基于AI的电驱动系统的未来趋势与展望

文章针对电驱系统的未来发展趋势与展望问题,基于人工智能(AI)进行了系统性的分析和研究。文章分析了电驱系统的市场需求与技术创新,分析了电驱系统的技术前景,从电机类型、控制策略、故障诊断等方面,探讨了未来技术发展和关键技术,并给出了基于AI的方法和建议。通过两个案例研究,介绍了基于深度学习和神经网络的两种电机控制系统,并进行了实验台测试,验证了系统性能和优势。文章还分析了基于AI的电驱系统的政策环境和标准制定,并预测了未来几年内的发展趋势。结果表明,AI在未来电驱系统中的应用价值和发展潜力巨大,是未来技术发展的一个趋势,为相关领域的研究者和工程师提供了一些参考和启示。

GPT驱动的新能源车故障诊断与解决方案生成研究

随着我国新能源汽车普及率的逐年提高,其故障率也呈上升趋势,为了确保新能源汽车的安全可靠运行,文章旨在探索一种故障信息快速准确诊断和解决的方法。采用基于生成式预训练Transformer模型(GPT)的自然语言处理方法,通过充分利用其强大的语言模型,实现了从故障信息到解决方案的端到端自动化处理流程。实验过程中,构建了两个丰富的语料库,分别从用户自然语言描述和科技论文中提取相关信息,以充分支持模型的训练和测试需求。基于GPT的预训练模型,对模型进行了微调操作,以提升其适应性和性能水平。为了客观全面地评估模型的生成效果,采用BLEU和ROUGE两种评估指标。同时,对生成的解决方案进行了主观和详细地分析,以展示模型的优势和实际效果。根据实验结果分析,所提出的模型在生成解决方案时表现出更高水平的语义一致性、完整性和准确性,相较于对比模型具有显著优势。

一种纯电动汽车自动驻坡功能设计与研究

文章研究了一种利用线控电子液压制动(EHB)系统实现纯电动汽车自动驻坡功能的方法,该方法利用纯电动汽车现有的坡度传感器和EHB电控刹车助力系统实现自动驻坡功能,相比一般商用电动车利用驱动电机堵转的方法,避免了驱动电机疲劳耐久失效的风险,无需电子驻车制动(EPB)硬件实现了将近1 h左右的自动驻坡功能,降低了系统成本和复杂度。文章通过实验数据和图表分析了该方法在不同的坡度和路况下自动驻坡功能的保持静止状态的稳定性和适应性,以及在驾驶员踩下油门踏板时自动驻坡功能的响应速度和动力性能,展示了该方法的性能优势和效果。该技术有助于提高驾驶安全性和舒适性,并为纯电动汽车的智能化发展提供了技术支持。

铝合金多色化电解着色溶液配方与极板材料的优化

为了在单一电解质溶液中制备出彩色着色的铝合金阳极氧化膜,采用正交试验法研究了电解液成分对蓝灰色、深绿色电解着色的影响规律,优化了可以满足同时制备多种彩色电解着色氧化膜要求的典型电解质溶液,还研究了极板材料与极板分布对着色均匀性的影响。结果表明,选择组成为4~5g/L硫酸亚锡、12g/L硫酸镍、16~20g/L硫酸的电解质溶液可以满足多色化着色的要求,采用锡板替代不锈钢可以避免极板产生白色粉末问题,双阴极板布局有利于提高电解着色均匀性。

铝合金阳极氧化膜电解着色工艺概况

介绍了几种传统的阳极氧化电解着色技术原理及典型工艺,在此基础上归纳了传统电解着色的技术特点并介绍了该领域的最新研究动向,并详细介绍了最新研究方向之一"多彩电解着色"的工艺原理和主要方法。最后,预测电解着色技术在未来相当长的时间内仍然是铝合金着色的主要工艺技术,同时也指明了多彩着色技术在未来是一个重要的发展方向。

基于复合优化方法立式数控加工中心的多目标优化设计

为实现加工中心动静态性能不低于优化前性能,达到整机重量最轻的要求,提出了一种复合优化方法来研究多变量、多约束和多目标的数控加工中心优化设计。采用有限元分析和实验模态测试方法分析各大件动态性能,并验证了有限元模型的精确性。然后以该有限元模型为基础进行静态分析,得出各大件的最大变形及应力等。以柔度为目标,采用变密度法拓扑优化设计立柱结构的外形框架;以固有频率为目标,基于元结构的可适应性动态优化方法设计加工中心的筋板结构;以固有频率和质量为目标,基于响应面法的尺寸优化确定各结构的最优尺寸。最后将优化后的各大件进行整机装配,分析校核整机动静态性能。结果表明,优化后的整机在保证加工中心动静态性能的条件下,整机质量从12 749 kg减少到12 127 kg,减重达到4.9%,达到了整机的优化设计要求,说明该方法具有较高的精度和较强的工程实用性。

FWV-6A加工中心大件的有限元分析和模态测试

为获取加工中心五大件准确的动、静态特性,进行有限元计算与模态测试相结合的分析研究,以立柱和主轴箱两大件为例进行说明。首先,通过有限元计算结果与模态测试结果对比分析得出各大件的固有频率和振型,两者的相互吻合验证了有限元模型建立的精确性。然后以该有限元模型为基础进行静态分析,得出各大件的最大应力及变形等数据。以上分析可为加工中心结构尺寸优化和拓扑优化设计指明方向,并提供可靠依据和约束条件。

