全球重点企业燃料电池汽车关键技术发展研究

从专利角度出发,结合在燃料电池汽车技术领域内领先业内以通用、丰田为代表的汽车企业的专利布局、核心技术、专利引证,分析、总结燃料电池汽车关键技术的发展方向并提出未来产业战略的构想。

汽车转向节拓扑优化方法研究及应用

为使汽车悬架系统中机件转向节在轻量化的基础上满足各工况下的汽车动力学性能要求,运用折衷规划法定义多工况下转向节的静态刚度和第1阶模态频率最大化的综合目标函数,进行结构的拓扑优化。以某方程式赛车转向节为例进行优化的结果表明,转向节的刚度和1阶模态频率均有显著提高,质量有所减轻,说明该方法可行有效。

新能源汽车发展影响因素分析及保有量预测

新能源汽车保有量预测能够反映未来汽车能源多元化发展的趋势,这对政府调控、车企发展方向和能源部门决策都具有重要意义。分析包括经济、政策的宏观因素和汽车价格等微观因素对新能源汽车保有量的影响,建立多种因素控制结果的新能源汽车保有量的数学预测模型,并给定一种因素自变量的输入矩阵,得到预测结果。在特定因素变量的输入下,对CNG汽车、LNG汽车、纯电动汽车和插电式混合动力汽车在中期以及中长期的保有量进行预测。

对转双转子电机在电动汽车上的驱动特性

研究了一种基于对转双转子电机的电动汽车驱动系统,并对其进行数学建模和仿真分析.分析了双转子电机左右输出轴及传动机构转动惯量的差异对汽车驱动的影响,建立了基于双指数模型的纵向附着系数计算模型.通过理论推导结合仿真分析发现:基于对转双转子电机的驱动系统具有转弯差速功能,转弯时电磁转矩不变;内外转子两侧传动机构的总转动惯量差异对电动汽车的驱动加速度影响很小,在滑移率较小的情况下,汽车两侧车轮几乎具有相同的加速度、速度和滑移率变化量;只要把内外转子两侧传动机构的总转动惯量差异控制在较小的范围内,即使在汽车完全打滑的情况下,汽车两侧车轮的加速度和速度也相差不大.

双电机四驱电动汽车自适应复合防抱死控制

为了进一步提高双电机四驱电动汽车防抱死控制的响应速度和精度,在电液复合变参数PID防抱死系统的基础上,采用径向基函数神经网络系统对电动汽车电液复合制动系统进行在线辨识,利用车轮滑移率对于电机制动转矩变化的灵敏度信息对PID的控制参数进行滚动优化调整,实现自适应复合防抱死控制。运用离线仿真和快速控制原型在环实时实验对控制算法和在线实时控制效果进行了验证,结果表明:改进的控制算法提高了系统的控制精度和响应速度,而且满足控制系统的实时性要求。

一种纯电动汽车动力换挡式机械变速器

针对纯电动汽车驱动特点,研究了一种新型的面向纯电动汽车的动力换挡式机械变速器,该变速器由单作动件实现换挡,传动结构与机械式变速器相似。推导并建立了换挡过程的数学模型,研究了变速器转矩相与惯性相动态性能,结合台架实验结果,论证了研发的变速器在高低挡切换时,动力交替过程保持连续变化,能够满足快速平稳动力换挡性能。对变速器在整车应用方面进行了研究,结果表明,与其他变速器相比,研发的变速器能够较好地兼顾电动汽车整车性能和成本要求。

新能源汽车驱动电机专利信息分析

采用Thomson Innovation专利检索分析平台搜集整理驱动电机相关专利,通过分析国内外驱动电机专利的申请时间趋势、国别分布、申请人排名、技术热点分布以及国内专利省市分布,了解国内外驱动电机专利技术的发展现状,对比指出国内专利申请特点以及存在的问题,并尝试性地为国内驱动电机相关企业和科研机构提出相应的发展建议。

基于参数反求的汽车乘员肋骨有限元模型

为预测和评判汽车碰撞事故中乘员胸部肋骨骨折引起的胸部损伤,对一位中国成年男性志愿者进行CT扫描,建立了具有人体解剖学结构的肋骨有限元模型。为提高模型的生物仿真度,通过动物组织反求试验获得肋骨材料参数。模型用Kindig所做的人体肋骨载荷试验进行验证,并与直接引用参考文献材料参数得到的仿真数据进行比较。结果表明:其位移-反作用力曲线与试验曲线吻合较好;采用反求方法获取的材料参数进行仿真计算时肋骨具有更好的生物仿真度。

