单车型确定性动态车辆调配问题

给出了单车型确定性动态车辆调配问题的定义,引入网络图描述该问题.建立了问题的线性规划模型,鉴于线性模型的缺点,利用函数逼近技术构造一个特殊的线性函数来近似目标函数中未来时段部分,从而建立起问题的时空分解模型,把问题从时间和空间上分解为多个单时段单节点问题,并根据单时段单节点问题特点设计简单的排序求解方法.最后,给出了模型的完整求解过程,从而使问题得到有效地解决.     

组合运输的优化调度

对多车场情况的非满载的小货运量运输问题进行了分析 ,提出采用组合运输方式可以提高车辆的使用效率 ,进而构造了由分组和连接构成的序列优化启发式算法 ,并用实例进行了验证.     

基于模糊神经网络的车辆避撞预警算法

为实现车辆的智能控制提供理论基础,研究了碰撞预警算法．在分析不同驾驶员的驾驶行为的基础上,确定碰撞预警算法的报警准则,用于指导报警算法做出合理的报警．基于报警准则采用模糊神经网络方法,提出一种多输入、多输出的协作预警算法模型,用于支持碰撞预警系统．利用实测数据对预警算法进行测试,试验结果表明,算法能够对车辆碰撞进行有效的报警,对提高车辆行驶的安全性具有重要意义．     

实际行驶工况下柴油车发动机负荷分布及排放

通过发动机电子控制单元测试发动机的转速、油门开度,研究排放满足欧3标准的某重型发动机在北京高速行驶工况下负荷分布特征,并基于发动机台架试验时的负荷特性数据计算出其功率消耗;同时结合车载排放系统的测试结果计算出该工况下的比功率排放量．试验表明,实际道路发动机的负荷分布特征和实验室法规工况差异较大,导致实际工况和法规工况下的排放数据差异大,尤其在NOx和PM两个指标方面．需重新匹配整车和发动机,使其能够工作在高效工作区域;或者采用符合我国实际道路运行工况的法规认证测试方法来控制车辆的道路排放,进而减少城市重型机动车NOx和PM的排放．     

基于多传感器信息融合的车速估计方法

准确地测量计算车辆的纵横向速度是现代汽车控制系统的关键,在横摆角速度传感器、加速度计和车轮角速度传感器等多种汽车传感器所测得的信号基础上建立估计系统的状态方程和测量方程,通过汽车动力学模型计算出车辆的纵横向参考速度,最后用卡尔曼滤波技术对车速进行估计.并对参考车速误差的影响进行分析.仿真结果表明该方法估计效果好,误差小,具有可靠性和有效性.     

碳减排下的汽车零部件循环取货路径优化研究

针对能源消耗严重和环境污染双重压力下的现象,提出对汽车企业零部件循环取货路径的优化建议.将CO2的排放量与满足汽车制造企业的生产需要相结合,根据货运车辆的碳排放需要选择合适的碳排放计算模型,分别建立不考虑碳排放的循环取货路径模型和考虑碳排放的循环取货路径模型,利用遗传算法及基本原理对所建模型进行算法设计,并运用Matl...     

新概念无人穿梭艇静水操纵性能

引入一种具有单体半滑行穿浪船型的新概念无人艇——穿梭艇,对其优良的操纵性能进行研究和分析.根据国际海事组织船舶操纵性试验标准,搭建穿梭艇自航模系统,进行标准的自航操纵性试验,获取相关的静水操纵性数据.采用船舶操纵性理论,结合试验数据对穿梭艇的操纵性能进行研究和分析.试验和分析结果表明穿梭艇具有良好的操纵性能和灵活性、独特的操纵性特点和优势.此外,采用数值计算方法,对其独特的操纵性特点进行了理论分析.     

广东乘用车市场现状分析与趋势预测

2009—2010年国家出台的多项鼓励汽车发展政策是推动汽车产业高速发展的重要原因，2011年的汽车理性增长堪称汽车产业发展的拐点。以广东省2008—2011年四年上半年乘用车新车上牌量和GDP等宏观指标作为样本数据，结合国家宏观经济政策，分析了广东省各市乘用车的消费现状、购买者群体的特征、未来乘用车发展的问题，并提出了相应的对策。     

基于交通监控系统图像处理方法的研究

随着经济的发展,以及自驾车的迅猛增加,也带来了很多负面的问题,交通安全问题越来越成为大家关注的焦点.交通路口的新型监控系统近年来由于其能够主动收集分析数据,进行预设处理并实时检测而受到广泛关注.随着该技术的不断成熟,针对不同环境条件产生了很多处理图像的方法 .针对其中两种主流方法(帧差法和背景差分法),在一般情况下的优劣性进行了分析研究.     

基于预知信息的占线Nomadic TSP问题

自然灾害的频繁发生使得应急减灾倍受关注, 尤其有效的应急救援车辆调度对应急减灾非常重要. 针对受灾点被提前获知但是不能立即接受救援服务的情形, 通过将受灾点(需求)的揭露时间和释放时间引入Nomadic TSP模型中构建了预知信息的占线Nomadic TSP问题, 并分别给出了问题的下界, 直线网络结构下的ENO-dd算法, 和一般网络结构下的GTR-dd算法, 并对算法进行了竞争性能分析. 结果表明两个算法随着预知信息的增多会有明显改进. 更为一般的预知信息结构以及最优的算法设计是下一步研究的方向.