含电动汽车的主动配电网多目标分层优化调度

为了协调电动汽车车主和主动配电网2个不同主体之间的利益关系,针对电动汽车接入后主动配电网的优化调度问题,文中提出一种考虑电动汽车充电综合满意度和主动配电网运行效益的多目标分层优化方法。上层模型注重最大化电动汽车车主的充电利益,采用归一化法向约束法求解电动汽车的最优充放电计划,并将其输入下层优化模型。下层模型旨在最大化主动配电网的运行效益,根据电动汽车的充放电计划调整可控分布式电源的输出功率,采用二阶锥松弛转换法和带权极小模理想点法求解该非线性多目标问题。仿真结果表明,所提含电动汽车的主动配电网多目标分层优化方法能够在促使电动汽车充电综合满意度超过0.9的同时,减少有功网损约94.12%、运行成本约30.90%,实现电动汽车车主和主动配电网的双赢。

面向森林火灾的人工巡视与无人机巡视效益评估

为建立森林火灾人工巡视与无人机巡视效益评估框架,推动人工巡视和无人机巡视的综合运用。提出结合人工和无人机巡视影响因素,建立包括4个一级指标、8个二级指标和18个三级指标的巡视效益评估指标体系,通过博弈论组合赋权法确定各指标权重的最优组合权重,运用云模型分别构建出无人机和人工巡视技术效益评估模型。研究结果表明:人工巡视和无人机巡视的效益评估指标体系的一级指标相同,而二级指标不同之处在于物资保障和航行稳定性;将该巡视效益评估模型应用于祁连山森林,验证评估模型的客观性与全面性。研究结果可为人工和无人机森林火灾巡视效益评估提供有效工具。

政府补贴下新能源汽车供应链创新发展研究

选取国内新能源汽车供应链企业为研究样本,充分考虑其在供应链关系管理中的特点,基于政府补贴视域,采用描述性统计方法、相关性分析方法及熵权法对当前新能源汽车供应链创新发展情况进行研究分析.研究结果发现,新能源汽车供应链发展前景广阔,但目前还没有重大突破.此外,政府补贴份额与净利润、资产负债率分别产生显著正向影响,研发投入占比与总资产周转率有一定的负向影响,而研发人员数量分别与营业成本、总资产周转率有一定的正向影响,最后提出新能源汽车供应链发展建议,对于新能源汽车供应链企业具有实际参考价值.

路侧感知车辆轨迹数据的质量评估方法

路侧传感器已大量部署在高速公路上,用来实时采集路段全样本车辆轨迹数据,为交通流全时空管控、微观驾驶行为分析等提供数据支持,但数据质量的快速评估一直是困扰行业管理部门的难题。现有的车辆轨迹数据评估方法大多存在操作复杂、维度单一等问题,难以满足对动态交通流中实时产生的车辆轨迹数据的评价需求。为快速判别路侧毫米波雷达车辆轨迹数据的质量,文中通过挖掘数据自身信息提出了一种数据质量评价方法。首先,在分析实测轨迹数据典型问题的基础上,从轨迹完整性、一致性、准确性及有效性4个维度建立了9个二级评价指标;然后,基于CRITIC赋权法计算综合指标;最后,针对4种不同场景的3549条毫米波雷达实测轨迹进行了实证分析。结果表明,毫米波雷达的安装方式、型号等会显著影响车辆轨迹数据的质量,所提出的数据质量评价方法能够量化不同车辆轨迹数据的质量差异。文中研究结果可为路侧传感器采集数据性能衰变的短时监测及数据采集设备的选型提供支持,也可为车辆轨迹数据质量的提升提供方法参考。

考虑交通需求空间不平衡影响的交通指数

为精确反映整个区域或路网的实际交通运行状况,本研究先通过实例分析验证交通需求空间不平衡对区域交通运行的不利影响,再提出“延误等价”原则,以此作为评价区域交通指数准确性的新标准;其次,利用“熵权法”构建区域交通指数模型,该模型包含了反映路段几何特征、路段交通流特征、网络拓扑特征及网络交通需求不平衡特征的因素。以上海市杨浦区为例,经验证,交通指数模型不仅能够准确反映该区域的交通运行状况,还具有较好的适用性,为相关部门的规划建设和管理政策制定提供了借鉴与参考。