考虑操纵稳定性的自动驾驶汽车轨迹综合优化方法

针对自动驾驶汽车在局部轨迹规划上对车辆操纵稳定性考虑不足、对车辆模型过度简化和缺少对车辆舒适性客观评价的问题,建立了考虑车辆操纵稳定性的车辆三自由度模型,模拟自动驾驶汽车换道场景,根据输入车轮转角得到输出的换道轨迹,运算得到车辆换道行驶参数化方程和行驶轨迹特征.运用BP神经网络对行驶轨迹特征进行识别,得到自动驾驶汽车换道持续时间和横向偏移距离所对应的车轮转角变化关系.在不同换道车速下,根据不同换道持续时间和横向偏移距离,输入车轮转角得到换道优化轨迹簇和操纵稳定性参数.在只考虑行驶效率和安全的常规轨迹优化方法的基础上,构建轨迹综合优化目标函数,考虑表征车辆换道过程舒适性和操纵稳定性的(横摆、侧倾、侧向)加速度变化率均值,提出一种基于行驶效率、安全性、舒适性和操纵稳定性的轨迹综合优化方法.对轨迹综合优化目标函数进行求解得到最优换道行驶轨迹,联合仿真结果表明该方法优于常规轨迹优化方法且舒适性、操纵稳定性改善达20%以上.

纯电动汽车车载充电技术的发展研究

纯电动汽车作为汽车工业的未来发展方向,近年来发展势头良好。车载充电技术作为纯电动汽车领域的关键技术之一,一直以来各大汽车公司以及科研单位等都视之为研究的重点。通过分析全球以及中国的车载充电技术专利申请趋势、研究热点及高产机构分布,得出全球的技术发展特点,得知中国在这一领域具有的优势和不足。随着车载充电技术的迅速发展,中国需要抓住发展机遇,加快技术研发和专利布局的步伐。

自然暴露下汽车座椅热负荷的数值模拟及试验

针对汽车内乘员热舒适性问题,为分析自然暴露下汽车舱内座椅的热负荷变化规律及其影响因素,首先在我国海南省琼海市湿热自然环境试验站对某款国产黑色轿车进行自然暴露试验,测试分析了1年内试验车辆内、外的热环境变化。采用热网格法对整车模型进行热负荷分析,仿真得到舱内座椅传热过程中各传热方式的热流量变化,并进一步研究了座椅表面材料特性、车窗玻璃、汽车停放环境等因素对座椅表面温度场的影响规律。结果表明:汽车座椅主要受太阳辐射作用而升温,升温机理依次为表面辐射、热传导和对流散热;合理改变座椅表面材料吸收率、汽车车窗玻璃的透射率和汽车的停放位置,可以有效降低汽车舱内车座椅的表面温度,从而改善其热负荷状况。

汽车碰撞中乘员腹部损伤机理及生物力学响应研究进展

在汽车碰撞中,乘员腹部损伤最常见的是实质性脏器损伤,如肝脏、脾脏、肾脏等,主要由汽车前部转向系统、侧门、仪表盘、安全气囊等造成。汽车碰撞中乘员腹部损伤生物力学的研究任务是探讨腹部各组织和器官的损伤与力学因素的关系,比如力、加速度、变形等,建立相关的评估损伤标准参数。分别从腹部损伤影响因素、腹部生物力学响应、腹部损伤耐受限度等方面对近年来国内外在汽车碰撞乘员腹部损伤生物力学方面的研究进展做了总结概括。

基于轴间驱动力分配的汽车操纵稳定性控制

建立了基于扩展Elman网络的四驱电动汽车变速转向预测模型,以系统辨识的方法建立了该神经网络的非线性自适应预测控制器,经前后轴纵向力分配比例的反馈,借助对轴间驱动力分配的控制对车辆的稳定性控制问题进行了研究.仿真分析结果表明,这一方法具有很好的预测控制能力,控制动作平滑,目标跟踪迅速,能有效改善车辆的侧向动力学稳定性,在大多数情况下可辅助驾驶员对车辆的转向特性做出必要的修正.

基于SORA方法的汽车耐撞性优化

通过分析序列优化与可靠性评估方法(SORA)的单循环优化策略,建立了对轿车耐撞性的SORA优化流程。构造了正面40%重叠可变形壁障碰撞响应的近似模型,应用SORA方法,将可靠性分析和确定性优化分开依次进行,从而保证计算精度的同时提高了计算效率。优化结果验证表明SORA方法有效,优化后该轿车的耐撞性和轻量化指标都达到预期目标。

汽车电动助力转向的机电耦合系统开发

为满足微型纯电动汽车转向轻便和高速稳定行驶的性能需求,进行了转向系统的电动助力设计优化。综合考虑转向系统几何结构、电机助力参量等因素的影响,实现了电动助力系统参数化并建立了机电耦合数学模型。构建考虑车速影响的助力特性曲线并对函数精确度进行控制,提高拟合准确度,确定电机力矩控制特性。电动助力系统应用基于模糊自适应PID控制策略,控制电机电流误差,减少电流偏差,提高辅助力的精准度。利用建立的机电耦合数学模型、电机转矩控制特性和PID控制策略,在MATLAB/Simulink和ADAMS/CAR中构建机械与助力电机控制模型,进行联合仿真,与非助力系统进行对比分析了连续转向、高速行驶转向和大角加速度转向3种行驶工况的仿真结果,结果表明:电动助力系统在中低速蛇形行驶中,减轻约48%转向力矩,有效实现汽车的转向轻便,在高速行驶转向中缩短了车辆达到高速稳定行驶约20%的时间。

