京石高速公路及其辅道汽车油耗比较分析

我国高速公路多数是与功能相同的国道或省道平行而建设的,要研究高速公路的投资效益及汽车运输成本,就必须将其与对应国道或省道(即辅道)的运输状况进行比较。汽车油耗是运输成本的重要组成部分,当车辆相同,而道路状况和交通量不同时,汽车油耗也会有所差异。本文通过在京(北京)石(石家庄)高速公路及其辅道(107国道)上汽车油耗试验,建立两种道路上分车种的汽车燃油消耗模型,并对同一车辆在两种道路上的油耗差异进行比较,分析产生差异的原因。这将为运输成本的计算和公路投资效益的分析提供参考。

基于XGBoost算法的船舶油耗预测模型

船舶油耗预测是实现船舶能效评估与优化决策的基础与前提,对船舶航线航速设计,实现船舶能效优化有重要的意义。基于船舶实测航行数据和环境数据,通过相关性分析提取对船舶油耗影响较大的特征因素,并将特征因素作为模型的输入参数;通过数据清理技术并参照相关国际标准对特征因素进行筛选,得到建模的样本数据;把样本数据按0.8∶0.2的比例随机分为训练样本和测试样本,采用XGBoost算法建立油耗预测模型,并通过预测测试样本的油耗验证模型的准确性。该模型决定系数达到0.967,运行时间为2.723 s,与神经网络模型的准确率几乎一致且运行时间缩短了70%,适用于船舶航行决策中的油耗快速计算和实时预测。

油耗测量设备控制系统设计

为实现某款工程机械用发动机油耗测量设备正常工作,对其控制系统进行了设计。该控制系统以STM32单片机为控制单元,分别对电源管理模块、单片机模块、电磁阀驱动模块、传感器选择与信号处理模块、数据存储模块和显示屏模块等硬件电路进行设计,并完成了对应的软件开发。测试实验结果表明:该控制系统能够控制电磁阀启停,使设备平稳供油连续测量,与高精度油耗仪器对比,该设备测量误差在1.5%以内,满足了预期的要求。

基于BP神经网络的装载机自动铲装作业油耗预测研究

针对装载机自动铲装过程中作业能耗大、难以优化以及测试繁琐的问题,运用BP神经网络对作业油耗进行了研究。首先装载机根据规划出的7条平行铲装轨迹进行自动铲装测试试验,通过传感器获取相关试验数据作为BP神经网络的训练和验证样本;然后建立BP神经网络预测模型,对该模型的误差进行了验证;最后对该模型预测出的非训练铲装轨迹的作业油耗与测试试验的作业油耗进行了对比,以此验证BP神经网络模型的准确性。研究结果表明:BP神经网络预测模型的预测值与与验证样本的试验值的平均偏差仅为6.05 mL,平均误差仅为5.46%;预测平行铲装深度为400、600 mm,这两条非训练铲装轨迹的作业油耗时,其预测值与试验值的误差分别为2.30%~8.36%、2.67%~8.18%;因此,建立的BP神经模型能够较为准确地预测装载机自动铲装油耗,为作业油耗的优化提供依据。

基于BSO-BP的船舶油耗预测模型

为解决基于传统反向传播(back propagation,BP)神经网络的船舶油耗预测模型易陷入极小值和误差较大的问题,提出一种利用头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法优化BP神经网络的船舶油耗预测模型(简称BSO-BP模型)。以“维多利亚凯娅”号内河游船为研究对象,将BSO-BP模型的预测结果与采用传统BP神经网络以及模拟退火(simulated annealing,SA)算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化的BP神经网络的船舶油耗预测模型的预测结果进行对比分析。结果表明:与传统BP神经网络模型的预测结果相比,BSO-BP模型预测结果的可决系数R^(2)提高了0.003 9,均方误差、均方根误差、平均相对误差、平均绝对误差分别降低了0.034 4、0.154 1、0.010 2、0.017 8,说明在船舶油耗预测中BSO算法对BP神经网络的预测精度有显著的提升作用;BSO-BP模型预测结果的各项评价指标在所对比的5种模型中均表现最好,说明与SA算法、GA和PSO算法相比,BSO算法对BP神经网络的提升效果更好。

