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建立汽车流通新体系,推动二手车贸易发展被引量：1: 2002年; 陈永革何瑛; 关键词：汽车市场

汽车制造业生产物流物料按灯系统设计被引量：7: 2010年; 混流轿车精益生产方式通过物料拉动,及时产生缺料预警,在恰当的时间发送恰当数量的物料,有效管理每台车在每个工段的物料清单、发料、缺料情况。针对混流生产物料上线管理的难题,提出物料上线的直接上线、大箱换小箱、补料、排序及台套等方式,并设计生产线物料上线要货按灯系统,包括流程设计、硬件和软件需求,功能范围覆盖内库缓冲区、外库和直送供应商。最后通过某汽车厂生产线物流按灯系统的应用说明该系统能够有效解决零部件库存过高或过低、物流过程风险控制力度不够、物流信息缺少实时跟踪和车间工作人员效率低下等问题,为汽车生产物流的优化提供依据。; 王宁何瑛; 关键词：生产物流汽车制造业

基于结构方程模型的电动出租汽车司机状态研究: 2021年; 电动汽车在中国发展迅速,以深圳市为例,大量的燃油出租汽车改换为电动出租汽车。通过文献综述研究和实地调研发现,随着出租汽车的动力形式改变,车型参数、监管形式、营运规律也发生改变,司机状态随之产生变化,包括驾驶体验、营运规律、收入变化、身心情况变化等。同时,过去的司机状态研究已经不足以全面了解现在的出租汽车司机情况,需对此进行修正和更新。本文以身体健康、心理健康和满意度、人口学信息、收入、营运规律6个潜变量及其观测变量建立结构方程模型,得出结论司机状态中的身心健康和满意度之间具有显著的正向影响关系,司机的人口学信息对其满意度有显著的正向影响关系。提升薪资可能不是最有效改进司机状态的办法,改善司机状态可以起到提升司机服务和改进乘客体验的作用。; 何瑛沈佳莉陈翌; 关键词：交通工程道路交通结构方程模型

纯电动网约出租车充电行为研究被引量：3: 2020年; 纯电动网约出租车作为未来城市交通的重要组成部分,对其充电行为的研究对于车辆投放使用与充电管理至关重要。为研究纯电动网约出租车充电行为,本研究基于对44位司机充电行为的访谈和1143起充电行为,建立了考虑车辆充电特性和满电等待时间的充电行为模型,并使用蒙特卡洛模拟法进行验证。通过对司机的聚类分析,研究不同类型司机间充电行为的差异。结合不同类型司机的充电行为模型,对不同类型司机的充电行为提供针对性建议。研究发现,充电行为存在五种充电情景,充电开始SOC分布存在22%和51%两个峰值,充电结束SOC的分布集中度高。司机可被分为四类,司机可以通过调整充电开始SOC和充电结束SOC来节约充电的总时间。; 何瑛肖锟陈翌; 关键词：电动出租车蒙特卡洛法高斯混合模型

车路协同相关产业耦合发展研究: 2024年; 智能化、网联化的发展要求促使汽车向车路协同模式演变,汽车、电子信息、交通产业跨界融合趋势显著。对车路协同所涉及的汽车、电子信息、交通产业的耦合关系进行分析,并利用耦合模型对产业的融合程度进行测算,结果表明三产业在2010—2020年间逐渐走向了良好的耦合协调状态。经回归分析还发现,三产业耦合协调度每提高0.1,全员劳动生产率平均增加79.75万元/人,能源消耗率平均减少0.13吨标准煤/辆,产业专利数平均增加30.40%,汽车出口额平均增加11.62%。; 何瑛苏睿卢迪柯; 关键词：车路协同汽车产业电子信息产业交通产业

