基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制能量管理

以并联式混合动力车辆为研究对象,基于驾驶员需求转矩预测,采用线性时变模型预测控制算法对对象车辆进行能量管理控制.根据驾驶员前一段时间内的需求转矩,可以预测下一时段内驾驶员的需求转矩.与指数函数预测方法相比,自回归模型在预测步长200步之内的预测准确度比指数函数高.根据纵向动力学公式,可以由预测获得的需求转矩序列计算获得预测的车速序列;采用线性化处理的方法,将具有非线性特性的车辆模型转化成线性时变模型,采用线性时变模型预测控制算法进行求解;将基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制算法和基于规则的控制算法、工况已知的模型预测控制算法进行对比.对比结果表明:基于驾驶员需求转矩预测的模型预测控制算法与基于规则的控制算法相比,在NEDC、UDDS和WLTC这3个标准工况下的燃油经济性均有所提高,但是与工况已知时的计算结果相比有提升的空间.

考虑驾驶员需求的定位运输线路安排问题

根据驾驶员行车中出现的实际问题和客观驾驶员休息需求,对定位运输线路安排问题进行了拓展研究,基于问题的特殊性和实际性,提出了增加了车辆走行路径中对驾驶员休息需求和复杂时间窗限制的LRP问题模型,在保证驾驶员健康的条件下追求总成本的最小化,主要包括车辆的固定和可变成本、配送服务中心的固定成本、时间窗约束带来的延误惩罚成本等。并针对该问题设计提出了一种改进的交叉邻域生成人工蜂群算法进行求解分析。运用仿真算例实验验证了该模型和算法一定的可行性和有效性。

基于驾驶人需求的高速公路网交通标志效用评价

随着我国高速公路网的快速发展,高速公路之间的互通节点逐年增多,原有交通标志往往不能满足现状高速公路网运营的要求,不仅给驾驶人带来走错出入口、行驶方向错误等问题,而且制约了高速公路网信息化数字化的发展。从驾驶人实际需求出发,通过问卷调查、调研分析和文献查阅,筛选影响驾驶人决策的关键指标,通过层析分析法得出各指标权重,建立了基于TOPSIS的交通标志效用评估模型。以G2京沪高速某路段为例,分析了本项目交通标志设置与最优方案的贴合程度,验证了评价模型的有效性。结果表明:该路段版面视认舒适度、信息选取需求满意程度、路径指引效果适宜度相对较低,为该路段的交通标志优化提升和后续路网的信息化数字化管理提供了依据。

城市道路及高速公路中的视觉问题

在城市道路和高速公路中的车辆、驾驶习惯以及道路照明等方面，英国与其他国家有很大不同。城市道路弯曲、狭窄，交叉路口的设置也不尽合理，车辆体积小、在道路左侧行驶。本论文的表述及给出的结论，均来自于在英国城市道路和高速公路中驾驶员在白天和夜间实际的视觉行为及其需求，并引申到在城市道路和高速公路中的照明系统如何满足这些要求。