融合地磁定位与应变面积横向传递匹配的多车道桥梁BWIM方法研究

为改善多车道桥梁大交通流量下车辆信号分离与横向定位困难导致桥梁动态称重(BWIM)系统精度不足的问题,提出一种融合地磁定位与应变面积横向传递匹配的BWIM方法。该方法利用地磁矩阵矢量特性,构建一维卷积神经网络(1D-CNN)模型识别多车通行工况车辆数量和横向位置,采用应变面积横向传递匹配的荷载识别算法结合实测应变响应与车辆加载信息识别车辆重量。以武汉市某多车道空心板梁桥为背景,进行车辆横向位置定位试验,开展标定试验获取动应变响应计算桥梁结构实际影响面,开展单车通行和多车通行2种典型工况试验,基于互相关算法反演车辆通行速度,进而识别车辆重量,并进行精度分析。结果表明:所提方法能精准识别车辆数量与横向位置,车辆通行横向位置识别准确率保持在96%左右,车速识别误差小于5%;单车通行工况车辆重量识别误差小于2%,多车通行工况车辆重量识别误差小于5%;本文所提方法在保证车辆重量识别精度的前提下能大幅降低计算复杂度与动态响应的干扰,在多车通行场景下依然具有实用性。

基于CBR视图相似度与HFLTS方法的车货匹配研究

为提高整车运输装载率及货主满意度,基于案例推理(CBR)技术中的案例检索思维和犹豫模糊综合术语集(HFLTS),提出了一种基于视图相似度并考虑货主评价的车货匹配方法。依据案例检索思维,将货物条件属性集视为待解问题(准案例),将车辆条件属性集视为既有案例条件属性集,保留车主的信赖属性指标;基于自适应K均值法确定最近聚类,只保留最近聚类内堆积在聚类中心附近的车辆数据,双重压缩匹配空间;通过熵权法确定条件属性权重;基于欧式距离计算待匹配货物数据集与匹配空间中的车辆数据集之间的视图相似度,降序排列计算结果并保留TOP 3车辆数据集所对应的车主信息;基于HFLTS方法将货主对车主犹豫模糊的评价信息通过得分函数转化为具体的数值,并综合考虑视图相似度及评价结果为货主推荐最优匹配车主。通过某案例分析,验证了该方法的匹配效率比常规方法提升了88.79%;待匹配货物与推荐车辆条件属性比值最大,能有效提升车辆装载率。

基于变权模糊综合法与人工神经网络的地铁车辆转向架系统健康状态评价

[目的]相较于现代地铁车辆普遍采用的计划修和故障修的维修模式,状态修可以在优化维修策略和成本的同时,把握车辆系统的健康状态和运行情况。为实现状态修,需对车辆系统健康状态进行准确评价。[方法]以地铁车辆转向架系统为对象,对其健康状态的评价方法进行深入研究。依据转向架系统组成具有层次性的特点,以劣化度为依据,将层次分析法和变权理论相结合,根据模糊综合评判思路,建立基于劣化度的地铁车辆转向架健康状态变权模糊综合评价模型,提出建模流程;通过选取的地铁车辆转向架系统健康状态评价指标对其进行健康状态评估,获得样本数据;利用样本数据对BP神经网络、支持向量机和随机森林三种不同的人工神经网络进行训练,利用实际测试数据判断三种不同类型人工神经网络的评价效果。[结果及结论]随机森林模型对地铁车辆转向架系统健康状态的识别能力最强,可实现对地铁车辆转向架系统的智能化健康评估。

高寒山地环境特种车辆底盘适应性评价研究

目的 解决特种车辆底盘在高寒山地特殊自然环境中的适应性问题,以提高特种车辆在此类环境下的使用效能和保障能力。方法 通过深入分析高寒山地环境的特点,结合某型特种车辆底盘的任务需求、结构组成及历史运行数据,识别其受环境影响的关键分系统。进一步建立一套适用于高寒山地环境的特种车辆底盘评估指标体系,并运用熵权-TOPSIS方法对多因素下的车辆底盘进行综合评价和型号选择。结果 构建了评估指标体系,并应用熵权-TOPSIS方法对特种车辆底盘进行了有效的评价和优选。基于新的研究成果、实际使用经验和评估过程,提出了一系列提升高寒山地地面武器系统效能的策略。结论 通过提出的评估体系和优选方法,可以有效地提高特种车辆底盘在高寒山地环境下的适应性和性能,同时为类似环境下的地面武器系统使用和维护提供科学的决策支持和实践指导。

