智能网联：新能源汽车发展的新机遇——访中国工程院院士、北京理工大学教授孙逢春

新能源汽车是当今汽车技术发展的重要方向之一,而智能网联技术作为新能源汽车技术的重要组成部分,在《中国制造2025》等国家、部委制定的各项发展战略和相关政策中获得了高度重视,智能网联技术是中国新能源汽车发展的重要方向。广东省政府高度重视智能网联汽车发展,去年10月,广东省委副书记、省长马兴瑞与中国工程院院士、北京理工大学教授孙逢春就智能网联新能源汽车产业发展进行了座谈。北京理工大学相关团队与广东省相关部门密切配合,在新能源汽车领域开展了各项合作。为了解合作进展,本刊记者采访了广东省引进院士团队的带头人孙逢春院士,同时就智能网联新能源汽车技术和产业化相关话题进行了访谈。

电机驱动模块铝基混压板散热技术研究

电机驱动模块是新能源汽车电机系统中的核心组件,主要以厚铜线路+铝基混压结构为主,依托面铜、孔铜、高导热粘结片及金属铝基实现大功率器件的快速散热。本文从影响散热的关键要素入手,对散热结构及其相关因素进行了DOE测试,找出提高产品散热性能的最优加工方案,从而使电机驱动模块在极限电流330A,板面温升≤100℃的条件下,耐温时间由原50S提升到90S以上,较好地满足了客户大电流设计及大功率器件的高散热要求。

基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法研究

自冲铆接技术适合铝钢等异种材料连接,接头性能可靠,在航空工业中有着广阔的应用场景,但目前针对自冲铆接缺陷无损检测的相关研究较少。提出了基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法,首先通过剪切力学性能试验得出偏铆自冲铆接件相较于正常铆接件力学性能下降了5.6%;然后通过自冲铆接偏铆件外部形貌特征将偏铆程度由外部特征定义在0~10的区间;最后探究了单步检测同双步检测间的检测效果差异,提出了YOLOv5s(You Only Look Once v5s)加ResNet18的检测方案,并通过Grad-CAM(Gradient-Weighted Class Activation Mapping)对不同检测方案的效果差异进行了可视化的解释。测试表明,提出的YOLOv5s加ResNet18的检测方案在所采集的数据测试集中可以达到100%正确率,高于仅用YOLOv5s取得的95.18%正确率,远高于仅用ResNet18取得的84.1%正确率。

面向航空发动机油路密封管件的高鲁棒性视觉定位算法研究

航空航天行业零部件种类繁多、定制化程度高,难以进行定位夹具的开发。视觉定位技术是智能制造中的关键一环,该技术基于机器视觉确定工件位置,不需要定位夹具,能够被广泛运用于各种工况。但现有视觉定位算法只适用于少数种类的零件,泛用性不高。本文提出了一种基于YOLOv5s目标检测网络和Siamese孪生网络的新型视觉定位算法(YOLO–Siamese变化检测网络)。网络引入ConvDiff(卷积差分)模块来提升变化检测网络的特征提取效果,并采用半监督学习方法对模型进行训练。试验表明,在没有使用目标工件数据集的条件下,算法在验证集上的AP@0.5达到了99.3%,AP@0.5:0.95达到了89.6%,单帧推理时间为16.13 ms。该算法无需目标工件数据、定位精度高、运算速度快,提高了视觉定位算法的鲁棒性和泛用性。

大直径钢铆钉电磁铆接工艺及性能试验研究

电磁铆接技术可以有效地使大直径铆钉一次成形,快速生产高质量铆接接头,在航空航天工业中有广阔的应用场景,但目前针对大直径钢铆钉电磁铆接接头的相关研究较少。本文通过搭建大直径铆钉电磁铆接平台,对直径10 mm的钢铆钉进行工艺试验。试验结果表明,铆接后的镦头直径均随着放电能量增大而增大,镦头高度均随着放电能量增大而减小。在相同放电能量下,预制孔直径越大,镦头高度越低且直径越大。此外,大直径钢铆钉电磁铆接接头的干涉量随着放电能量的增大逐渐增大。预制孔直径10.1 mm铆接接头的干涉量始终要大于预制孔直径10.3 mm铆接接头。与此同时,由于预制孔直径为10.3 mm铆接接头在铆接过程中容易歪斜,此值不宜作为优选工艺参数。另外,综合放电能量区间参数,得到了大直径钢铆钉电磁铆接最佳工艺参数:预制孔直径10.1 mm、放电能量15.5 kJ。最后,对大直径铆钉电磁铆接接头及传统液压铆接接头的干涉量和机械性能进行了对比。结果表明,对于最佳工艺参数制备的大直径钢铆钉电磁铆接接头,其干涉量为2.15%,较液压铆接接头的干涉量1.75%数值更大,也更均匀,其最大剪切载荷及吸能值高于液压铆接接头。

