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题名基于智能轮胎的轮胎状态估计与路面状态感知研究进展
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作者
谢宪毅
金立生
杨世春
曹耀光
杨浩
郭柏苍
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机构
燕山大学车辆与能源学院
北京航空航天大学交通科学与工程学院
北京航空航天大学车路一体智能交通全国重点实验室
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出处
《燕山大学学报》
北大核心
2025年第3期189-206,218,共19页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFB3206603)。
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文摘
近年来,传感器技术的不断进步与人工智能的持续创新,推动了智能轮胎技术的发展。智能轮胎能够采集轮胎与路面之间接触状态的多参量感知信息,为轮胎状态估计和路面状态感知等提供了重要支撑,并且有望助力于汽车多方面性能的综合提升。本文首先介绍了智能轮胎的3种构型及其所使用的传感器,并分析讨论了各个构型的特点与优势;然后重点讨论了轮胎状态估计、路面状态感知2个方面的研究进展,并发现机器学习方法为智能轮胎技术发展提供了重要支撑;最后,分析了智能轮胎面临的关键问题、技术挑战及未来发展趋势。
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关键词
车辆工程
智能轮胎
人工智能
多源传感器
状态估计
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Keywords
automotive engineering
intelligent tire
artificial intelligence
multi-source sensors
state estimation
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分类号
TQ336.1
[化学工程—橡胶工业]
U463.341
[机械工程—车辆工程]
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题名井工煤矿无轨胶轮车全局调度模型
被引量：4
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作者
陈湘源
潘涛
周彬
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机构
国能榆林能源有限责任公司
国能信息技术有限公司
北京航空航天大学车路一体智能交通全国重点实验室
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出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第12期63-69,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(52102448)
国家重点研发计划项目(2022YFB4703702)。
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文摘
井工煤矿无轨胶轮车数量多,运输易受搬家倒面、突发事件等影响,传统的人工调度方法效率低,且易造成车辆闲置、空载、里程浪费等问题,而现有的辅助运输车辆调度方法大多面向固定任务使用离散事件优化的方案,将全局模型拆解为局部模型,缺乏对井工煤矿整体情况的分析。针对上述问题,提出了一种基于百度工业求解器的井工煤矿无轨胶轮车全局调度模型,介绍了该模型中信息收集模块、数据建模模块和工业求解器模块设计方案,以及无轨胶轮车全局调度流程。该模型采用基于“分批求解、迭代优化”的无轨胶轮车全局调度算法,由百度工业求解器基于动作调整启发式算法对车辆调度问题进行优化求解,解决了传统调度模型求解时间长、易陷入局部最优解等问题。实验结果表明,基于百度工业求解器的井工煤矿无轨胶轮车全局调度模型较人工调度方法大幅降低了使用车次,提高了车辆运转效率,调度优化的求解时间低于基于Gurobi求解器的局部调度模型,更适用于井下辅助运输场景下大规模复杂调度任务。
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关键词
井工煤矿
辅助运输
无轨胶轮车
车辆调度
全局调度优化
百度工业求解器
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Keywords
underground coal mine
auxiliary transportation
trackless rubber-tyred vehicles
vehicle scheduling
global scheduling optimization
Baidu industrial solver
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分类号
TD54
[矿业工程—矿山机电]
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