汽车节能调度方法研究与仿真

研究汽车发动机优化节能问题。针对当汽车变速行驶的过程中,汽车发动机的热机加速运转,发动机转动加快,消耗掉过多的无用能量来保持车速。由于车速不均衡变化产生不必要的耗油量,造成汽车的油耗增加。为了解决上述个问题,提出了模糊平衡的汽车油耗控制算法。利用模糊控制原理,动态调节汽车行驶时发动机参数,使得多个速度和油耗的相关参数同时达到一个最优的平衡状态,汽车的油耗大幅降低。实验表明,改进调节算法,能够有效降低以混合动力汽车在运行时的油耗,取得令人满意的效果。     

车速动态特性优化在HEV多能源动力总成系统控制中的运用

根据车辆控制工程理论,建立混合动力电动汽车（HEV）动力驱动模型及汽车闲环控制系统仿真模型,并以此进行计算机动态仿真.通过对设定不同汽车车速以及控制器参数下汽车实际车速响应情况以及响应与系统输入力矩之间关系的分析,发现现有混合动力电动汽车控制策略难以在保证汽车良好动态特性的基础上实现环保与节能.为解决上述矛盾,提出车速动态特性优化在HEV多能源动力总成系统控制中的运用,并论述其原理及实现方法.比较在两种控制策略下特定工况段的发动机油耗,说明车速动态特性优化的现实意义.     

基于种群多样性的FPSO算法在空中加油区域配置中的应用

空中加油区域配置是完成空中加油任务的关键环节。针对运输机的空中加油点选取问题,考虑总耗油量和运输时间要求,引入威胁代价,建立数学模型。设置加油区域配置参数,并使用基于种群多样性的模糊粒子群优化(Diversity-guided Fuzzy Particle Swarm Optimization,DG-FPSO)算法对其进行仿真实验,验证了算法的优越性,并得到了最优加油点。     

汽车速度测量系统的智能化设计

本文介绍了汽车行驶过程中速度参数的测量原理,建立了相关数学模型.并设计了采用以嵌入式微处理器MC9S12DP256B为核心的智能数字式汽车组合仪表解决方案,具有实时性好、反应灵敏、精度高等优点.系统可对汽车的车速参数进行实时测量和显示,并具有安全报警功能.系统还预留了SCI和CAN总线接口,便于与汽车其他电子控制系统联接通信功能的扩展.     

基于多参数优化ACO的装备零件回收路径

为提高蚁群算法运行效率,缩短回收车辆路径长度,提出用响应曲面法优化算法参数的方法.选取算法中的4个优化变量和1个响应变量进行中心复合实验,运用Design-Expert软件对实验数据进行方差分析并建立回归预测模型,通过3D响应面图分析各参数及其交互作用对路径长度的影响,得到蚁群算法最优参数组合.实验结果表明,算法优化参数后能大幅提高寻径过程中有效蚂蚁数量,在寻优能力、收敛效果及稳定性方面都优于参数优化前,为进一步讨论装备零件回收再制造的车辆路径物流问题提供了一种优化思路.     

救灾物资军用车辆合理调度方法研究与仿真

研究救灾物资军用车辆高效调度问题.灾区环境复杂,部分路段容易发生意外阻塞,这种灾区路径阻塞在路径和拥堵放向都是不定的,存在较大随机性和突发性,造成后期调度模型的路径选取存在突发性错误.传统算法多是基于车辆调度模型进行调度的,如果路径选取出现随机突发性错误,导致车辆调度效率降低.提出了一种蚁群信息反馈算法的救灾物资军用车辆调度方法.计算路段阻塞系数,并将其反馈到调度端,利用蚁群极值方法选取最优路径.实验证明,改进算法能够避免路径突发性阻塞造成的的缺陷,提高了救灾物资军用车辆的调度效率.     

一种低功耗双磁阻节点互补车辆检测方法

针对目前磁阻车辆检测存在检测节点寿命不足的问题,结合实际车流量和车速检测需求,提出了一种双磁阻节点互补的低功耗车辆检测方法。该方法在已有检测系统节点布设方案基础上,结合了动态采样间隔策略与节点轮流互补工作方式,可大幅减少节点功耗浪费。在互补检测框架下设计了基于多中间状态机的车流量检测算法,并提出利用信号相似性测速的算法。经分析得到互补检测参数设定方法,可根据不同路段和时段最大车速灵活调整参数,并证明了对无车时功耗节省幅度可超过90%。实验结果表明,互补检测下车流量准确率高,鲁棒性好,车速检测可满足交通信息采集需求,互补检测在实际不同密度车流下均有显著降耗效果。     

基于免疫粒子群算法的水轮机机组供水系统节能控制方法

传统供水系统节能控制方法忽略了对水轮机状态的监控,导致在降低系统能耗的同时,供水过程出现机组运行不稳定问题,为此,设计基于免疫粒子群算法的水轮机机组供水系统节能控制方法。利用T-S模糊模型构建供水系统数学模型。采用模糊神经网络结构作为新型节能控制的设计原理,设计新的节能控制器。通过免疫粒子群算法实现供水系统的整体控制,...     