基于时间卷积的燃料电池汽车能量管理策略

为了适应智慧交通与智能网联汽车的快速发展,依据北京部分地图建立了智慧交通模拟数据集,结合因果膨胀卷积和残差连接的网络结构,设计并验证了新型基于时间卷积的数据驱动速度预测模型。为了提升燃料电池汽车的节能性,建立了等效氢耗的多目标优化函数及动力源寿命的约束条件。为了提高策略的实时性,建立了能量管理策略凸优化数学模型,使用了OSQP(operator splitting quadratic program)求解算法,在满足需求功率和计算实时性的前提下,通过合理分配动力源的输出功率,减少了动力源的寿命衰减。结果表明,提出的基于智慧交通的凸优化燃料电池汽车能量管理策略,相比于动态规划计算时间减少了90%以上,并保持等效氢耗基本一致。

基于IGCT控制模块用有源晶振上电稳定性研究

本文重点研究晶振的测试方法及优化晶振电路的设计方案。利用稳定的测试系统采集波形,正确的分析方法判别风险,合理的设计方案优化电路,最终解决了模块提前启动或者不启动的异常,同时提升了IGCT控制模块的可靠性和稳定性。

铝/碳纤维自冲铆接结构力学性能研究

碳纤维由于其优异的性能,在车辆轻量化方面具有良好的发展前景。本文对AA5182铝合金和T300碳纤维自冲铆接结构进行了拉伸试验。研究不同拉伸速率对铝/碳纤维自冲铆接接头力学性能的影响。结果表明:在中速时,互锁结构保持较好从碳纤维板中脱出,铆钉周围碳纤维材料失效,接头强度取决于碳纤维的强度。在高速时,互锁结构失效,铆钉从碳纤维板中脱出。

NiCo-LDH中空纳米墙材料的制备及其电化学性能研究

以泡沫镍为生长基底、金属有机骨架材料(MOF)为牺牲模板,采用生长-蚀刻-沉积方法合成了中空纳米墙NiCo-LDH材料,并将其用在超级电容器的正极上。通过XRD、SEM、TEM、XPS和电化学工作站对材料的物相以及电化学性能进行表征和测试。结果表明,NiCo-LDH材料表现出强烈的类电池特性,在1 A/g电流密度下获得的比容量为739.9 C/g,远超于Co-MOF电极的160.3 C/g。MOF衍生的材料展现出优异的储能能力,有望应用在超级电容器的正极中。

磁脉冲点焊焊枪的设计及仿真分析

目的根据现有平板线圈的不足,设计了一种用于自动化作业的磁脉冲点焊焊枪。方法采用有限元模拟方法对比分析了磁脉冲点焊焊枪线圈和现有平板线圈的性能差异,并对磁脉冲点焊焊枪线圈的结构进行了优化。结果当线圈工作部分高10 mm、宽4 mm时,焊枪线圈和平板线圈的最大电流密度、最大磁感应强度、最大洛伦兹力分别为3.142×10^(10)A/m^(2)和3.639×10^(10)A/m^(2)、19.40 T和21.69 T、5.149×10^(11)N和1.626×10^(12)N。当线圈工作部分宽4 mm时,随着高度由10 mm降低至4 mm,焊枪线圈的最大电流密度和最大洛伦兹力分别提升了27.56%和57.64%。当驱动能力接近时,焊枪线圈所产生的位移仅为平板线圈的13.09%。当焊枪线圈工作部分截面为10 mm×10 mm的方形时,飞板凸台在20μs时的速度仅为200 m/s;而当截面为ϕ5.6 mm的圆形时,飞板凸台在19.2μs时便产生237 m/s的速度。结论在工作部分的高度和宽度相同的情况下,焊枪线圈的性能要弱于现有平板线圈的性能。在宽度不变的条件下降低焊枪线圈工作部分的高度可以增大飞板的电流密度、洛伦兹力和速度,并且在性能相近的情况下,焊枪线圈工作部分所受应力要小于现有平板线圈所受应力。另外,将磁脉冲点焊焊枪线圈工作部分的截面由方形替换为相同面积的圆形,可以获得更优的焊接条件。

