开放边界双车道混合车辆交通流的研究

在NaSch模型的基础上,引入转道规则,建立了开放边界双车道混合车辆交通流模型.计算机数值模拟结果表明:混合车辆交通状态可分为快车特性区、准慢车特性区和慢车特性区,车辆混合比例对混合车辆交通流有重要的影响.

装卸混合车辆路径问题的模拟退火算法研究

提出了更具一般性的装卸混合车辆路径问题,建立了该问题的基于直观描述的数学模型.通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的模拟退火算法,并进行了实验计算.计算结果表明,用设计的模拟退火算法求解装卸混合车辆路径问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.通过对双向配送策略与单向配送策略计算结果的比较,说明了采用双向配送策略求解装卸混合车辆路径问题对于配送企业节省配送车辆、减少配送里程,从而降低配送成本、提高经济效益的重要意义.

有时限取送混合车辆路径问题的模型及其禁忌搜索算法研究

研究了带时间窗的取送混合车辆路径问题。问题中,每个客户带有取货和送货两个时间窗,每个客户处的取货和送货任务可以通过访问一次全部完成,也可以分两次访问分别完成送货和取货任务。在对该类问题进行描述和取送一体化战略的基础上,建立了有时限取送混合车辆路径问题的数学模型。通过设计一种新的解的表示方法构造了该问题的禁忌搜索算法。实验计算结果表明,用该禁忌搜索算法求解有时限取送混合车辆路径问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且收敛速度较快,计算结果也较稳定。

求解装卸混合车辆路径问题的模拟退火遗传算法

提出一种改进的模拟退火遗传算法来求解装卸混合车辆路径问题;通过使用模拟退火变异策略来增强遗传算法的局部搜索能力,从而改善遗传算法的"早熟"问题,使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解;仿真实验结果表明了所提算法求解装卸混合车辆路径问题的有效性与适用性。

基于元胞自动机双车道混合车辆变道规则的交通流模型研究

针对车辆行驶的交通流问题,兼顾现实中的多车道及车辆性能差异两个问题,在开放性边界的条件下,将基础的STCA模型进行改进,建立对称双车道大小车变道元胞自动机模型。文章核心在于变道规则的演化设计,根据逐步改进的变道规则,模型分为三种:模型一,大、小车都不允许变道;模型二,小车允许变道但同时不允许超车,大车不允许变道;模型三,小车既可以变道又可以超车,大车允许变道不允许超车。利用Matlab软件进行计算机仿真模拟,得到三种模型的时空斑图,图形结果显示:在保证安全性的前提下,车辆的变道、超车行为在改善交通状况的方面确实起到了很大的作用,堵塞相变少,同步流得到提升,道路利用率得到了提高,较STCA模型模拟的交通流更接近现实,也更具有指导意义。

考虑油耗差异多车型混合车辆接力运输网络优化

提出了考虑耗油差异的多车型混合车辆接力运输网络优化设计,以接力点设置的合理布局和规划为基础,以两地点间的货流量为依据,以油耗差异多车型混合车辆的优化配置为手段,以总租用成本和总耗油量为目标函数,建立多目标线性整数规划模型.模型系统地将总租用成本和总耗油量最小化,总租用成本与租用的车型和租用的数量有关,总耗油量与使用的车辆的数量、车型,以及车辆行走的距离有关.针对此模型,设计了6组实验,结果显示总租用成本和总耗油量这两个目标函数成负相关关系;总租用成本减少7.8%需要增加7.6%总耗油量.通过实际算例验证了模型的实用性.

城市物流配送的混合车辆路径规划模型与优化算法

针对城市部分区域限行、物流系统中燃油车与电动车同时并存的实际情况,综合考虑客户需求量、服务时间、电动车行驶里程、已有充电设施、部分充电策略、燃油车油耗与碳排放等因素,以车辆使用固定成本、驾驶员工资、电动车的充电成本、燃油车的油耗与碳排放成本之和最小为目标构建混合车辆路径规划模型.根据模型特征设计一种改进蚁群算法求解,并采用多类型算例进行实验.实验结果表明,所提方法能在非常短的时间内给出符合决策者目标的混合车辆路径规划方案,有效降低总配送成本,减少燃油车油耗与碳排放,具有合理性、可行性与有效性.

