中、德智能网联汽车的战略选择及主要特征

新一轮科技革命蓄势待发,引发全球汽车产业深刻变革。智能网联汽车成为汽车产业转型升级的重要突破口。梳理了中德智能网联汽车发展的背景条件和战略选择,分析了中德智能网联汽车发展的主要特征,提出中德双方应从行业管理、关键技术、标准法规、测试示范等方面持续深化合作,共同推动智能网联汽车发展。     

考虑环境因素的电动汽车充电站实时负荷预测模型

为了减少电动汽车大规模集成到电网造成的不利影响,提出了一种能够实现充电站充电负荷精准预测的方法。该方法利用LightGBM（light gradient boosting machine）与XGBoost（eXtreme gradient boosting）模型构建线下?线上组合模型。考虑充电负荷、时间、温度、天气等历史数据,利用LightGBM模型初步建立充电负荷线下预测模型;基于XGBoost模型,以线下预测模型输出负荷和实际负荷的误差为优化目标,实时变化的交通流量为协变量,建立线上预测模型,并对初步预测结果进行误差修正。某市实际充电站预测结果表明,相比于随机森林（RF）、LightGBM模型、XGBoost模型、多层感知机（MLP）以及LightGBM?RF组合模型,该组合模型具有更高的预测精度,同时可以准确预测不同充电站的实时充电负荷。     

基于模型的城市公交车辆NOx排放研究进展

公交优先的理念及公交专用道等设施的发展对NOx等污染物的减排有重要意义,基于车辆、道路、交通等因素的仿真模型成为研究公交车辆污染排放的最有效工具。本文以城市公交车辆NOx排放为研究对象,围绕公交车辆、公交专用道、公交站台三个方面对当前研究领域应用的主要排放模型进行了整理,得出如下结论：当前仿真模型的发展要求需要适合本地区特点的微观模型和多种模型及算法的组合,使仿真过程和结果精准化；大量模型研究为揭示公交车辆单车排放特性提供了重要依据,耦合多要素的模型研究是当前仿真分析的主要方向；公交专用道的设置有利于改善公交车辆的工况并减少排放,相关模型的研究可进一步优化排放效益；扩散模型和微观模型等大量用于站台、道路等的优化设计,确保接送乘客的效率提高并减少NOx污染。     

固定翼无人机编队构型与通信拓扑优化

本文研究了考虑攻防对抗态势与最小信息流要求的固定翼无人机(unmanned aerial vehicles, UAVs)编队构型与通信拓扑优化问题。建立了编队构型指标体系, 给出了大规模集群分层编队构型设计模型和编解码方法, 提出了基于态势场的队形模型, 采用粒子群算法开展了队形参数优化。建立了通信网络拓扑效能指标体系, 提出了通信代价模型, 给出了基于Q学习的网络连通性控制算法。仿真算例验证了所提方法的有效性。     

城市快速路入口匝道控制研究综述

入口匝道控制是城市快速路交通缓堵的重要手段。为全面了解其研究现状及发展趋势，回顾了入口匝道控制自提出以来近60 年的发展历程，系统梳理了入口匝道控制逻辑与类别，聚焦入口匝道控制的方法论演进。 研究发现： 入口匝道控制范围从局部最优向全局最优发展；入口匝道控制对象由宏观交通流控制向微观车辆控制发展；入口匝道控制的建模方法从确定、均质和静态等模型假设向考虑交通流随机性、异质性和动态性方向发展；入口匝道控制的求解方法分为数学推导和搜索算法两类，在收敛性和普适性方面各具优势。最后，分析了入口匝道控制研究现状，并指出了未来4 个重要研究方向，包括宏观与微观交通流协同控制、入口匝道控制的抗干扰与自恢复能力提升、大规模快速路网控制的高效可靠求解，以及网联环境下的智能控制技术实现。     