融合车道线势场的模型预测车道保持方法

车道保持作为先进辅助驾驶(ADAS)的重要组成部分,对缓解驾驶疲劳和提升驾驶安全性意义重大。基于车道线势场设计与模型预测控制,提出了一种融合车道线势场的模型预测车道保持控制方法,以优化车道保持过程中的行驶稳定性与安全性。在Carsim&Simulink的联合仿真环境下,仿真结果表明,基于模型预测控制的车道保持算法对比PID控制,在跟踪精度与车辆稳定性方面都具有明显的优势,横向跟踪精度与车辆稳定性都有显著的提升;此外,与无融合车道线势场的车道保持模型预测控制对比,具有更好的车辆稳定性和通行效率(27.8 km/h vs 26.6 km/h),其最大横摆角速度与最大横向加速度均下降了10%左右。仿真结果验证了所提出算法的有效性和优越性,具备良好的工程指导价值。

电磁无铆钉铆接工艺及钢—铝接头力学性能研究

以AA5052铝合金薄板和DC52D+ZF高强钢薄板为研究对象,探究了不同放电能量下,电磁无铆钉铆接接头的镦头成形、微观形貌和力学性能。结果发现:放电能量值过小,会导致铆钉变形不足,难以形成良好的互锁结构;放电能量值过大,则会导致上板材材料流动过于充分,进而在颈部区域出现微裂纹甚至发生断裂。此外,电磁无铆钉铆接接头的平均互锁值Tu较常规液压无铆钉铆接接头高46.6%。硬度测量结果表明,电磁无铆钉铆接接头中心区域的硬度略高一些。剪切性能测试结果表明,电磁无铆钉铆接接头的剪切性能略高于常规液压无铆钉铆接接头。与常规液压无铆钉铆接接头对比,电磁无铆钉铆接接头在截面互锁程度、显微硬度及剪切性能方面均具有一定的优势。

铝/镁合金轴叉磁脉冲压接/胶接复合连接工艺与接头性能

面向汽车传动轴中轻量化材料的使用与连接需求,提出了一种6061-T6铝合金和AZ31B镁合金轴叉的磁脉冲压接/胶接复合连接工艺。通过改变放电次数、槽倾角和放电能量等工艺参数,对比分析了不同工艺下胶接接头、磁脉冲压接接头和磁脉冲压接/胶接复合连接接头力学性能的变化规律,并通过显微观测探究了不同试验参数对铝/镁合金接头性能的影响和机理。通过中性盐雾腐蚀试验观察了接头在不同周期下的腐蚀产物和形貌变化。结果表明,磁脉冲压接/胶接复合连接工艺能够实现镁合金和铝合金的高质量连接,放电能量25 kJ、槽倾角90°、放电3次时,接头最大扭矩达到1479.30 N·m;铝合金外管和镁合金槽底面的贴合区域长度随放电次数和槽倾角的增大而增加;胶粘剂的加入有利于降低接头的腐蚀速度。

面向无人车近距离行人跟踪的自适应双重识别技术

智能无人小车的感知系统作为前端输入,对小车的功能应用至关重要,但是现有的传感器均存在视野盲区,导致无人小车对近距离目标不敏感,易引发安全问题。因此,对近距离目标有效识别和跟踪成为了亟需解决的问题。提出一种自适应双重识别技术,该技术采用当前主流目标检测器和目标跟踪器,并结合重识别技术对近距离行人进行实时跟踪。该方法弥补了当前深度学习算法强依赖数据集的不足,提高了算法的通用性,增强了无人小车感知范围,提升了无人车的商业价值。实车实验表明,该算法可实现对近距离行人从远至近、从近至远的持续跟踪,行人ID保持稳定。

考虑单向拉伸预应变的DP780高强钢成形极限

为了建立双相钢DP780单向拉伸预应变条件下的成形极限曲线。对厚度为1.6 mm的DP780高强钢进行考虑单向拉伸预应变的力学性能测试。首先,在大试样上制造不同程度的单向拉伸预应变,随后在预变形后的大试样中心截取小试样进行单向拉伸测试并获取各向异性系数、断后伸长率和硬化系数等材料参数,从而基于半经验公式推导得到单向拉伸预应变条件下的成形极限曲线。单向拉伸预应变对材料性能参数和成形极限有显著影响。随着预应变程度的提升,断后伸长率逐步下降,当预应变达到12%时,断后伸长率下降幅度为35.4%。随着预应变的提升,平面应变到等双拉一侧区域内,成形极限点逐渐减小;单向拉伸一侧的成形极限曲线受预应变的影响向右偏移,但不随预应变的增加而改变。基于两步变形的物理实验和预测模型,能够高效地分析材料受特定预应变载荷下的力学性能,并建立准确反映预应变效应的成形极限图,便于工程技术人员在实际生产中对预应变板材的成形性能进行判断。