混合动力车辆发动机启动平顺性控制

混合动力车辆由纯电动模式切换到混合驱动模式的过程伴随着发动机的启动,由于发动机转矩的介入,导致输出转矩剧烈波动,进而造成整车冲击等问题。以双模混联式机电复合传动为研究对象,对发动机启动过程进行了动力学建模和分析,并将其划分为三个阶段分别进行控制。针对电机反拖发动机过程,以减小整车冲击度和抑制输出转矩波动为目标,提出了基于模型预测控制的转矩协调控制策略。最后,利用MATLAB/Simulink仿真平台,对控制策略进行了验证。仿真结果表明,所提出的控制策略能有效抑制输出转矩波动,降低整车冲击度,提高发动机启动过程的平顺性。

双向两车道混合车辆交通流的特性

在NaSch模型的基础上,制订了超车规则,建立了双向两车道混合车辆的元胞自动机交通流模型.用计算机模拟了车道密度对称和不对称两种情况下不同参数的混合车辆交通流,得出了相应的速度、流量与密度关系的基本图.经分析发现,双向两车道混合车辆交通状态可分为快车特性区、准慢车特性区和慢车特性区;两车道上车辆密度的不对称性对交通流有重要的影响.

多中心共同配送开闭混合式的车辆路径优化问题

针对多中心共同配送开闭混合式车辆路径优化研究在资源集成共享和合作收益分配机制设计结合方面存在的不足,提出研究多中心共同配送开闭混合式的车辆路径优化问题。首先,构建了包含运输成本、惩罚成本、租赁成本和配送成本等物流运营总成本最小的优化模型。其次,根据模型特征设计了考虑客户点地理位置和时间窗约束的三维K-means聚类算法,进而提出了遗传-粒子群混合优化算法求解模型。该混合算法设计了遗传算法和粒子群算法间的选择性赋予机制,提高了种群的多样性和获取优化解的收敛性,并增强了混合算法的局部和全局搜索能力。再次,应用成本差值分配方法进行多中心共同配送的收益分配优化研究,进而应用严格单调路径原则研究了联盟合作序列选择问题,并进行了多中心共同配送的联盟稳定性检验研究。最后,通过算法比较分析和实例数据对所提出模型及算法进行了验证研究,并比较分析了不同配送模式下多中心共同配送优化方案各指标的差异,进而验证了所提方法的有效性和适用性。研究成果可为多级多中心共同配送的网络优化问题研究提供方法参考和决策支持。

考虑延迟概率因素对混合车辆敏感驾驶交通流模型的研究

在交通流NS模型的基础上 ,考虑混合车辆之间存在的速度差异 ,不同车辆的驾驶员在对前车的敏感驾驶随机减速行为过程中其延迟概率是不同的 ,从而提出了一维多速混合车辆敏感驾驶元胞自动机交通流模型 .通过计算机数值模拟得到了混合车辆在不同参数下的基本图 .结果表明 ,与NS模型、SDNS模型相比 ,道路交通流量有较大的提高 ,而且还展现出了亚稳态、相分离等复杂的实际交通行为现象 .结合实际情况 。

车辆串联混合传动中二次调节系统的节能制动

建立了采用二次调节静液传动技术的车辆串联混合传动系统的数学模型 ,分析了以恒扭矩制动和恒功率制动回收车辆惯性能的特点 ,以满载的天津三峰牌TJ6481A型车辆作为对象进行了恒扭矩、恒功率制动的仿真研究 ,并在模拟实验台上进行了模拟实验。从车辆的制动可靠性和乘坐舒适性两方面对这两种制动方法的可应用性进行了分析。

基于PMP算法的燃料电池混合动力车辆实时能量管理策略

为了保证动力电池荷电状态(SOC, State of Charge)处于高效工作区间,针对燃料电池混合动力车辆(FCHEV, Fuel Cell Hybrid Vehicle)设计了一种实时能量管理策略。基于庞特里亚金极小值原理(PMP, Pontryagin’s Minimal Principle)对能量管理问题进行离线求解,得到三种典型工况下协态变量与SOC的关系。根据学习矢量量化(LVQ, Learning Vector Quantization)神经网络,对行驶工况进行识别,进而根据协态变量与SOC关系选取最优协态变量。构建测试工况进行仿真,结果表明,该策略可以有效控制电池SOC在一定范围内,维持电池健康状态。

基于强化学习的混合动力汽车能量管理策略

文章针对一串联式混合动力汽车,提出了一种基于强化学习的能量管理策略。首先为了便于分析,对该串联式混合动力汽车动力学模型进行简化,包括汽车功率需求模型、电池模型和发动机-发电机模型等。其次,基于强化学习算法,建立串联式混合动力汽车能量管理策略优化模型。最后,基于目标工况进行仿真分析,求解控制策略,获得燃油消耗。结果表明,基于强化学习的能量管理策略相比于基于规则的能量管理策略,其燃油经济性提升了12%。