基于结构方程的自动驾驶出租车接受度研究被引量：1: 2024年; 自动驾驶出租车(Robotaxi)是自动驾驶技术在出行服务领域的重要应用,发展前景广阔。为了解自动驾驶出租车的公众接受度及其影响因素,本文以技术接受模型为框架,结合感知风险理论和社会认知理论,引入感知风险、技术焦虑、主观认知、社会影响和政策监管5个变量,建立自动驾驶出租车接受度模型。设计问卷收集数据,利用结构方程模型进行分析,研究各变量之间的关系。研究结果显示:各变量对接受度均呈现显著影响,影响程度由大到小依次为社会影响(0.543)、感知有用性(0.362)、感知风险(-0.302)、感知易用性(0.268)和技术焦虑(-0.134)。本文的研究结果为政府及自动驾驶企业的决策提供了理论依据,有利于自动驾驶出租车的推广和应用。; 何瑛杨丁; 关键词：感知风险社会认知理论结构方程模型

基于特征组合堆叠融合集成学习的锂离子动力电池SOC估算被引量：1: 2020年; 关于电池SOC估算的研究多采用单体电池在理想实验条件下的充放电数据进行,这未必能适应真实复杂多变的行驶工况。针对此问题,本工作依托新能源汽车国家大数据联盟,利用数据驱动的方法,构建了瞬态、驾驶行为、衰老、时变、行驶里程和动态特征来从多个角度反映动力电池的工作状况。采用基于特征组合的堆叠融合集成学习方法,对实际复杂多变工况下的动力电池放电过程进行了SOC估算,并构建了1个基于瞬态特征的Xgboost Model 0参照组模型,5个基于特征组合的Xgboost Model 1、2、3、5、6模型以及1个线性模型Linear Model 4进行对比分析。结果表明:对比Model 1~6与参照组Model 0,基于特征组合的堆叠融合模型(堆叠模型)平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)最小,分别为0.39和0.32,相较于参照组模型分别降低了38%和46%;同时其决定系数R2最高,达到0.9995,相较于参照组模型提高了2%。堆叠模型的泛化能力也表现良好,其准确性平均值和标准差分别达到98.89%和0.03%。对比Model 5、6与参照组Model 0,可知随着特征维度的增加,模型的MAE、MSE会减小,R2会增加,模型的性能变好。本研究有助于推动数据驱动方法在动力电池SOC估算的应用,对实际行驶的电动汽车SOC估算有一定指导和参考意义。; 何瑛钟根鹏陈翌; 关键词：动力电池

分时租赁用户体验评价及改进: 2017年; 目前国内新能源汽车分时租赁发展如火如荼,在重庆、北京、杭州、深圳等一线城市发展尤为迅速。无论是从国家角度还是到社会、企业、个人角度来看,分时租赁发展的基本环境已经具备,但是在运营过程中仍然出现了来自各方面的阻力,考虑到分时租赁的用户导向性,这些发展阻力与分时租赁用户体验有着很大的联系,因此运营商不得不直面这些问题。本文通过跟踪调研获得用户体验数据并结合用户访谈和专家意见确定七个评价指标,并通过层次分析法得出各指标所占权重依次为操纵性:0.123 8、舒适性:0.061 9、动力性:0.042 7、附件:0.016 7、基建:0.287 1、APP:0.26、商业模式:0.207 8。最后有针对性地提出分时租赁的发展建议。; 何瑛李磊陈翌; 关键词：用户体验 AHP层次分析法

数据驱动的锂电池健康状态估算方法比较被引量：19: 2019年; 回顾了人工神经网络、支持向量回归、高斯过程回归三种主流数据驱动方法在动力电池健康状态(stateof health,SOH)估算方面的研究进展。人工神经网络适合模拟动力电池,能达到很高的精度;支持向量回归计算量小,理论基础完善,在动力电池SOH估算研究中应用广泛;高斯过程回归精度高并能给出预测结果的置信区间,近年相关文献数量呈现增长趋势。针对现行SOH定义未能反映锂电池额定电压衰退的弊端,提出了利用电池满充能量定义SOH。进而分别建立了BP神经网络、支持向量回归、高斯过程回归模型,利用新能源汽车大数据,对电池充电能量进行了预测,定量对比结果验证了三种方法在计算量和精确度方面的特点。最后展望了数据驱动方法与新能源汽车大数据在动力电池SOH估算研究方面的应用前景。; 陈翌白云飞何瑛; 关键词：动力电池

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何瑛

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