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.     

互联网能耗和性能优化的权衡模型

互联网能耗和性能互为矛盾已经成为网络研究人员的广泛共识. 目前的研究方法通常仅将其中一个方面作为主要问题，而将另外一方面作为次要问题来解决. 因此，如何将互联网能耗和性能作为同等重要的指标进行协同优化，是本文所要研究的问题. 本文提出了一种通用优化模型来实现减小互联网能耗的同时提升网络性能. 为将其应用于实际，本文通过引入并定义代价函数和功率-带宽函数，将该通用模型具体化为一个线性规划模型. 评估结果显示，该线性规划模型的最优解能够同时降低网络的最大链路利用率和能耗，并且使得这两者中的每一个指标均近似于对其进行单一优化的模型的最优解，从而实现了对网络能耗和性能的协同优化. 与当前互联网相比，在最大链路利用率方面，本文所提出模型的最优解最多可将其减小60.6%，最少减小45.8%；在能耗方面，该模型的最优解最多可将其减小83.3%，最少减小56.7%.     

基于均匀设计的海峡两岸高层建筑顺风向风荷载多因素分析

为明确海峡两岸高层建筑顺风向风荷载的异同,对两岸建筑风荷载标准进行了对标分析,并采用均匀设计方法进行了高层建筑顺风向风荷载多因素分析。研究表明:两岸风荷载标准中基本风速取样方法和极值分布参数取值方法存在明显区别,风压高度变化系数分布和不同重现期的设计风速转换系数大致相同,台湾标准给出的湍流强度建议值明显大于大陆标准;台湾标准分类计算建筑物主体和围护结构的设计风压,大陆标准采用统一表达式,两者给出的设计风荷载组合方式区别明显;以基底剪力和基底弯矩作为评价指标,H/(BL)(1/2)(高宽比)、α地面粗糙度指数)、C_g(脉动效应系数)、C_p(风荷载体型系数)和I_z(湍流强度),对高层建筑顺风向风荷载的影响程度依次减小,H/(BL)(1/2)和α为主要影响因素;随H/(BL)(1/2)的增大,C_g对顺风向风荷载的影响逐渐增强,当H/(BL)(1/2)增大到一定程度时,C_g成为主导因素。     

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。