汽车电子自动限速系统的设计

文中介绍了以MSP430F149为控制器,以NRF2401为无线收发芯片的汽车自动限速系统。该系统能根据道路状况、天气、车型三种参数综合设定限速值,行车进入不同的路段,自动地改变限速值,司机无法更改。通过检测当前车速,并与限速值进行比较,当超速30S时,发出超速语言报警提示,并控制汽车油路,使车速保持在限速值附近,从而达到自动限制汽车行驶速度的目的。这将大大减少交通事故的发生。     

基于嵌入式动态能耗平衡的汽车节能调度算法

研究汽车嵌入式发动机的节能控制问题,由于汽车在启动过程中,发动机燃烧不充分,会造成电动机的启动电流过大,并且包含高噪声,使得汽车的动态非必要能耗增加.传统的限流限压调节算法的频率固定,很难做到真正的动态调节,不能适应非线性的大规模变化.为提高节能效果,提出了一种嵌入式动态能耗平衡的汽车节能调度算法.根据动态平衡相关理论,获取汽车运行过程中发动机的动态能耗关系,并为汽车发动机节能调度提供准确的数据.仿真结果表明,建立多核嵌入式汽车发动机任务调度模型,克服了传统算法中频率固定的弊端,说明改进算法能够有效降低汽车调度过程中的能源消耗.     

基于运输成本的高速公路车辆协同调度与速度规划

针对路网中大规模的货运车辆,给出一种新的综合油耗成本与时间成本的车辆协同调度方案,以便在最大化节约运输成本的前提下解决车队的协调优化问题.首先,建立基于油耗成本和时间成本的车辆运输成本模型,通过微调部分车辆的速度与路径,循环计算任意两辆车组队行驶的运输成本节约率,将符合组队条件的车辆构造为车辆组队协调图;然后,采用一种基于中心聚类划分的算法将车辆的组队问题转化为聚类求解问题,求解出节约运输成本最大化的领头车,使其在公共路段组成车队行驶;最后,考虑道路坡度及速度限制等条件,采用基于空间采样的动态规划方法对合并车辆的速度进行优化,从而进一步降低车辆的运输成本.仿真结果验证了所提出的优化方案及求解思路的可行性和有效性.     

Multi-objective optimization for hydraulic hybrid vehicle based on adaptive simulated annealing genetic algorithm

Along with the shortage of energy and the increasingly serious pollution of environment in cities, automobile industries all over the world are exploring and developing energy saving and clean automobile. Hydraulic hybrid vehicle has better potential in medium-size and large-size passenger vehicles than its electric counterparts. The key components’ sizes have remarkable influence on the vehicle performance and fuel economy, and an optimization process is needed to find the best design parameters for maximum fuel economy while satisfying the vehicle performance constraints. Multi-Objective optimization method based on adaptive simulated annealing genetic algorithm (ASAGA) is proposed to optimize the key components in HHV. In the objective function of the optimization, all the weighting factors can be set with different values according to different requirements. The optimal results show that the proposed method effectively distinguishes the key components’ optimal parameters’ position of HHV, enhances the performance and fuel consumption.     

考虑拥堵区域的多车型绿色车辆路径问题优化

针对降低物流配送过程中产生的碳排放问题,从绿色环保角度出发,提出一种考虑交通拥堵区域的多车型物流配送车辆的绿色车辆路径问题（GVRP）。首先分析不同类型车辆、不同拥堵状况对车辆行驶路线规划的影响,然后引入基于车辆行驶速度和载重的碳排放速率度量函数;其次以车辆管理使用费用和油耗碳排放成本最小作为优化目标,构建双目标绿色车辆路径模型;最后根据模型的特点设计一种融合模拟退火算法的混合差分进化算法对问题进行求解。通过实验仿真验证模型和算法可以有效规避拥堵区域,与只使用单一4 t车型配送相比,所提模型总成本降低了1.5%,油耗碳排放成本降低了4.3%;和以行驶距离最短为目标的模型相比,所提模型的总配送成本降低了8.1%。说明该模型提高物流企业的经济效益也促进了节能减排。同时所提算法与基本差分算法相比,总配送成本可以降低3%~6%;与遗传算法相比,优化效果更明显,总配送成本可以降低4%~11%,证明该算法更具有优越性。综上所提模型和算法可以为物流企业城市配送路径决策提供良好的参考依据。     

考虑时变速度的多车场绿色车辆路径模型及优化算法

针对多车场绿色车辆路径问题,根据顾客的坐标位置,采用K-means聚类方法将顾客分配给不同的车场;考虑时变速度和实时载重对车辆油耗和碳排放的影响,确定车辆油耗和碳排放的度量函数;在此基础上,以车辆油耗成本、碳排放成本、车辆使用成本、驾驶员工资以及时间窗惩罚成本之和最小化作为优化目标,构建多车场绿色车辆路径模型,并根据模...     

