燃油溶气雾化新概念

本文提出了一燃油溶气雾化新概念，它完全不同于常规燃油雾化方法，通过溶气在喷孔内的析出产生气爆效应，使燃油喷注呈抛物形状，大大提高了燃油雾化质量。     

基于自然驾驶的山区高速公路行驶舒适性分析

为了掌握山区高速公路的行驶舒适性水平及其关键影响因素,开展了自然驾驶行为试验。采集了多款小客车的加速度数据,得到了不同轴向加速度的峰值累积频率曲线、特征分位值和均方根值。分析结果表明:(1)加速度的幅值和特征分位值略低于减速度,不同的道路对象和车型会导致轴向加(减)速度出现差别,但绝大部分数据都低于较舒适阈值,因此具有良好的纵向舒适性;(2)第85分位横向加速度在0.38~1.1 m/s~2分布,不同车型、不同道路的差别比较明显;总的来看山区高速公路具有良好的横向舒适性;(3)在竖向舒适性方面,仅三菱车在极少数位置上会有不适的感觉,路面震动表现和彩色路面并不会导致乘员不舒适;(4)各轴向加速度的幅值差异很小,三个轴向的加速度加权均方根值是在"舒适"和"稍有不适"区间内分布。     

自适应模型预测控制的车道保持控制策略

建立车辆侧向动力学模块、车辆传感模块、道路曲率预瞄模块.在传统模型预测控制(MPC)算法的基础上,利用辛普森法则,结合车道保持优化性能指标和系统约束,设计基于自适应模型预测控制的车道保持控制策略.在Simulink环境下,将其与基于传统模型预测控制器进行比较分析.仿真结果表明:相较于模型预测控制,自适应MPC能够在各控制周期实现车辆模型更新,在强非线性工况下具备较好的鲁棒性,进而能够保证行车安全的前提下,获取较好的乘坐舒适性.     

山区道路弯坡组合路段重载车辆行驶速度模型

为解决山区复杂公路三维空间线形条件下的重型车辆运行速度预测问题,提出了一种新的弯坡组合路段运行速度建模思路并给出了实现技术。以基于平面和横断面要素的运行速度曲线作为纵坡路段的期望速度;同时,在加速度模型中引入单位质量比功率来反映货车动力性能差异和荷载情况;再通过加速性能使用系数和速度敏感性阈值来描述驾驶行为差异性;最后,以2条直坡道和2条复杂山区公路作为算例。研究结果表明:模型能够预测出坡道任意位置的速度值,用其可以得到车速降低/升高至某一值时的行驶距离,从而能够对临界坡长进行控制;能够体现平面线形的影响,借助该模型能够实现对复杂山区公路空间线形的综合评价。     

基于ADAMS/Car的危险路段仿真识别系统模块开发

基于ADAMS／Car软件平台,结合VB6．0开发与ADAMS软件相匹配的道路生成模块、驾驶员控制模块、仿真识别方案模块、危险路段识别模块,完善了危险路段仿真识别系统的软件平台,使基于ADAMS／Car的危险路段仿真识别系统更具有实用性．     

初始液滴尺寸分布对超高压喷雾大涡模拟的影响

分别在100、200 MPa常规喷油压力和300 MPa超高压喷油压力条件下,研究了不同初始液滴尺寸分布对柴油喷雾结构的预测性能.基于OpenFOAM开源平台比较了欧拉-拉格朗日喷雾仿真中常用于计算初始液滴尺寸分布的两种方法——Blob和Rosin-Rammler.结果表明:在300 MPa超高喷油压力下,Blob方法...     

一种山区急弯路段驾驶人熟练度甄别方法

为探究驾驶人眼动行为与驾驶熟练程度以及道路线型之间的响应特性,设计并组织山区公路实车驾驶行为试验。招募20名驾驶人,实时采集被试驾驶人在急弯路段的6个注视及扫视行为表征参数。试验表明:眼睛注视点在左转急弯路段的水平方向分布范围是-0.5~0.1 m,在右转急弯路段的水平方向分布范围是-0.2~0.5 m;眼睛水平注视角变化的主要范围是0°~30°;扫视速度的变化范围区间是0~1(°)·ms~(-1),扫视幅度的变化范围是5°~25°。基于采集的眼动行为参数,构建驾驶人视觉搜索模态矩阵。采用主成分分析法对影响因子进行降维,并建立驾驶人眼动特征综合评价模型。结果显示,眼动综合评分与驾驶里程呈正相关关系,表明该模型可用于量化甄别驾驶人驾驶熟练程度,并为驾驶能力评估提供有效的理论依据。     

基于模糊着色Petri网的车辆行驶状态估计

车辆行驶状态的有效估计是改善综合交通运输效能的有效途径,针对车辆行驶过程数学模型难以准确建立,依据车辆的行驶状态流跟Petri离散并行系统的相似性,提出利用具有良好层次化和时序性特点的Petri网建立车辆行驶状态估计模型。分析影响车辆状态变化的影响因素,将车速、车辆质心侧偏角以及车辆横摆角速度作为描述车辆状态属性指标,并确定输入的论域以及隶属度函数,依据车辆运动状态的可控性和驾驶舒适性建立相应的模糊规则。最后,在CPNtool中构建车辆行驶状态估计模型,采集路车试验数据对模型进行训练与测试,结果表明,Petri网模型不仅能够以可视化方式充分展现车辆状态变化过程,且能够通过着色的库所变迁确定影响车辆状态发生的关键性因素,模型的估计结果逼近真实值。     

基于特征光流的多运动目标检测跟踪算法与评价

光流车辆检测算法其光流不仅携带了运动物体的运动信息,还包含丰富的三维结构信息,能够在未知场景信息的情况下对运动目标进行准确检测;但传统光流法计算方法复杂、抗噪性能差、处理速度缓慢,无法满足多目标实时检测的实际需求。为提高光流法实时检测效率,同时保持较好的检测精度,提出了一种基于Harris特征点光流及卡尔曼滤波模型的多运动目标跟踪算法;并提出新的视频目标检测算法性能评价指标。通过对不同实验场景下多个运动目标的检测与跟踪实验统计结果表明,对比主流Meanshift车辆跟踪算法,检测精度平均提高4.61%;且跟踪持续性提升41.5%,具有更好的鲁棒性及准确性。在时间效率上较比传统光流法平均提升42.9%,能够更好地满足目标跟踪实时性要求。     

多方式弹性需求下公交定价双层规划模型

为描述多方式城市交通网络下公交定价与出行选择行为的相互作用与影响,将出行方式选择与路径选择涵盖于同一网络,建立了上层模型分别以企业利润最大化、乘客出行成本最小化和社会福利最大化为目标函数,下层模型为多方式弹性需求随机用户配流模型的公交定价双层规划模型。运用改进遗传算法对模型整体进行求解,下层模型采用综合对角化算法和MSA算法的组合求解算法。最后,设计了一个算例以说明模型应用。结果表明:运用双层规划模型所确定的公交票价较传统静态票价可使政府、企业及出行者三方都获得更高收益,且上层模型以社会福利最大化为目标函数能代表社会群体中多数人利益,优化效果最为理想。