深度神经网络与卡尔曼滤波融合估算动力电池SOH的方法

文章提出了一种基于卡尔曼滤波和深度神经网络的方法和系统,以更精确地评估新能源汽车动力电池的健康状态(SOH),从而评估电池的性能和寿命。通过融合卡尔曼滤波和深度神经网络,建立了一个创新SOH估算框架,以提高估算结果的精度性和鲁棒性,此外,还设计了一种适应不同工况且具备灵活性和可扩展性的SOH估算系统。为了验证提出方法的卓越性和有效性进行了试验分析,试验结果充分证明了该方法的优越性,并为新能源汽车的电池管理系统和电池梯次利用提供了可行的技术解决方案。通过比较精确地评估动力电池的健康状态,能够更好地管理电池性能,并有效延长其使用寿命。

基于AUTOSAR架构的新能源汽车控制器软件开发方法

新能源汽车核心控制器软件开发是汽车电子技术的重要领域,其质量和效率直接影响新能源汽车的性能和安全。AUTOSAR架构是一种开放的汽车控制器标准软件架构,具有分层模型、组件化设计、开发方法论和工具链等特点,可提高软件的可复用性、可扩展性、可互换性和可靠性。文章以新能源汽车电池管理系统(BMS)为例,介绍了基于AUTOSAR架构的软件开发过程和方法。首先,概述了AUTOSAR架构的基本概念和特点以及其在新能源汽车领域的应用和发展趋势;其次,分析了新能源汽车电池管理系统的功能需求和性能指标,以及基于AUTOSAR架构的软件组件和运行实体的设计和实现;最后,介绍了新能源汽车电池管理系统的仿真验证和性能评估,展望了基于AUTOSAR架构的新能源汽车核心控制器软件开发方法的未来发展。

铝型材表面处理废水碱渣微观分析与制备活性氧化铝的研究

采用铝型材厂表面处理废水碱渣制备了活性氧化铝。用EDX、XRD对碱渣原料成分与结构进行了分析,用TG-DSC对碱渣的脱水过程进行了研究,用激光粒度仪研究了球磨时间对碱渣粒径的影响。提出了直接煅烧法制备活性氧化铝工艺,采用氮吸附法初步研究了各试样的比表面积。碱渣在经过30 min球磨、500℃煅烧、2 h保温的工艺处理。利用废渣制备的氧化铝其比表面达到230 cm2/g,XRD表明所得氧化铝为结晶不完整的γ-Al2O3。

一种新能源汽车关键参数选型方法和策略优化研究

新能源汽车通过动力总成系统将电能转化为机械能驱动车辆行驶,而三电系统的关键参数决定了汽车的动力&经济性能。本文提出一种在研发工作前期对关键系统参数进行选型和策略优化的方法:对动力传动系统主要零件进行数字化建模,应用MATLAB/Simulink建立了整车控制策略模型,应用AVL CRUISE软件建立了原型车的整车模型,通过Matlab_Dll接口模块,实现了MATLAB/Simulink和CRUISE软件的联合仿真,通过与属性目标进行对比,反复迭代关键参数组合和控制策略,使之符合属性目标的要求。此方法的仿真计算结果和属性目标对比,结果表明:该方法可以快速迭代优化整车控制策略并最终达到新能源车型的动力性和经济性指标。

一种基于CCP/XCP协议的新能源汽车标定流程研究

新能源汽车控制单元性能开发的一个重要内容,是对整车的电控单元进行标定。文章提出了一种在新能源汽车研发工作中对整车进行标定的方法:先制定标定计划及标定目标,再通过CANape软件实现对扭矩管理、模式管理、热管理的标定测试,最后与标定目标进行对比,反复迭代优化标定参数,使之符合标定目标的要求。此方法已成功应用在江西五十铃汽车有限公司新能源皮卡和轻卡车型项目上,验证结果表明:该方法可以快速对整车标定参数进行迭代优化以寻求最优参数组合,并最终满足整车的动力性、经济性及驾驶性等要求。

基于Cruise和Simulink的纯电动车联合仿真分析

在国家节能减排的大背景下,电动汽车应运而生。电动汽车的续航里程与能量消耗率是衡量电动汽车成熟水平的关键指标。文章提出一种联合仿真分析方法:首先对动力总成系统主要零件进行数字化建模,应用MATLAB/Simulink建立了整车控制策略模型,并应用AVLCRUISE软件建立了原型车的整车模型,然后通过MATLAB_DLL接口模块,实现了MATLAB/Simulink和CRUISE软件的联合仿真,最后通过仿真计算和实车测试对比,结果表明:该方法可以快速迭代优化整车控制策略并最终达到新能源车型的动力性和经济性指标。

一种新能源汽车DCDC的选型方法

传统燃油车整车低压用电器的低压电来自于发电机发电,随着新能源汽车的出现,整车低压用电器的低压电由发电机变为了DCDC。本文介绍了一种新能源汽车DCDC的选型方法,得出评价标准,仅供参考。