基于因子分析与模糊聚类的出租车行驶安全评估

为深入分析营运车辆在行驶过程中存在的问题,有针对性地改善其运营水平,增强道路安全主动防御能力,以新疆某地区出租车运行数据为研究对象,提取与运行特征有关的9个驾驶行为参数,采用因子分析法将其表述为3个更为明确的驾驶行为变量,并基于模糊C均值(FCM)聚类对特征指标进行聚类分析;通过CRITIC赋权法与线性回归法构造驾驶行为综合得分模型,实现对驾驶行为预警指数等级的划分。结果表明:基于因子分析法可把车辆运行状态分为超速行驶、变速行驶和急加速行驶3种情况;通过驾驶员综合得分并利用FCM算法将驾驶行为分为无预警状态、轻度预警状态、中度预警状态、重度预警状态4个等级,每个等级的阈值区间为0~0.17、0.17~0.39、0.39~0.79、0.79~1。研究表明,通过因子分析与FCM聚类相结合的方法能根据出租车的运行状态自动识别出危险系数较高的车辆并对其发出安全预警提示,从而提高对道路交通安全的管理。

新能源汽车监测平台数据异常识别及质量评价研究

为了提高新能源汽车监控数据的质量,提出了一种系统性的异常数据识别与质量评估方案。针对监控数据中的多种异常情况,设计了从数据收集到解析后的全面评估流程。该流程涵盖了数据规范、完整性、准确性、一致性和时效性等关键维度,并采用层次分析法与熵权法相结合的方式计算各维度权重。通过模糊综合评价方法,量化数据质量评分,避免了单一主观或客观因素对评估结果的影响。实证分析表明,该方案能够全面识别新能源汽车数据中的异常类型,并提供合理的质量评价结果。

整车轻量化评价方法分析及应用

为找到适用于不同车型的整车轻量化评价方法,用于指导整车重量目标值制定,文章通过对市场上车辆数据的部分统计,分析了四种整车轻量化评价方法,包括整备质量-投影面积法、整车面密度法、整车名义表面积法及整车名义密度法,针对不同车型的适用性。分析结果表明,对于三厢车,整车面密度法更适用;对于运动型多用途汽车(SUV),整备质量-投影面积法更适用。基于分析结果,应用整车轻量化评价方法对某三厢车整车重量目标设定的合理性进行验证。

基于主客观组合权重的上下车人机舒适性研究

汽车上下车人机舒适性直接影响着用户的日常使用体验。为研究上下车人机舒适性各细分区域的重要程度,列出主要影响因素,首先,扫描试验车辆,逆向出每台车的人体位置设计数据,从而获得客观数据,对客观数据进行皮尔逊相关分析,利用熵权法得到指标客观权重;其次,基于主观评价数据的线性回归及专家评价的层次分析法获得主观权重,利用权重因子法得到各指标最终的主观得分,并将其作为训练集来组合优化主观权重;最后,基于组合权重法将主观权重与客观权重相结合获得综合权重。结果表明,提供的主客观评价体系有较高的可靠性,可被较好地用于上下车人机舒适性的早期规划和后期设计、验证。

一种基于秩和比-熵权法的电动汽车综合评价方法

本文通过充分调研,获得了电动汽车的主要评价指标和可用数据。然后提出了一种基于秩和比-熵权法的电动汽车评价方法,使用熵权赋值法(EWM)对传统的秩和比法(RSR)进行了改进,能够计及电动汽车多方面的指标数据进行综合评价,充分考虑客观因素对指标进行赋权,最终得出各类车型的综合排名,为电动汽车的评价和选型提供了可靠依据。

