题目：重型商用车能耗的量测、评价、建模与预测
时间：2026年8月22日 10:30-11:30
地点：机械与动力工程学院 F210会议室
邀请人：王亚飞 教授（智能汽车研究所）
报告人简介
那晓翔，现任剑桥大学工程系长聘助理教授。主要研究方向包括道路货运车辆能耗特性评估及驾驶员—车辆闭环系统动力学等。具体研究内容涵盖车辆运行状态的动态监测、车辆关键运行参数识别、车辆能耗特性预测、驾驶员节能驾驶行为分析等。
现任英国国家重点科研计划TransiT - Digital Twinning Research Hub for Decarbonising Transport剑桥大学研究中心负责人，带领剑桥大学团队联合英国其他7所高校及70余家行业合作伙伴，围绕道路货运系统零碳化的关键理论、方法与系统开展研究。曾先后主持英国交通部科研项目2项、英国创新署科研项目4项，并参与多项纵向课题。
现任 Chinese Journal of Mechanical Engineering 副主编、IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 编委、IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 编委。曾入选剑桥大学“艾萨克·牛顿青年学者奖励计划”和“博里塞维奇青年学者培育计划”。
报告摘要
近年来，车载信息系统在重型商用车辆上的应用日益广泛。该类系统主要用于采集和记录车辆行驶数据，为物流企业在车辆运行管理与运营决策等方面提供数据支撑。然而，现有车载信息系统普遍存在采样频率低、系统灵活性不足、可扩展性有限等问题等问题，致使其在支撑车辆节能减排分析、能耗机理研究及运营优化方面存在较大的局限性。
针对上述问题，剑桥大学道路货运可持续发展研究中心自主研发了一套基于安卓平台的智能车辆数据采集系统。该系统能够在车辆运行驶过程中自动实时采集多源信息，包括车辆位置、运动学状态、CAN总线数据，以及环境与道路相关信息（如气象条件、道路坡度、交通状态等）。本报告系统性地介绍了该智能数采系统的核心功能及技术特点，并基于所采集的车辆实际物流活动数据，对典型车辆节能技术的实际节能效果进行了定量评价。进一步地，本报告识别了影响重型商用车辆能耗的关键参数，并结合车辆动力学机理，建立了面向实际运行场景的车辆能耗仿真模型。在此基础上，本报告提出了一种融合道路基础设施特征（包括环岛、转弯、高速公路驶入/驶出等）以及交通状态数据的行驶工况预测算法，对车辆未来运行过程及能耗水平进行了预测，并通过真实车辆运行数据进行了验证。
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