論文の概要: Design and Evaluation of Electric Bus Systems for Metropolitan Cities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15606v1
- Date: Mon, 26 Oct 2020 12:49:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 11:01:35.915949
- Title: Design and Evaluation of Electric Bus Systems for Metropolitan Cities
- Title(参考訳): 大都市における電動バスシステムの設計と評価
- Authors: Unnikrishnan Menon and Divyani Panda
- Abstract要約: 従来のディーゼルバスから電気バスへのシフトには、地域汚染、騒音、燃料消費の削減という面でいくつかの利点がある。
本稿では,電気バスを設計するための総合的な方法論を提供する車両技術,パワートレイン,充電システムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over the past decade, most of the metropolitan cities across the world have
been witnessing a degrading trend in air quality index. Exhaust emission data
observations show that promotion of public transport could be a potential way
out of this gridlock. Due to environmental concerns, numerous public transport
authorities harbor a great interest in introducing zero emission electric
buses. A shift from conventional diesel buses to electric buses comes with
several benefits in terms of reduction in local pollution, noise, and fuel
consumption. This paper proposes the relevant vehicle technologies, powertrain,
and charging systems, which, in combination, provides a comprehensive
methodology to design an Electric Bus that can be deployed in metropolitan
cities to mitigate emission concerns.
- Abstract(参考訳): 過去10年間で、世界中の大都市のほとんどが、空気品質指数の低下傾向を目の当たりにしている。
排ガスデータ観測は、公共交通機関の推進がこのグリッドロックから抜け出す可能性を示している。
環境問題により、多くの公共交通機関がゼロエミッションの電気バスの導入に関心を持っている。
従来のディーゼルバスから電気バスへのシフトには、地域汚染、騒音、燃料消費の削減という面でいくつかの利点がある。
本稿では,都市部における排ガスの懸念を軽減するため,都市部に展開可能な電気バスを設計するための包括的方法論を提供する車両技術,パワートレイン,充電システムを提案する。
関連論文リスト
- Valuation of Public Bus Electrification with Open Data [1.2740654484866891]
本研究は、オープンソースのデータに基づいて、世界中の都市を対象に、公共交通バスの電気化の経済的、環境的、社会的価値を推定する新しい枠組みを提供する。
物理インフォームド機械学習モデルを構築し,エネルギー消費量,二酸化炭素排出量,健康影響,輸送経路の総所有コストを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-25T00:02:23Z) - Dynamic Price of Parking Service based on Deep Learning [68.8204255655161]
都市部における空気質の向上は、公共団体の主な関心事の一つである。
この懸念は、大気の質と公衆衛生の間の証拠から生じる。
規制された駐車場サービスにおける動的価格の提案について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-11T20:31:35Z) - Clairvoyance: Intelligent Route Planning for Electric Buses Based on
Urban Big Data [23.316569763678455]
本稿では,深層ニューラルネットワークと多層パーセプトロンを利用した経路計画システムであるClairvoyanceを提案する。
我々は,中国周海市における実世界のデータソースに関する広範な実験を通じて,我々のアプローチを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-09T03:35:22Z) - Modelling the transition to a low-carbon energy supply [91.3755431537592]
気候変動の影響を制限するため、低炭素電力供給への移行が不可欠である。
二酸化炭素排出量の削減は、世界がピーク点に達するのを防ぐのに役立ちます。
排気ガスの排出は、世界中の気象条件の極端に繋がる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-25T12:37:05Z) - Transportation Density Reduction Caused by City Lockdowns Across the
World during the COVID-19 Epidemic: From the View of High-resolution Remote
Sensing Imagery [48.52477000522933]
新型コロナウイルス(COVID-19)の流行は、2020年前半に悪化し始めた。
厳しい封鎖政策が世界中の多くの都市で実行され、人間の感染を制御し、拡散を緩和した。
中心市街地6都市におけるロックダウン前後の交通密度の低減について定量的に検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-02T13:45:16Z) - Unavailable Transit Feed Specification: Making it Available with
Recurrent Neural Networks [8.968417883198374]
一般論として、公共交通機関の需要は、使用を拒む声が高まり、その品質が要求される。
本稿では,データマイニングと機械学習技術を活用した革新的な手法を用いて,公共交通機関に関する利用できないデータの利用を目標とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-20T12:17:20Z) - FlexPool: A Distributed Model-Free Deep Reinforcement Learning Algorithm
for Joint Passengers & Goods Transportation [36.989179280016586]
本稿では,乗用車と貨物輸送を組み合わせることで,車両による輸送を改善することを検討する。
我々はFlexPoolを提案する。FlexPoolは分散モデルなしの深層強化学習アルゴリズムで、乗客や商品のワークロードを共同で処理する。
また,FlexPoolはフリート利用率を30%向上し,燃料効率を35%向上することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-27T17:25:58Z) - Polestar: An Intelligent, Efficient and National-Wide Public
Transportation Routing Engine [43.09401975244128]
Polestarは、インテリジェントで効率的な公共交通機関ルーティングのためのデータ駆動型エンジンである。
具体的には,交通費の異なる公共交通機関をモデル化するための新しい公共交通グラフ(PTG)を提案する。
次に、効率的な経路候補生成のための効率的な局結合法と組み合わせた一般経路探索アルゴリズムを提案する。
2つの実世界のデータセットの実験は、効率性と有効性の両方の観点からPoestarの利点を実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-11T05:14:52Z) - Smart Urban Mobility: When Mobility Systems Meet Smart Data [55.456196356335745]
都市人口は都市部で約25億人に達し、道路交通量は2050年までに12億台を超えた。
輸送部門の経済貢献は欧州のGDPの5%を占め、アメリカでは平均482.05億ドルの費用がかかる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-09T13:53:01Z) - Minimizing Energy Use of Mixed-Fleet Public Transit for Fixed-Route
Service [7.2775693810940565]
本稿では,最適な割り当てとスケジューリングのための整数プログラムを提案し,大規模ネットワークのためのメタヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
チャタヌーガにとって、提案されたアルゴリズムはエネルギーコストが145,635ドル、年間576.7トンの二酸化炭素排出量を削減できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-10T17:45:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。