浙江省新能源汽车产业链韧性的测度研究

从抵抗能力、恢复能力、演变能力3个层面构建浙江省新能源汽车产业链韧性测度指标体系,并基于动态组合赋权—TOPSIS方法建立了新能源汽车产业链韧性测量模型。在此基础上,运用上市公司的数据用于衡量2013~2022年浙江省新能源汽车产业链的韧性水平。结果表明:浙江省新能源汽车产业链韧性处于瓶颈阶段,为增强浙江省新能源汽车产业链韧性,提出了提高企业总资产、营业收入、净利润等相关对策。

轨道交通车辆内装材料中挥发性有机化合物测试方法的研究

轨道交通车辆内的空气污染主要来源于内装材料中释放出来的挥发性有机化合物(VOC),因此研究不同的VOC测试方法有利于更好地管控内装材料中的VOC,以改善车内的空气质量。结合轨道交通车辆用内装材料的特点,目前轨道交通行业采用加热失重法和袋式法来测试内装材料中的VOC。为了探讨不同测试方法的差异,选取了6种典型的轨道交通车辆用内装材料为研究对象,采用加热失重法和袋式法分别测试这6种材料中释放的VOC。通过试验数据分析了这2种方法的特点、规律等,对比了这2种方法的区别。为研究轨道交通车辆内装材料中的VOC提供了理论依据,对根据需求选择方便快捷的测试方法具有指导意义。

基于计算几何方法的电动汽车充电站规划

综合分析了影响电动汽车充电站规划的若干因素,建立了电动汽车充电站规划的最大收益模型。根据电动汽车充电特性和出行特征,计算电动汽车充电功率需求期望值,从而得出规划区充电站的容量需求。根据电动汽车的分布特点,通过调节加权伏罗诺伊图的权重,使得服务区域划分更合理,同时保持各充电站负载率的均衡。利用粒子群优化算法的全局寻优能力,结合加权伏罗诺伊图,对充电站进行选址定容和服务区域划分的优化规划。算例分别针对不同电动汽车数量和不同分布方式的情况进行计算,结果验证了所述模型和方法的有效性和可行性。

汽车整车性能评价方法的研究

在评价一辆车的性能时,人们往往就车辆某一方面性能做出一定的评价,但是整车性能的好坏,尤其是不同类别或者不同级别的车辆,目前还没有一个好的评价方法。本文中研究一种方法,通过汽车的分类,以及使用要求确定各种车辆的性能加权系数,通过整车性能的层次分析,利用统计值法,对汽车各种性能加权处理,整理出最终评价方程式,用以评价各种车辆的整车性能,匹配各种相互关联的车辆性能,使人们可以籍于这种方法,方便的比较和匹配车辆的各项性能。

压缩垃圾车结构的载荷描述与优化设计

通过建立垃圾堆曲面函数,给出自重、惯性、压缩、挤入和推出等基本工况下压缩垃圾载荷作用机理的变参数数学描述以及各种实际组合工况下压缩垃圾载荷的数学表达式。利用ANSYS软件对压缩垃圾车进行结构有限元分析,调校载荷数学表达中的可变参数,保证分析计算与试验测试结果一致,采用导重法对压缩垃圾车结构的外形与构件尺寸进行优化设计,在结构最大应力从504 MPa下降到176 MPa的同时,结构质量减少29.3%。

复杂动态环境下运动车辆的识别方法

针对目前车辆识别方法在动态变化的复杂环境中车辆识别正确率低的问题,提出了一种基于动态自适应阈值的车辆识别方法。该方法首先利用基于熵权法的图像质量量化算法计算交通流视频中背景图像的质量值;然后通过对样本交通流设置的车辆检测阈值和基于该阈值识别车辆的正确率进行多项式拟合,获得该样本的车辆最佳检测阈值;最后对样本背景图像的质量值和样本车辆的最佳检测阈值进行高斯拟合,得到自适应阈值计算模型。该方法采用高斯混合模型实时获取交通流视频中的背景图像,计算背景图像的质量值,并输入到自适应阈值计算模型得到实时的车辆最佳检测阈值以识别车辆。实验和理论分析表明,该方法能根据动态变化的环境实时更新车辆检测阈值,有效地提高了车辆识别的正确率。