌;CACC车辆比例增加能够减弱混沌的时间区域,比如当CACC车辆比例达到0.6时,跟驰系统趋于稳定;CACC车辆的延迟时间对混沌的影响显著,保持低通信延迟才能发挥CACC车辆的作用,从而有效抑制混沌.

考虑CAV自主停车行为的混合交通均衡配流模型

为了评估网联自动驾驶汽车(CAV)的自主停车行为对交通系统效率的影响,建立了CAV通勤流、人工驾驶汽车(HDV)通勤流、CAV自主停车流3类交通流混行下的交通均衡配流模型.通过引入CAV停车需求内生变量,考虑CAV对路段通行能力的提升效应,从而定量描述CAV停车需求分布以及3类交通流在路段上混行的拥挤效应.分别采用用户均衡、随机用户均衡原则描述CAV、HDV出行者的路径选择行为,采用Logit离散选择模型描述自主停车CAV的停车场选择行为,由此建立多用户混合交通均衡条件以及等价的变分不等式(VI)模型.由于模型中CAV自主停车需求为未知的内生变量,提出一种改进的相继加权平均法求解该模型.最后,通过算例验证了混合交通均衡配流模型及求解算法的有效性.

混合流下非机动车道基本需求宽度的设计

为弥补在非机动车道设计方面对电动自行车考虑不足的情况,有必要对由人力/电动自行车组成的饱和混合流下非机动车道基本需求宽度进行研究。以非机动车饱和混合流为研究对象,从非机动车的物理运动宽度组成出发,通过构建多重线性回归模型分析了非机动车物理运动宽度的影响因素,对分类自变量进行组合筛选;建立了不同组合类型下的非机动车速度与运行摆幅、路侧安全净距线性模型,得到性别为女性、年龄为老年和车型为电动自行车为最不利组合的结论;根据非机动车道的85%位运营速度确定最不利组合下的非机动车物理运动宽度,进而确定非机动车道基本需求宽度;针对非机动车道宽度合理性验证的准确性问题,从稳定性角度提出了运用速度熵来验证基本需求宽度合理性的方法,并以多条非机动车道路段为例进行了实测验证。研究结果表明:在隔离栏和划线下,非机动车单车道基本需求宽度分别为1.65、1.50 m;在绿化带、隔离栏和划线下,非机动车两车道基本需求宽度分别为2.90、2.80、2.65 m。在同一车道数和隔离方式下,车道宽度越宽,交通流速度熵越高;随着非机动车道宽度增加,以基本需求宽度为拐点,非机动车道的交通流速度熵变化幅度增大,稳定性更差。

基于供应链资源整合下的非混装配送模式探讨

全球供应链的重新整合影响国际贸易的运行模式,国内物流行业面对急剧变化市场的冲击和物流成本不断抬升,行业的生存空间逐步被挤压,传统凭经验配载装车、安排运输配送车辆、规定路线的运营模式弊端日益突出。物流企业迫切需要培养能够通过不断计算优化配送方案,在整合供应链资源下提升企业物流分配效率的人才;解决传统的分配求解方法中,计划法容易产生“组合爆炸”的问题,实现物流配送成本最优化。

基于换电的共享电动汽车调度与服务定价

为解决共享电动汽车出行模式车辆失衡与电能补给问题,基于集充统配换电模式,考虑共享电动汽车电能补给、换电站选址与电池配送路径间的耦合关系,基于时空网络构建以最大化利润为目标的共享电动汽车调度与服务定价优化模型,并通过共享电动汽车需求-价格函数逆变换,将非线性非凸模型转换成更易求解的非线性凸模型。数值试验结果表明:协同决策换电站位置、电池配送路径、共享电动汽车调度方案与服务价格,可提高共享电动汽车出行服务商利润;基于割线的外逼近算法比基于切线的外逼近算法和拉格朗日松弛算法更适于求解所提出的模型。参数敏感度分析结果显示,潜在共享电动汽车出行需求与电能可得性都是影响共享电动汽车出行服务商利润的重要因素。

非机动车影响下考虑不均衡车流的信号控制方案优化方法

针对目前信号交叉口相位设计过于依赖实践经验、未充分考虑机非交通流特性和非机动车过街模式的影响,导致通行效率低和时空资源利用不足的问题,基于机动车交通流不均衡性提出一种信号交叉口动态放行方案。建立不同放行方案的延误估计模型,综合考虑机非载客性差异,以减小交叉口人均延误为优化目标,采用灵敏度分析方法给出传统相位方案的定量设置条件,以北京市平安里西大街与赵登禹路交叉口为例,对模型的适用性进行验证,利用改进蚁群算法求解得到不同放行方案对应的最佳信号配时。结果表明:当机动车交通流不均衡系数aj>0.25时,采用轮转放行+二次过街;当aj<0.25、左转和直行流量之比大于1∶3,且非机动车左转流量在100~500辆/h时,采用对称放行+一次过街;当流量之比小于1∶3时,适宜采用对称放行+二次过街。与传统放行相位相比,采用对称搭接放行相位方案能使人均延误下降13.6 s,降幅为25.81%,有效提高交叉口的通行效率。