基于整车转毂的轻型车油耗特征研究

为探究影响轻型汽油车油耗的因素和车载诊断系统(OBD)油耗数据的修正方法,以促进机动车油耗的精细化控制和管理,该文对不同轻型汽油车的油耗测量值进行了详细分析。以满足国V和国VIb排放标准的轻型汽油车(LDGVs)为研究对象,在全球统一轻型车测试循环(WLTC)工况下进行冷、热启动测试,同时用OBD读取发动机和整车的瞬态运行参数,再分别用碳平衡法和OBD空燃比法计算被测车辆在不同启动温度和不同速度段下的油耗,分析温度和速度对不同车辆的油耗影响。利用均值法补齐了OBD参数读取过程中的数据损失,提高了2种油耗计算方法在瞬时油耗上的线性相关性,并分析了OBD油耗计算的误差来源。结果表明:与国V车辆相比,国VIb车辆油耗受启动温度的影响更小,其冷启动油耗仅比热启动高2.02%~2.27%;加装了汽油车颗粒捕集器(GPF)的车辆比未加装车辆的100 km油耗高出约0.48 L,且由GPF导致的油耗增幅与行驶速度有关;发动机在低速段的反复启停会导致该阶段的油耗达到全阶段的1.46倍;OBD的油耗测量误差更多来自车辆减速阶段。

基于IGNITE软件的摩托车油耗仿真优化研究

降低车辆油耗是减少CO_(2)排放的一种重要手段。以Ricardo车辆性能计算软件IGNITE为平台,构建了某摩托车车辆性能计算模型,并进行了试验验证。在验证模型的基础上,利用优化软件HEEDS工具,将末级速比和各档位速比设定为优化变量,对摩托车排放测试循环(WMTC)中的油耗进行了优化,获得了油耗与各优化变量之间的相关性系数,明确了各优化速比对降低油耗的具体贡献量以及未来的优化方向。同时,根据优化分析的结果,确定了实现最低WMTC油耗时的优化变量参数配置。通过进一步的优化计算,发现了低WMTC油耗的循环轨迹规律:在低负荷时,由于摩擦损失占比较大,循环工况的轨迹倾向于在低速区域运行;随着负荷的增大,摩擦损失的占比逐渐减小,而热效应的占比则相应增大,循环轨迹会向燃烧效率更高的中速段移动;沿着等功率曲线,循环工况的总体趋势是向高负荷率区域运行。

机油温度对发动机油耗的影响

为了探究机油在不同温度下,粘度的改变对发动机油耗方面的影响,基于AVL 250KW电力测功机,软件控制系统为PUMA1.5.3,油耗测量采用AVL740,采用一台增压汽油发动机和一台自然吸气汽油发动机作为研究对象,在调节不同温度机油温度情况下,对发动机额定功率、进行油耗性能及排放的比较,从而探究机油温度对发动机油耗的影响。

基于WLTC和CLTC_C循环的轻型柴油车油耗及排放的试验研究

基于WLTC和CLTC_C循环,阐述了一种动态修正方法,研究轻型柴油车在不同磨合里程下的油耗差异,以及动态修正对循环油耗和循环NO_(x)排放的影响。研究结果表明,车辆磨合10000 km后,WLTC与CLTC_C循环油耗均降幅明显,分别降低41.5%和4.4%;车辆磨合15000 km后,WLTC与CLTC_C循环油耗降幅不明显,分别降低0.2%和0.35%。动态修正对降低WLTC循环NO_(x)排放效果明显,同时对WLTC循环油耗影响较小,在磨合5700 km和磨合15000 km两种情况下,NO_(x)排放分别降低55.3%和54.4%,油耗仅分别增加1.2%和1.4%。此外,磨合15000 km的CLTC_C循环油耗在添加动态修正后仅增加1.4%。

重型车底盘测功机油耗的测试和统计

为实施国Ⅳ油耗标准对重型车的策略,针对中国内地目前重型车的油耗水平,研究了车辆轻量化对100 kmt体积油耗的影响。统计分析了1408辆满足国Ⅲ油耗标准重型车的底盘测功机认证数据,采用100 kmt体积油耗来衡量重型车的燃油经济性。结果表明:半挂牵引车的平均油耗与国Ⅳ限值之间的偏差最大,约为8.0%;货车的平均油耗与国Ⅳ限值之间的偏差为3.0%;对于最大设计总质量(GVM)超过20 t的货车,城市工况是油耗优化的主要策略。车辆100 kmt体积油耗与载质量成负相关;随着GVM的增加,货车和自卸汽车的100 kmt体积油耗呈下降趋势;半挂牵引车的100 kmt体积油耗基本不变,约为1.0 L。因而,采用车辆轻量化技术有利于降低100 kmt体积油耗。

某增程式新能源轻卡高温油耗偏高问题分析及优化

针对某增程式新能源轻卡高温油耗偏高问题,提出CAN总线数据还原分析方法,识别出油耗偏高与水温和中冷后进气温度偏高相关,采用CFD流场分析的方法对冷却系统进行研究和优化,并且方案验证显示达到了优化效果。汽油发动机在高温大负荷工况下行驶时,水温和中冷后进气温度高容易出现爆振现象,为了避免爆振影响发动机使用寿命和NVH性能,标定时会通过推迟发动机点火推迟角来解决爆振问题,但同时也会牺牲整车油耗性能。该文从改善冷却系统性能角度入手,改善发动机水温和进气温度,在规避发动机爆振风险的情况下使油耗降低了约1.56L/100km。