城市交叉口车辆速度与交通信号协同优化控制

为了降低城市交通中的行车延误与燃油消耗,针对人类驾驶车辆与自动驾驶车辆混合交通环境,提出一种基于交通信息物理系统(TCPS)的车辆速度与交通信号协同优化控制方法.首先,综合考虑路口交通信号、人类驾驶车辆、自动驾驶车辆三者之间的相互影响,设计一种适用于自动驾驶车辆与人类驾驶车辆混合组队特性的过路口速度规划模型;其次,针对车辆速度规划单一应用时的局限性,即无法减少车辆路口通行延误且易出现无解情况,提出一种双目标协同优化模型,能够综合考虑车辆速度规划与路口交通信号控制,同时降低车辆燃油消耗与路口平均延误.由于双目标优化问题求解的复杂性,设计一种遗传算法-粒子群算法混合求解策略.基于SUMO的仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

Speed planning and energymanagement strategy of hybrid electric vehicles in a car-following scenario

The development of intelligent connected technology has brought opportunities and challenges to the design of energy management strategies for hybrid electric vehicles. First, to achieve car-following in a connected environment while reducing vehicle fuel consumption, a power split hybrid electric vehicle was used as the research object, and a mathematical model including engine, motor, generator, battery and vehicle longitudinal dynamics is established. Second, with the goal of vehicle energy saving, a layered optimization framework for hybrid electric vehicles in a networked environment is proposed. The speed planning problem is established in the upper-level controller, and the optimized speed of the vehicle is obtained and input to the lower-level controller. Furthermore, after the lower-level controller reaches the optimized speed, it distributes the torque among the energy sources of the hybrid electric vehicle based on the equivalent consumption minimum strategy. The simulation results show that the proposed layered control framework can achieve good car-following performance and obtain good fuel economy.     

The Combination of Two Control Strategies for Series Hybrid Electric Vehicles

With most countries paying attention to the environment protection, hybrid electric vehicles have become a focus of automobile research and development due to the characteristics of energy saving and low emission. Power follower control strategy (PFCS) and DC-link voltage control strategy are two sorts of control strategies for series hybrid electric vehicles (HEVs). Combining those two control strategies is a new idea for control strategy of series hybrid electric vehicles. By tuning essential parameters which are the defined constants under DC-link voltage control and under PFCS, the points of minimum mass of equivalent fuel consumption (EFC) corresponding to a series of variables are marked for worldwide harmonized light vehicles test procedure (WLTP). The fuel economy of series HEVs with the combination control schemes performs better compared with individual control scheme. The results show the effects of the combination control schemes for series HEVs driving in an urban environment.      

多车型绿色车辆路径问题优化模型

为降低物流配送过程中车辆产生的废气污染,在传统带时间窗车辆路径问题（VRPTW）的基础上,从节能减排的角度出发,引入了油耗和碳排放量的近似计算方法,建立了带时间窗的多车型绿色车辆路径问题模型（G-MVRPTW）。该模型将总成本最小作为优化目标来寻找环境友好型绿色路径,同时设计了改进的禁忌搜索算法求解该问题。该算法在初始解和邻域解的生成时,规定子路径内客户序号顺序按照各个客户点最迟开始服务时间和时间窗大小升序排列。同时,通过最少子路径、子路径总费用和超载量三个指标,改进了解的评价函数,并采用了减少早熟可能性的机制。最后,通过数值实验验证了所提模型和算法的有效性和可行性。实验结果表明,吨公里指标能更好衡量油耗和碳排放成本,新能源车投入运输市场将是新的趋势,可为低碳运输及管理提供决策支持和方法指导。     

基于飞行数据的民机减推力起飞耗油影响因素研究

燃油成本作为民航运营成本的重要组成部分,如何安全有效地降低油耗是航空公司关注的焦点之一。研究影响油耗的因素是实施节油的重要理论支撑。在发动机功率最高的起飞阶段使用减推力起飞可有效降低油耗。从实际飞行数据出发,分析减推力起飞过程中油耗与影响因素间的定量关系。对减推力起飞进行机理分析,获得对油耗具有潜在影响的参数。利用灰典型相关分析对飞行数据时间序列进行研究,获得影响因素与油耗之间的定性关系。并选定参数作为模型输入,基于LSTM(Long Short Term Memory)网络建立了误差约为0.48%的油耗模型。利用真实飞行数据基于网络进行灵敏度分析,获得特定影响因素与油耗之间的定量关系。结果表明,逆风情况有利于民机起飞阶段降低油耗,且在风速4.5m/s〖JP2〗附近节油效果最佳;降低总重2%〖KG-*4〗~4%能获得更高的燃油收益,可辅助计算飞机总重的收益。