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考虑电动物流车充电时空因素的城市配送路径优化研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-20页
    1.1 课题研究背景及研究意义第11-12页
    1.2 相关问题国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 国外研究现状第12-15页
        1.2.2 国内研究现状第15-17页
    1.3 本文主要研究内容及研究方法第17-20页
第2章 城市配送电动物流车相关理论分析第20-33页
    2.1 电动汽车及其充电基础设施概况第20-23页
        2.1.1 电动汽车的基本特性第20-21页
        2.1.2 电动汽车充电基础设施分类及构成第21-23页
    2.2 电动物流车在城市配送中的应用分析第23-27页
        2.2.1 城市配送业务概述第23-24页
        2.2.2 电动物流车发展概况第24-25页
        2.2.3 电动物流车在城市配送中应用的可行性第25-26页
        2.2.4 电动物流车在城市配送中的应用场景第26-27页
    2.3 电动物流车充电成本的时空因素分析第27-32页
        2.3.1 充电价格的时空因素第27-28页
        2.3.2 充电碳排放的时空因素第28-29页
        2.3.3 交通路况的时空因素第29-30页
        2.3.4 车辆耗电率的时空因素第30页
        2.3.5 配送需求的时空因素第30-31页
        2.3.6 选择进入公共充电站的时空因素第31-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第3章 城市配送电动物流车路径优化模型第33-43页
    3.1 模型概述第33-35页
        3.1.1 基本假设第33-34页
        3.1.2 变量定义第34-35页
    3.2 电动物流车充电动态碳排放量的测算第35-36页
    3.3 考虑实时交通路况特性的电动汽车输出电功率计算第36-37页
    3.4 不同充电模式下电动物流车充电价格第37-38页
    3.5 LRP-EVCST模型构建第38-42页
        3.5.1 目标函数第38-39页
        3.5.2 约束条件第39-42页
    3.6 本章小结第42-43页
第4章 电动物流车路径优化求解算法设计第43-54页
    4.1 算法概述第43-44页
    4.2 编码准则与终止条件第44-46页
    4.3 扫描算法生成初始种群第46-47页
    4.4 插入公共充电站操作第47-48页
    4.5 遗传算法进化过程第48-52页
        4.5.1 适应度函数第48-49页
        4.5.2 选择算子第49页
        4.5.3 交叉算子第49-51页
        4.5.4 变异算子第51-52页
    4.6 重新分配路径及删除公共充电站操作第52-53页
        4.6.1 重新分配配送路径第52页
        4.6.2 删除公共充电站操作第52-53页
    4.7 本章小结第53-54页
第5章 城市配送电动物流车路径优化算例分析第54-71页
    5.1 算例背景第54-58页
        5.1.1 配送区域概况第54-56页
        5.1.2 电动物流车及其充电设施的标准参数第56页
        5.1.3 充电动态碳排放特性第56-58页
        5.1.5 分时交通路况第58页
        5.1.6 分时电价水平第58页
    5.2 优化结果分析第58-66页
    5.3 灵敏度分析第66-70页
        5.3.1 电池容量衰减系数第66-67页
        5.3.2 电池容量第67-69页
        5.3.3 快充功率第69-70页
    5.4 本章小结第70-71页
第6章 研究成果和结论第71-73页
参考文献第73-77页
附录第77-82页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第82-83页
致谢第83页

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