一种船舶油耗自动检测系统的设计

船舶运输在全球经济中扮演着重要角色,对船舶油耗进行自动检测有利于降低温室气体排放,并为船舶航线规划提供数据基础。本文提出一种船舶油耗自动检测系统的基本架构,阐述各个模块的功能及原理,在此基础上设计一种船舶油量传感器,对船舶油耗传感器数据采集与处理的流程进行研究,分析传感器的温度补偿机制,最后对不同船舶在不同航速下的油耗进行测量。本文设计的船舶油耗自动检测系统具有较高的检测精度、实时性和稳定性。

高原环境下修正的道路阻力对轻型汽车排放及油耗影响研究

根据GB/T 19233-2020标准中推荐的高原阻力修正方法,将轻型汽车平原环境下的道路阻力系数修正为海拔1900 m的高原环境下的道路阻力系数。在平原道路阻力和修正后的高原道路阻力下对车辆排放和油耗进行了测试。结果表明,相比于平原道路阻力,在修正后的高原道路阻力下,NO_(x)排放升高了8.5%,THC排放下降了20.1%,CO排放下降了26.6%,PN排放下降了14.3%,油耗下降了10.7%。可知,高原条件对车辆排放及油耗影响比较明显。

农用汽车油耗特性研究及节能技术探讨

现代化可持续发展农业是未来农机发展方向。在农业机械化发展过程中,节能技术是其中重要措施之一,农用汽车油耗在农业生产成本中占有较大比重。为进一步研究农用汽车节能技术的发展,该文阐述了农用汽车种类,分析油耗特性影响因素,总结节能技术在农用汽车中的应用。为提高农业生产技术建设,奠定了一定的理论基础和知识储备。

基于中国工况的重型柴油车排放和油耗研究分析

本文基于底盘测功机在法规推荐阻力和实际道路滑行阻力两种不同阻力下进行对比试验,研究不同阻力对重型柴油车排放和油耗影响。试验油耗和排放结果与底盘测功机阻力设定有直接关系,阻力越大,油耗越高,推荐阻力下的油耗比滑行阻力下的油耗高9.6%;对于气态污染物而言,相比于滑行阻力,推荐阻力下的CO_(2)排放量高9.1%,CO排放量高39.6%,NO_(X)排放量高16.9%。

不同工业标准台架对油品机油耗的影响研究

同一台发动机台架测试中,与机油消耗相关的敏感指标有所不同。在不同的发动机测试中,机油消耗与腐蚀、活塞清净性、磨损等指标存在正相关关系。对于配方不同的机油,单剂对油耗有不同的影响,需要通过全配方设计来优化机油的消耗。

重型商用车中国工况油耗研究

本文简述了重型商用车油耗方法标准、限值标准和试验工况标准的发展历程;解释了重型车四阶段油耗限值标准对比现阶段限值标准的主要变化;对比分析了重型车不同车型中国工况和C_WTVC工况的车速、加速度、加减速比例等特征分布;分析了现阶段重型商用车中国工况试验油耗结果,与C_WTVC工况油耗的平均结果、加权结果和重型车四阶段油耗限值进行对比,并提出节油意见。对于重型车在今后的技术路线调整,从而达到重型车四阶段油耗限值的要求有指导意义。

基于神经网络的重型柴油车油耗预测研究

为建立准确的重型柴油车油耗预测模型,使用重型柴油车实际道路行驶数据集,利用皮尔逊相关系数计算了不同因素与油耗的相关性,选取与油耗相关性较强的7个因素,利用反向传播(BP)神经网络、长短时记忆(LSTM)神经网络分别建立重型柴油车油耗预测模型。对不同行驶路段的预测结果表明,BP神经网络对各路段油耗的预测准确性存在很大差异,模型泛化能力差,LSTM神经网络模型对各路段的预测均十分准确,模型泛化能力强。

数据驱动的铁路机车油耗及维修决策研究

数据仓库内存储了机车运行的各项数据,以时间变化为序列,顺应各类用户的数据需求。本文简要介绍了建立铁路机车数据存储仓的技术措施:明确系统需求、开发数据分析程序、建立数据存储单元;梳理机车油耗的关联因素,以数据为支持,结合某铁路单位的机车油耗问题进行分析,给出油耗控制方法;以数据为切入点,阐明铁路检修的方法,分析机车故障特点,给出故障检修的优化措施。