智能网联车和人驾车辆混合交通流排队长度估计模型

为了解决智能网联车(ICVs)和人驾车辆(HDVs)混行交叉口的排队估计问题,提出基于概率统计和贝叶斯定理的排队长度估计模型.综合考虑队列中智能网联车位置、速度和渗透率等因素,分别构建可观测队列排队长度估计模型、不可观测队列排队长度估计模型和渗透率估计模型,通过迭代实现排队长度和渗透率的实时估计.利用随机种子模拟不同渗透率条件下智能网联车在队列中的分布特征,分析不同交通条件下模型的估计精度.与已有模型的对比表明,在智能网联车低渗透率(10%)条件下,在非高峰时段,本研究模型、已有模型的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为29.35%、59.68%;在高峰时段,本研究模型、已有模型的MAPE分别为26.50%、34.66%.在智能网联车高渗透率条件下(90%),在非高峰时段,本研究模型、已有模型的MAPE分别为6.90%、17.85%;在高峰时段,本研究模型、已有模型的MAPE分别为1.45%、1.05%,误差接近.本研究所提出的排队估计模型在低渗透率和高渗透率条件下均具有更好的估计精度.

管道内两相流流型特征对预混式两相雾化特性的影响

预混式两相流雾化方式应用于车载细水雾系统中时具有雾化效果好、雾化压力低的优势,但面临管道喘振、雾流量周期性波动的问题。基于沈阳地铁车载细水雾实际混合系统结构及工况参数,对管道内流型特征开展了实验和数值模拟研究,发现预混式两相细水雾系统中发生的喘振现象主要是因为混合流在管道内疏水过程中形成了段塞流和环状流。通过改变混合流的输送工况参数,可将混合流流型转变为均匀性较强的雾状流和气泡流。结合车载细水雾系统的实际运行工况和空间条件限制,指出通过降低输送管路直径的方法不仅可有效地解决现有系统的喘振问题,而且不影响现有系统的气、液消耗量及系统布置空间。

电动自行车混行下的城市非机动车道宽度设计

为支撑绿色出行背景下城市道路高品质骑行空间建设,提出了有电动自行车混行的非机动车道宽度精细化设计方法。通过观测上海市典型路段非机动车道的电动自行车(电动车)及传统自行车(自行车)运行规律,拟合非机动车流量、车均占有空间(per bike occupation space, BOS)和速度的关系,对比分析不同车道宽度及电动车比例下的非机动车道运行状态差异。依据BOS划分3类电动车比例下(<0.5、0.5~<0.7、≥0.7)非机动车道A~F共6级服务水平,并以B、C、D级服务水平为设计目标,给出3类电动车比例下非机动车道的最大、建议和最小设计宽度。分析结果显示,当电动车比例≥0.5时,最大设计宽度增加明显,且相同流量下3类电动车比例的建议设计宽度几乎相差0.5 m;当电动车比例≥0.7时,最小设计宽度增加明显。与现有规范标准相比,针对不同电动车比例给出的非机动车道宽度精细化设计结果均能满足2 000辆/h以上大流量的通行需求,并能适应不同的道路空间资源情形(富足、适中、紧张)。最后,通过实测数据及VISSIM仿真对设计效果进行验证,表明考虑电动车混行的非机动车道宽度精细化设计成果具有可行性。

考虑低碳的多目标冷链混合车队路径规划研究

为提高冷链物流运输效率,实现节能减排的低碳目标,探讨了多目标低碳冷链车辆路径问题(multi-objective low carbon vehicle routing problem in cold-chain logistics distribution,MOLCVRPCLD)。与现有文献相比,考虑了更为低碳的电动车与燃油车混合车队,建立了以综合成本最优、碳排放最小为目标的优化模型。其中,综合成本包括车辆的固定成本、时间窗成本、货损成本、油耗成本、耗电成本,碳排放包括燃油碳排放和制冷碳排放。根据模型特点,设计了贴合模型的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对该模型进行求解,并利用遗传算法(genetic algorithm,GA)分别对两个目标进行优化以验证模型和算法的有效性。