自动共享电动汽车的云-边协调优化模型与控制策略

针对自动共享电动汽车(shared autonomous electric vehicles,SAEV)运行出现的车辆分配不平衡以及充电优化问题，提出了一种基于云-边协调计算的SAEV优化控制策略。首先，给出SAEV再平衡优化模型以及再平衡任务分配算法;其次，考虑使用V2G和动态电价进行SAEV车队的充放电优化，给出SAEV车队能量交换模型以及出行订单分配算法，以减少整个SAEV车队系统的充电成本；再次，利用云-边协调通信将这些优化结果信息在不同平台间进行互动传输，实现电动汽车的最优充电与迁移策略；最后，通过MATLAB使用真实的深圳出租车数据对该优化控制方法进行验证。结果表明，该框架可降低充电成本,提高交通效率，有望扩展应用到更大规模的系统中。所提云-边协调控制策略将复杂的SAEV优化问题分解成3个子问题进行求解，为SAEV的最优运行提供了一种新的方法。     

基于RPPP的无人机自主着舰关键技术研究

在有风浪的复杂海况下，需要自主着舰的无人机与舰船两者相对运动带有极大不确定性，为了提高无人机着舰时相对定位以及控制的精度，确保无人机着舰时的安全性与可靠性，提出一种通过差分对流层误差的相对精密单点定位技术(relative precise point position, RPPP)。该技术仅依靠数据链和载波型卫星定位接收机，消除相同环境下卫星定位相同误差，获得精确相对定位。将比例导引与LQR(linear quadratic regulator)控制器相结合，解决了无人机着舰入射角偏差较大的问题，提高了无人机着舰末段高程方向及入射角度的控制精度。对无人机着舰轨迹进行规划，建立无人机着舰的运动模型，设计无人机着舰横向和纵向的控制律，搭建无人机自主着舰的仿真平台。仿真结果表明，采用上述算法着舰误差控制在0.2 m以下，入射角偏差在10^-3量级，可满足无人机着舰要求。     

中国锂元素动态物质流及关键驱动因素分析

 构建了基于全生命周期的中国锂元素物质流分析框架，核算并分析了新能源汽车驱动下的中国2000—2020年锂元素的流量、存量和供需格局的演变情况。研究显示：（1）在流量视角下，2000—2020年间，锂供给以锂矿石供应为主，一次资源（34.9万t）的使用量增幅较大，二次资源（0.8万t）的供应较小；各类锂产品的加工和使用量从传统锂工业产品和3C产品（手机、平板、笔记本电脑）驱动向新能源汽车驱动转变。（2）在存量视角下，锂产品在用存量都有不同程度的增长，其中动力电池产品的增速位列首位（20年间增长7.2万t），回收潜力较大（目前不足5%）。（3）在供需格局视角下，中国的锂矿石对外依存度较高（75%以上），并将持续保持高位，中国主要从南美发展中国家进口工业级碳酸锂，然后向日本、韩国、美国等发达国家出口电池级氢氧化锂。     

三维动态无人机网络覆盖性能与信道容量分析

无人机(unmanned aerial vehicles, UAV)在空间内不规则分布和移动给系统设计带来巨大挑战，为了对UAV服务下的热点场景进行更加真实可靠地分析，基于随机几何和移动ad hoc网络 (mobile ad hoc network, MANET)理论，构建了一种三维移动UAV网络模型。UAV群被建模为三维泊松点过程(three-dimensional Poisson point process, 3-D PPP)，可以在水平和竖直方向位移。为了进一步研究该系统的网络性能，考虑了2种服务模型:基站切换模型(base station handover model, BHM)和基站恒定模型(base station constant model, BCM)。通过推导服务距离分布以及其余基站干扰的拉普拉斯变换，得出该系统的覆盖概率和信道容量。通过仿真分析了不同参数指标对覆盖概率以及信道容量的影响。实验结果表明，与传统二维UAV网络模型相比，该三维动态模型能够更准确地反映实际情况，并且基于最近邻策略的基站切换能够显著提升网络性能。