电动汽车电池包底部锥状物冲击下的力学响应分析

为研究地面碰撞事故对电动汽车电池包的损伤,以某款电动汽车的电池包为研究对象。通过建立电池包的CAD模型,在Hypermesh中建立电池包的精细化有限元模型,随后通过模态实验与仿真证明了模型的准确性。动态速度下的侵入是地面碰撞过程中的主要故障模式。采用速度为1~5m/s的锥形冲头对电池包进行动态冲击,得到冲击载荷作用下电池包结构的应力和应变分布情况及最大值,将结果与准静态作用下的结果进行比较,结果显示:不同速度作用下的电池包失效位移小于准静态下失效位移,且随着速度的增大,失效位移越来越小,但是失效的临界力却更大。进一步对不同锥形冲击物的顶角和顶端半径进行参数化研究,全面揭示电池包在地面冲击下的响应。研究结果对于动力电池包的地面碰撞分析及电池包的安全性能研究有参考意义。

非线性几何框架模型在电动汽车车身正向设计中的应用

传统汽车车身正向设计流程中构建概念简化模型时精度较低,无法良好反映详细设计阶段中梁截面单元的复杂实际问题。为提高汽车车身正向设计的准确性并探索电动汽车车身正向设计的开发流程,提出了一种采用非线性几何框架及复杂梁截面单元来逼近车身造型的概念简化模型构建新方法。将所提方法应用于电动汽车车身正向设计,进一步完成概念设计、分析预测、详细设计与分析以及样车试验阶段的测试与分析,并提出了概念简化模型的合理性评估依据。研究结果表明:概念简化模型的静/动态性能指标误差均小于25%,所提概念简化模型构建方法能在电动汽车车身正向设计中得到很好的应用,并能合理预测后期详细设计及样车的整体性能。

基于1dCNN-LSTM量化单体异常性的动力电池故障诊断方法

准确的动力电池单体性能评估对保障动力电池安全具有重要意义。目前基于数据驱动的电池故障诊断算法,大多对各单体电池进行相互比较,根据各单体电压等特征参数之间的差异,使用分类算法将离群单体认定为故障单体。然而当动力电池包内有多个异常表现相似的电池单体,或所有单体性能整体恶化时,难以区分甚至没有显著离群的个别单体,相互比较策略的应用范围受到限制。本文提出了一种基于1dCNN-LSTM量化单体异常性的动力电池故障诊断方法,结合车辆运动状态、驱动系统状态及动力电池电信号3类特征,建立1dCNN-LSTM融合模型估计理想状态下的单体实时电压参考值,根据各单体电压实测值与参考值之间的差异,量化各单体异常性。结合实际案例表明,对于因单体故障导致热失控的案例,本方法可以提前7日识别故障单体相比其他单体的明显异常,且可以在距离事故发生1年前甚至更早的放电片段中发现潜在风险;针对无明显单体不一致的整体恶化案例,可以实现事故发生前7日内的整体性能恶化过程跟踪。

融合语义信息与物体级几何特征的实时动态激光SLAM算法

针对现有的激光SLAM算法在动态场景下鲁棒性差、定位与建图精度易受动态物体干扰的问题,提出了一种融合语义信息与物体级几何特征的实时动态激光SLAM算法Object-SuMa。首先通过地面滤波、物体分割、方向包围盒解算等过程,生成物体级几何特征并表示为纹理,用于并行计算和修正物体内部错误的语义分割结果;然后在配准过程中分解计算方向包围盒间的IOU,并基于包围盒IOU和语义分割结果引入物体级几何加权和语义加权,减少误匹配和动态点匹配;借助图形渲染管线构建并行计算过程,进行地面点配准和非地面点配准两步优化,降低计算复杂度和耗时;最后在KITTI里程计数据集测试表明,Object-SuMa算法相比SuMa++算法的相对位姿估计精度提升15%,ICP平均耗时下降17%,改善了动态场景下的激光SLAM定位精度和鲁棒性。

动态场景下基于3D多目标追踪的实时视觉SLAM方法研究

近年来一些解决动态场景下的SLAM技术被提出,其中SLAM与MOT结合的技术路线不仅可解决动态场景问题,还可以提高系统对周围场景的理解,获得了更大关注。本文介绍了一种高效的实时在线视觉SLAMMOT融合系统,以双目视觉或RGBD作为输入,只须借助2D目标检测网络,便能高效、准确、鲁棒地跟踪相机以及动态目标的位姿,并生成稀疏点云地图。为提高多动态目标追踪的精度与准确度,引入了级联匹配与IOU匹配结合的策略;利用阿克曼转向模型来简化追踪目标的运动,减少求解动态目标位姿所需匹配点的数量;利用因子图将相机与动态目标的追踪结果进行联合优化,同时提高相机、追踪目标的位姿和地图点的精度。最后在KITTI跟踪数据集上与其他方法进行比较。结果表明,在满足实时性要求的前提下,该方法仍能准确地追踪相机以及动态目标位姿。