考虑电源与负荷间存在非正定相关性的概率潮流计算方法研究

随着电动汽车等新型电力系统负荷类型的出现,电源和负荷间的相关性日趋复杂,针对利用Cholesky分解完成概率潮流计算会受电力系统电源和电力系统负荷之间相关矩阵影响的问题,即随着相关矩阵维度的增加相关矩阵变为非正定,最终导致潮流计算无法进行的问题。文章提出一种新颖的处理相关性矩阵非正定的半不变量法,将修正Barzilai-Borwein梯度法与Nataf变换相结合,解决变量间相关矩阵非正定问题,并在IEEE-33节点系统中分析新型电力系统各类电源和负荷相关性对计算结果的影响,验证文章所提方法准确性。

深海矿产资源开发装备现状及发展方向

深海矿产资源开发是解决战略性矿产资源依存度持续高位问题的重要措施,拥有完备且可靠的装备体系,是保证我国站稳深海资源开发脚跟、实现国家战略资源自主可控的先决条件。本文聚焦国内外深海矿产资源勘探装备和开采装备的发展历程和现状,从完整开采系统、核心开采装备、基础装备及元器件三方面剖析国产装备发展不足,总结归纳相关装备亟待解决的科学技术问题,并据此从开展产业融合、完善绿色开采体系和优化技术支撑角度提出发展目标和重点攻关方向。研究建议,优先攻关核心装备短板以支撑我国实现规模化开采;促进多产业融合、推动完整装备链高质量发展;建议开展深海矿产资源开发重大装备攻关工程,聚焦核心装备“卡脖子”技术的“产学研用”深度融合,同时给予多方面政策支持,集中力量推动国产装备的优质创新迭代,以加快我国实现商业化开采进程。

喷杆式喷雾机在线混药试验研究

为研究射流混药器在实际喷雾作业时对喷雾系统的影响,搭建应用射流混药装置的喷杆式喷雾机在线混药系统。通过改变喷头型号、喷雾压力和混药喷雾系统的总喷雾量,研究射流混药装置在混药喷雾系统中的工作特性。结果表明,当混药系统的工作参数与射流混药装置匹配不当时,系统的药液管路会出现药液回流现象;射流混药装置在混药喷雾系统中有最小工作流量Qmin;为评价混药均匀性提出空间变异系数这一指标,试验结果表明该在线混药系统的空间变异系数在5%以内。

考虑燃油车和电动汽车动态混合交通流的电动汽车充电站规划

充电站的规划对缓解用户里程焦虑和电动汽车的规模化应用具有重要意义。随着电动汽车渗透率的提高,交通流的形态愈发复杂,导致充电站规划面临严峻挑战。针对已有研究忽略燃油车的路径选择对电动汽车出行以及充电站规划的影响,基于燃油车和电动汽车实时能耗的区别,提出了考虑燃油车和电动汽车动态混合交通流的交通分配模型,基于此进行了交通和配电网耦合网络的充电站规划,以满足电动汽车的充电需求。以耦合网络的规划和运行总成本最小为目标,考虑不同规划阶段燃油车和电动汽车的增长速度,结合耦合网络运行约束来确定电动汽车充电站的位置和容量。为得到全局最优解,应用Benders分解算法将模型分解成主–子问题进行迭代求解。以Sioux Falls交通网和IEEE 69节点配电网的耦合网络为测试系统,仿真算例表明考虑动态混合交通分配后可以减少车流量峰值,改善交通流分布,得到了最优的充电站规划结果。

平行流交叉口左转非机动车钩形转弯优化设计

为提升平行流交叉口的运行效率,消除左转非机动车和直行机动车冲突,将钩形转弯的概念引入到平行流交叉口设计中,给出非机动车过街控制策略,并结合机动车通行和行人过街,将其整合到一个统一的优化模型中。考虑信号相位相序、绿灯时长、周期时长、左转非机动车待行区容量、非机动车清空时长、车道平衡等约束条件,以机动车通过量最大为优化目标,建立线性规划优化模型。研究结果表明:两步过街和优化设计解决了左转非机动车安全过街问题,是平行流交叉口非机动车过街设置的有效替代设计方案;在低高两种流量场景下,相对于常规设计,两步过街分别降低了35.02%、55.52%的机动车延误,优化设计分别降低了42.71%、65.60%的机动车延误;两步过街会造成左转非机动车延误大幅增加,不适用于左转非机动车流量较高的场景;常规设计机动车最大通过量受直行机动车流量和左转非机动车流量的影响最为严重,说明消除左转非机动车和直行机动车冲突,对提升交叉口通行能力作用显著,有助于推动绿色出行发展。