垃圾分类下带时间窗异构周期性混合车辆路径问题模型及算法

针对垃圾分类收运问题进行建模,提出了一个带时间窗异构周期性混合车辆路径问题模型,该问题基于基本的车辆路径问题,考虑到垃圾分类收运的周期性,并加入了软时间窗和异型车辆的约束;通过理论分析,将该复杂问题分解为多层车辆路径问题,并提出了一种改进蚁群算法对问题进行求解,算法中设立两个独立蚁群,它们采用独立的信息素路径工作,同时能通过信息交换进行合作。实验中首先对算法中的参数进行敏感性分析;然后采用国际标准数据集对算法有效性进行测试,通过对比实验结果表明提出的算法求解所提出的问题具有良好效果;最后通过一个实际案例分析进一步说明所提模型应用的可行性和有效性。

基于双向多车跟随式拓扑的混合车辆队列稳定性研究

车辆队列控制在提高驾驶安全性、提升交通流量、改善燃油经济性方面具有巨大潜力。现有车辆队列控制研究多针对完全由网联自动驾驶车辆组成的队列,难以应用于实际混合交通环境,而现有混合队列控制研究通常仅考虑网联自动驾驶车辆跟驰控制目标,而忽略了其对后方交通流与队列稳定性的影响。为此,研究了混合人工驾驶车辆与网联自动驾驶车辆的队列协同控制方法,在网联自动驾驶车辆控制设计中引入前后车信息,并研究其对队列稳定性的影响。首先构建了混合车辆队列系统模型,提出一种改进的适用于双向多车跟随式拓扑的混合队列控制器。其次针对双向通信拓扑,迭代推导出车辆队列首尾传递函数,分析扰动工况下混合车辆队列的通信拓扑及队列规模对闭环稳定性、首尾队列稳定性的影响。研究结果表明:在任意通信拓扑下采用所设计的网联自动驾驶车辆控制器均可达到队列闭环稳定;网联自动驾驶车辆作为混合车辆队列中的可控单元,可有效地衰减队内干扰,网联自动驾驶车辆利用后车信息也可更好地衰减队内扰动,保证首尾队列稳定;依据首尾传递函数分析,在单网联自动驾驶车辆的混合车辆队列中,首尾队列稳定性与网联自动驾驶车辆位置i无关,而与前后人工驾驶车辆数目m、n及队列规模N有关,且后方人工驾驶车辆数目n越多,越有利于首尾队列稳定。

燃料电池混合动力车辆多能源管理策略

采用电动车辆仿真软件ADVISOR建立了燃料电池和蓄电池混合驱动型车辆(FC+B)仿真模型,并提出了一种基于模糊逻辑控制方法的多能源管理策略,以提高FC+B混合驱动型车辆的燃料经济性,增加车辆的续航里程。仿真结果表明,所提出的多能源管理策略能够满足2种标准循环工况的功率需求,实现其在燃料电池和蓄电池之间的合理分配。通过与功率跟随控制策略进行对比,证明所提出的多能源管理策略在燃料经济性和动力性指标上具有较好的有效性。

混合动力车辆冷却系统优化设计

针对某特种车辆由传统的燃油动力系统改为混合动力系统的设计要求和热源部件的工作温度特点,设计了具有高、低温双循环回路的冷却系统,将高温热源部件和低温热源部件分开,增大了高温循环回路中冷却介质的温度,提高了冷却系统的散热效率.采用计算机辅助设计对冷却系统和关键部件的热力学参数进行了优化设计,计算结果与所选风扇的性能试验数据对比表明:冷却系统设计方案满足车辆动力系统改型后的散热要求.

混合动力车辆硬件在环测试系统研究

控制系统对混合动力车辆的加速性、驾驶性、可靠性等有很大的影响。在整个研发过程中,为了保证系统的可靠性和安全性等多种性能指标需要进行全面地测试。基于软件的测试虽然操作简单,灵活性好,但是只能对控制策略的基本功能进行逻辑验证,没有对实际控制器硬件对控制的影响的方面考虑,且在控制器实时测试方面还存在欠缺。基于硬件在环的方法可以克服这一缺点,能够系统全面地对控制器进行测试。基于RT-LAB的平台,针对混合动力控制器建立了测试环境,分别通过软件在环和硬件在环的测试结果进行比较,有效显示出硬件在环测试能够更真实地反应控制效果。

并联式液压混合动力车辆再生制动的影响因素

分析了并联式液压混合动力车辆制动过程的能量损耗,确定了液压混合动力系统节能研究的重要方向。通过对比计算和仿真研究,分析了驱动方式、运行工况、扭矩耦合器传动比等因素对并联式液压混合动力车辆制动性能的影响。结果表明,采用前轴驱动方式,适当增大扭矩耦合器传动比,合理地选择液压蓄能器容积和工作压力有利于提高车辆在城市运行工况下的再生制动性能。