宾科

摘 要：随着社会的进步，经济的快速发展，汽车保有量的急速上涨，使得我国在能源以及环境方面都面临着巨大的压力，实现节能减排十分必要。同时柴油车作为道路运输中的主力，其尾气排放中存在大量的碳烟颗粒，通过研究车辆油耗与其运行状态之间的关系，从而提高燃油的利用率，降低排放。目前主要通过研究功率、转速与车辆单位油耗之间的关系，测算车辆各个工况下的油耗。另外，也有相关研究提出建立车辆行驶工况曲线，用以测算车辆各个状态下的油耗数据。

关键词：运行状态;车速;车辆油耗;工况;排放

中图分类号：U471.23 文献标识码：A

0 引言

随着社会的快速发展，我国汽车保有量也呈现出急速上涨的趋势，随之而来的是车辆能源消耗以及排放问题。车辆运行状态直接影响了车辆油耗及排放，而对于车辆油耗的准确把控能为车辆运行提供有效地决策建议，从而使得车辆的运行更加平稳，加减速次数更少，以实现降低车辆油耗的目的。由世界银行在印度的试验数据所得出的油耗计算模型，称之为“世行模型”。该模型考虑了车辆行驶速度、国际平整度指数、道路纵坡以及汽车比功率，世行油耗模型不仅考虑了车速也考虑了道路特征以及汽车行驶特性，但实际运用过程中其计算油耗与实测油耗也存在一定的偏差。相关研究也提出了一系列车辆油耗测算方法以及降低油耗的手段。

1 道路条件与油耗

周荣贵研究了纵坡坡度与汽车运行速度之间的关系，指出随着坡度的增大，车辆行驶稳定速度呈现出指数行驶递减，车辆正常运行状态下纵坡坡度与行车速度同样呈现出指数关系。同时通过研究车辆冲坡以及正常行驶下的纵坡坡度与油耗数据之间的关系，提出纵坡坡度与油耗之间呈现出直线相关关系，两者之间的差值与纵坡坡度成线性关系。该研究能为道路修建指标提供一定的参考，同时也能为车辆爬坡时的具体操作以及速度提供一定的参考依据，以避免车辆爬坡过程中所造成的油耗飞速上涨。但是该模型不一定能直接运用在不同条件下的纵坡，以提供准确的引导。

章后忠根据油耗测算理论模型，主要考虑车辆运行过程中外部环境包括坡度、平整度、曲度等与单位油耗之间的关系，文中将这几种因素考虑为通过影响汽车行驶功率从而影响车辆油耗。分车厢将汽车发动机功率考虑为正负功率分别建立对应的油耗计算模型，再根据统计回归针对具体的路段进行参数标定。该研究主要考虑了车辆行驶过程中的外部因素对于车辆发动机功率的影响，再进一步考虑转速以及发动机功率对于单位油耗的影响。但是实际状态下，车辆的转速是比较难以获取的，通过理论模型进行计算时也存在一定的误差。

建立了速度与油耗之间的关系模型，主要思想是统计了每个速度分段区间的油耗平均值，结合该区间的速度代表值，纵坡、平整度取基准值进一步分析油耗与速度的关系。速度-油耗模型基本形式如下：

式中：-基本模型中的百公里油耗（L/100km）;

-平均速度（km/h）;

-回归参数。

陈苍的研究中主要针对高速公路建立了分车型下的油耗、车辆转速和发动机功率的油耗计算模型，引用了速度与对外功率为参数的转速预测模型，对于实际运行过程中的怠速状态建立了单位油耗与转速的油耗模型，稳态运行状态下的油耗与速度模型，针对加减速建立了速度变化额外油耗模型，转弯过程中的油耗曲率模型，上下坡状态下的油耗-坡度模型。结合路段试验数据，通过最小二乘法对参数进行了标定。该研究中考虑了车辆实际运行过程中的不同运行状态以及相关道路特征，但是在油耗预测的实际运用过程中还存在一定的难度，车辆运行状态需要被实时监控并作相关处理才能结合各个状态下的模型进行油耗计算，同时对于非自由流速度考虑为观测时间区间内各类车辆速度平均，与实际运行状况存在一定差距。

张金辉的研究中通过考虑微观油耗模型中各个参数的难以获取，将车辆状态分为了怠速以及正常行驶，针对正常行驶情况设计了基于车辆行驶速度、加速度的瞬态油耗模型。怠速情况考虑为车辆怠速状态下的燃油消耗率。通过采集瞬时速度、加速度以及燃油消耗率结合最小二乘法对油耗模型进行标定，针对实际运行状况中的环境因素，提出了带有指数衰减因子的最小二乘法，通过试验，证明方法具有一定的可行性。该模型考虑了加速度、速度以及指数相关的油耗计算模型，但是简单的将车辆运行状态与外部环境考虑为系数修正，油耗模型无法根据车辆运行的各个状态进行准确的计算。

李兴华的研究中以世界银行HDM-Ⅱ油耗和车速模型的建模理论方法为基础，建立了分车型的单位油耗关系式，单位油耗中，结合车辆行驶速度以及功率确定发动机转速。另外结合限制速度法确定了稳态下的车速。两者结合得出实际可能行车速度下的油耗-路况关系式。同时研究指出道路纵坡对车辆油耗的影响很大。

但是该模型并未考虑实际交通状态以及发动机功率为负的情况，因此模型的准确度还有待提升。

2 车辆运行速度与油耗

Matthew Barth提出车辆在平稳的交通流中行驶能有更少的油耗以及污染物排放，研究指出针对某一路段，通过交通流状态实时监控获取数据并作数据处理，再结合道路服务水平以获得某一路段的建议速度。通过与驾驶员实时交互，提供动态建议以实现生态驾驶，以使得车辆行驶更加平稳，减少加减速行为从而实现油耗以及排放的降低。

Matthew Barth分别介绍了先进的车辆控制和安全系统，先进的驾驶信息系统，先进的交通管理系统，提出ITS通过减少交通拥挤，减少交通拥堵，选择合理的路线以及行驶建议速度，从而实现交通流的畅通，以减少车辆排放污染和车辆油耗。

Haikun Wang， Lixin Fu等人指出，对于乘用车而言，50 km/h～70 km/h其每單位距离的车辆燃油消耗是最佳的，同时油耗随着加速呈现出显著增加的现象。同时还开发了基于VSP的油耗计算模型用于估算车辆油耗。

Aslı Aksoy，İlker Küçükoğlu等人通过考虑车辆技术规格、车辆负载情况以及运输距离，构建了燃油消耗模型，该模型通过建立图形用户界面，针对不同车型，使用各种示例对提出的模型进行了评估。

3 结论

目前国外关于车辆油耗的研究较为综合，同时考虑了车辆自身参数、道路特征以及车辆行驶速度等对于车辆油耗的影响。大多研究采用了控制变量法分别研究某一类型的影响因素对于油耗的影响。同时，目前的趋势更倾向于实时监控道路特征、交通流状态从而根据对应的道路服务水平提供车辆行驶的建议速度，以减少车辆的加减速行为，进一步降低车辆油耗与车辆排放。理想化层面能大大降低加减速行为所带来的油耗及排放的增加，但现实中由于驾驶人有不同的驾驶目标，导致效果不够理想。

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