北京市科技计划项目(Z111109073511001)
- 作品数：8 被引量：81H指数：6
- 相关作者：毕军王传涛张栋黄爱玲胡云超更多>>
- 相关机构：北京交通大学北京建筑大学北京市商务委员会更多>>
- 发文基金：北京市科技计划项目中央高校基本科研业务费专项资金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程机械工程经济管理文化科学更多>>
- 城市货运交通管制情景下城市配送多目标优化效益研究被引量：15
- 2012年
- 城市配送是城市赖以存在和发展的基础条件,同时也是造成城市环境和社会问题的主要原因之一。政府交通管理部门为了减少货运车辆对城市交通的干扰和缓解交通拥堵,对驶入城区的货运车辆实行交通管制政策,城市货运交通管制政策包括限行时间窗和限行区域两个表征指标.本文在分析城市货运交通管制条件下城市配送优化问题主要因素和问题界定的基础上,构建了城市货运交通管制情景下城市配送多目标优化模型,并对模型目标做了单一化处理.最后,本文给出模拟案例分析,对不同城市货运交通管制情景下的城市配送优化综合效益进行了对比分析.通过研究发现,城市货运交通管制政策可以有效降低货运车辆对城市中心购物环境和城市交通的干扰,具有较好的社会效益,但也会增加城市配送成本和环境污染,降低企业的经济效益和城市环境效益.
- 胡云超申金升黄爱玲
- 关键词：物流工程城市物流
- 城市绿色物流配送体系构建研究被引量：13
- 2012年
- 首先阐述了城市配送对城市经济、环境和社会外部不经济性的影响,并对国内外促进城市配送绿色化发展的模式措施进行了综述。其次,对城市配送所面临的问题及原因进行了分析,在此基础上,对构建城市绿色配送体系思路进行了设计。最后,给出了促进城市配送绿色化发展的对策建议。
- 胡云超申金升黄爱玲
- 关键词：低碳物流城市物流特大型城市绿色物流城市配送
- 基于制造商资金约束的供应链博弈研究被引量：3
- 2014年
- 建立了一个单制造商单零售商组成的两级供应链在制造商面临资金约束下的博弈模型。研究结果表明,若制造商面临资金约束时不采取其他措施增加其资金量,则资金不足会给制造商和零售商都带来损失;若制造商通过要求零售商提前支付货款并给予零售商一定折扣的方式来缓解资金不足时,制造商和零售商的利润会得到改善,特别的,当资金机会成本为零时,制造商能完全消除资金短缺的影响。
- 王传涛纪超陈宝江
- 关键词：供应链博弈
- 纯电动汽车动力锂电池Nernst模型参数辨识被引量：14
- 2015年
- 建立了电动汽车动力锂电池的Nernst经验模型,并利用遗忘因子递推最小二乘法对模型参数进行辨识。以北京市运营的纯电动环卫车的锂电池数据对所建立的模型和参数辨识算法进行验证,结果表明,所给出的方案是有效的,具有算法运算量少、模型结构简单和辨识精度较高等优点,适于电动汽车运行时对电池模型参数的在线辨识。
- 毕军康燕琼邵赛
- 关键词：电动汽车电池模型参数辨识最小二乘法
- 物流服务水平影响市场需求的物流服务供应链协调被引量：2
- 2015年
- 研究了由单物流服务平台商和单物流服务供应商组成的二级物流服务供应链的决策博弈问题。在集中化决策模式下,探讨了供应链的最优决策问题;在分散化决策模式下,分别分析了固定批发价和战略补贴策略下供应链的博弈,发现战略补贴策略可以使供应链协调。最后通过数值算例,验证了相关结论。
- 王传涛武泽艳
- 关键词：物流服务供应链服务水平
- 基于校企合作的物流工程专业教学模式探讨被引量：7
- 2014年
- 将校企合作引入到物流工程专业的教学中来,通过分析国内外校企合作教学模式的特点,构建了物流工程专业校企合作的教学模式,该模式主要包含四个教学模块:基础教学模块、校企合作教学模块、实践教学模块和毕业设计模块,依次对这四个模块的课程内容和教学方式、目标等进行了分析和阐述。
- 王传涛陈宝江秦华
- 关键词：物流工程校企合作教学模式
- 电动汽车行驶里程与电池SOC相关性分析与建模被引量：21
- 2015年
- 为解决电动汽车驾驶员里程焦虑问题,并为车辆行驶里程预测提供重要依据,本文提出一种基于数据驱动的方法来探讨电动汽车行驶里程和电池SOC之间的关系.首先对采集的原始数据进行删除、插值和平均处理,再对电动汽车行驶里程和电池SOC进行相关性分析并建立模型,利用递推最小二乘法对模型参数进行辨识.利用北京市运营物流电动车的数据对建立的模型及参数辨识结果进行验证.实验结果表明,本文采用的基于数据驱动预测行驶里程的方法是可行的,所建立的行驶里程与电池SOC模型具有较高的准确度.
- 毕军张家玮张栋程勇
- 关键词：城市交通数据驱动电动汽车电池SOC
- 人工免疫粒子滤波算法估计电动汽车电池SOC被引量：7
- 2015年
- 准确预测电池的荷电状态(SOC)对纯电动汽车的安全可靠的运行具有重要意义.标准的粒子滤波算法对锂离子动力电池的非线性特征有一定的适应性,能够对电池的SOC做出估计.但是在标准粒子滤波运算过程中普遍存在粒子退化现象,导致算法效率和预测精度降低.因此,本文提出一种新的人工免疫粒子滤波算法,将人工免疫算法的原理引入标准粒子滤波算法的粒子更新过程中,对锂离子动力电池SOC的估计进行优化,以提高SOC估计的准确性.利用北京市实际运营的纯电动汽车电池数据,对所提出的电池SOC算法进行实证研究.实验结果表明,相对于标准粒子滤波算法,人工免疫粒子滤波算法能够增加粒子的多样性,具有更好的SOC预测精度和有效性.
- 毕军张栋常海涛邵赛
- 关键词：SOC估计纯电动汽车锂离子动力电池
