基于灵敏度分析的某纯电动车白车身轻量化研究

纯电动汽车迎来快速发展时期,但限于电池包的质量,电动汽车续航里程的提升存在一定限制.文中以某纯电动汽车白车身为研究对象,建立了基于刚度和模态的灵敏度仿真分析模型,以白车身质量最小为目标,通过计算获得了设计变量对于目标的灵敏度值.基于灵敏度分析结果,结合工程经验,制定出合理的车身轻量化方案,在性能不明显降低的基础上实现白车身减重6.2 kg,为开发过程中进行纯电动汽车车身轻量化提供参考.     

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.     

CFRP在商用车白车身驾驶室中的轻量化研究

通过实验与仿真建立了CFRP复合材料的本构模型.对某商用车白车身驾驶室进行静刚度和动态力学分析,在满足驾驶室车身刚度要求的条件下,选取CFRP复合材料对驾驶室模型进行材料代替,设计了钢/CFRP混合材料结构的驾驶室模型,并以通用有限元软件nastran对其求解.仿真结果表明,轻量化后的驾驶室模型的刚度基本保持不变,一阶扭转频率提升了27.3%,同时白车身驾驶室整体质量下降37.9 kg,降幅达到11.3%,轻量化效果显著,CFRP复合材料在汽车轻量化领域具有广阔的发展前景.     

越野车充气轮胎小卵石路面行驶性能仿真分析研究

基于3维DEM-FEM耦合仿真分析方法,研究越野车充气轮胎小卵石路面的行驶性能.在建立某越野车轮胎的3维有限元模型和小卵石路面离散元模型的基础上,利用本研究室开发的专用分析软件ORV-SAND仿真分析越野轮胎在卵石路面的行驶行为,得到了不同滑转率（10%、20%、30%）下不同胎面结构轮胎的法向反作用力、轮辋下陷量、总牵引力、挂钩牵引力以及行驶阻力,并与相关实验进行了比较.     

一种新数值工具在车辆气动声学开发中的应用

为了优化车辆开发过程的有效性，数值气动声学分析法的实施和应用对汽车制造商来说变得越来越重要。提出了一种结合延迟分离涡流模拟和基于Lighthill方程及声学扰动方程的有限元模型混合数值工具，应用OpenFOAM和Actran软件实现了基于声学有限元法的近场声源区提取及声学压力脉动计算，并尝试应用于车顶扰流板及后视镜区域的气动噪声计算及分析。在兰博基尼Urus车型上，研究了不同车顶扰流板设计的气动声学行为，将仿真结果与斯图加特大学气动声学全尺寸风洞的实验结果进行比较，发现了令人信服的相关性。此外，探讨了扰流板上的主要噪声产生机制，研究了汽车表面压力波动水平随几何形状改变的变化情况。     

基于摄像头的直立行走智能车控制系统设计

针对以往靠中心线提取速度较慢导致车模方向控制不稳,容易跑出赛道等问题,设计以K60微控制器为核心控制单元,利用CMOS摄像头对路径信息进行采集,在提取赛道边界和控制车体方向时创新性的使用了"窗口检测法"和"双比例"PD控制方法。"窗口检测法"能够缩短赛道边界的提取时间,提高搜索效率。双比例PD控制能够对比例参数P进行实时调整,进而更及时、准确地控制车模的运行方向。     

小型无人机协同覆盖侦察路径规划

针对多架小型无人机对含有障碍的区域覆盖侦察最佳路径规划问题,首先用方形单元格将待侦察区域离散化,利用基于初始位置的划分方法划分出与无人机对应的子区域,把问题转化为单无人机优化问题以降低计算复杂度;然后在最小生成树的基础上提出节点交换法,对各子区域的形状和最小生成树进行调整优化;最后依据优化后的最小生成树为每个子区域构建侦察路径。仿真验证了该方法产生的规划路径能够完全覆盖指定区域且无重叠,路径长度和转弯数最小。     

井下车用零件多裂纹扩展的时变可靠性分析

针对工程中井下车用零件的多裂纹损伤问题，通过扭转疲劳试验模拟了车用零件中传动轴的疲劳损伤，并应用长焦显微镜与照相机相结合的测量法对零件一定疲劳循环次数后的表面裂纹进行了测量统计，同时以Paris模型及剩余强度估算模型对统计数据进行处理，得到了剩余强度.再应用所建立的时变可靠性数学模型，求取了零件时变强度的漂移率及波动率，并最终得出了该零件在一定疲劳循环后的可靠度.该方法从实际应用上解决了时变理论对零部件时变强度的动态检测问题，将时变理论向工程化应用推进一步，具有良好的应用前景.     

考虑车辆间交互作用的驾驶意图预测方法

准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策，从而提高自动驾驶的安全性，促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测，提出了一种交互式意图预测方法。首先，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）相结合，在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型，用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后，考虑到交通场景复杂多变的特点，提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹，并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用，所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后，在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证，结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图，结合未来意图推理模型，能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为，由此可提高车辆驾驶的安全性。     

基于CAN-FD总线的车载网络安全通信

以数据加密和入侵检测为基础,建立了一种基于灵活数据速率控制器局域网络的汽车通信网络信息安全方法.提出了包括安全传输、安全启动、时间同步与密钥分配的汽车网络安全通信协议,并通过建立网络仿真模型验证安全协议的有效性.搭建了基于硬件实例的安全通信节点,测试硬件节点的实际通信性能和加密性能.最后针对汽车通信网络潜在的攻击方式,以Dolev-Yao入侵模型攻击和拒绝服务攻击为测试方法,对安全通信模型进行了安全性攻击测试和入侵检测功能验证,确定了网络入侵检测的判定指标.测试结果验证了该方法的安全性和可用性.