混合交通流环境下基于改进强化学习的可变限速控制策略

现有的可变限速(VSL)控制策略灵活性较差,响应速度较慢,对驾驶人遵从度和交通流状态预测模型的依赖性较高,且单纯依靠可变限速标志(VMS)向驾驶人发布限速值,难以在智能网联车辆(CAVs)与人工驾驶车辆(HDVs)混行的交通环境中实现较好的控制效果。对此,结合深度强化学习无需建立交通流预测模型,能自动适应复杂环境,以及CAVs可控性的优势,提出一种混合交通流环境下基于改进竞争双深度Q网络(IPD3QN)的VSL控制策略,即IPD3QN-VSL。首先,将优先经验回放机制引入深度强化学习的竞争双深度Q网络(D3QN)框架中,提升网络的收敛速度和参数更新效率;并提出一种新的自适应ε-贪婪算法克服深度强化学习过程中探索与利用难以平衡的问题,实现探索效率和稳定性的提高。其次,以最小化路段内车辆总出行时间(TTS)为控制目标,将实时交通数据和上个控制周期内的限速值作为IPD3QN算法的输入,构造奖励函数引导算法输出VSL控制区域内执行的动态限速值。该策略通过基础设施到车辆通信(I2V)向CAVs发布限速信息,HDVs则根据VMS上公布的限速值以及周围CAVs的行为变化做出决策。最后,在不同条件下验证IPD3QN-VSL控制策略的有效性,并与无控制情况、反馈式VSL控制和D3QN-VSL控制进行控制效果上的优劣对比。结果表明:在30%渗透率下,所提策略即可发挥显著控制性能,在稳定和波动交通需求情境中均能有效提升瓶颈区域的通行效率,缩小交通拥堵时空范围,与次优的D3QN-VSL控制相比,两种情境中的TTS分别改善了14.46%和10.36%。

新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现,能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中,信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景,且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理,设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架,并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下,一方面,实现交叉口信号配时动态适应交通需求;另一方面,实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度,高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口,降低绿灯启动损失,提高交叉口通行效率。仿真实验表明,本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误,同时,基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析,进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性,并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。

快速路合流区智能网联混合交通组队策略

文中基于混合交通组队策略,针对合流区车辆合流特性,构建混合交通流环境下的合流区多车协同决策机制.搭建混合交通合流仿真环境,验证多车协同方法有效性.结果表明:与匝道自由合流控制相比,文中提出的方法在当网联车辆渗透率高于40%~60%时,车辆平均行驶时间的优化率增幅加快,随着渗透率增高,效果最高改善了22.42%,且总平均延误、总冲突数分别减少了14.5%、21.1%,匝道延误平均减少了36.3%.

交叉口混合交通流微观控制模型

为构建智能网联汽车(CAV)和有人驾驶汽车(HDV)混合通行情况下的交叉口通行机制与控制方法,本文提出CAV专用道条件下交叉口协同通行模型.首先,设计CAV专用道条件下的交叉口布置,对交叉口进行网格化处理,将CAV通行时隙和HDV绿灯相位对交叉口某部分网格某时段的占用统一到交叉口时空资源描述框架下;其次,建立兼顾CAV与HDV的交叉口时空网格资源分配模型,构建自适应信号灯控制算法和CAV轨迹规划算法;再次,以车辆最小延误为目标进行自适应信号灯配时优化和CAV轨迹优化;最后,选取广州某典型交叉口建立仿真实验对所提方法的有效性进行了验证.

考虑时延的网联车混合交通流基本图模型

由于智能网联车的不断发展,未来将出现智能网联车和人工驾驶车共同存在的混合交通流,因此,研究道路上的混合交通有助于解决交通拥堵等问题,具有一定的现实意义。为探究这类混合交通流的流量、密度和速度之间的关系,文中综合考虑智能网联车辆退化和车辆时延,建立了自动驾驶环境下混合交通流的基本图模型。首先,确定交通流中的车辆类型和不同类型车辆的比例,并考虑联网智能车辆跟随人工车辆时发生的车辆功能退化;然后,确定3种车辆的延迟时间并改进每种车辆的跟驰模型;在此基础上,同时考虑车辆时延和车辆功能退化两种因素,推导出交通流平衡时的基本图模型,并对模型中的自由流速度参数进行敏感度分析。研究结果表明,智能网联车对混合交通流的最大流量和最佳密度有积极影响,车辆时延有消极影响,自由流速度则对混合交通流的最大流量有积极影响,对最佳密度有消极影响。SUMO仿真结果表明,在不同场景下仿真得到的流量–密度分布点符合理论曲线,验证了文中理论模型的准确性。