汽车安全调查分析报告——同济大学汽车学院汽车安全暑期这旅

我国死于车祸的人数每年都超过10万人!数据提醒着汽车安全的重要性。人们的交通安全意识是左右社会整体交通安全状况的第一因素。暑期我们分别在吉林大学、清华大学和同济大学进行了问卷调查，系统地了解了当代大学生对于汽车安全的认识状况。

同济大学汽车营销实训基地运作教学模式研究

在分析汽车营销实训基地含义的基础上,对同济大学建立汽车营销实训基地进行可行性分析,并建立汽车营销实训基地的教学模式,为高等院校汽车营销专业人才培养提供了理论依据和实践方法。

同济大学车辆工程领域全日制专业学位研究生校企联合培养模式的探索

介绍了同济大学车辆工程领域作为教育部全日制专业学位研究生教育综合改革试点,在人才培养模式、课程体系、管理体制等方面进行的探索和实践:拓展教学组织模式,构建了校内外有机结合的联合培养体系;以培养具有较强的社会责任感、国际视野和国家认证的创新性实践型卓越汽车工程师为目标,开展了校企"无缝对接"联合培养新模式探索;与上海大众、联合汽车电子等知名企业建立了满足工程教育改革需求的、培养工程创新能力的校企合作机制。

基于LSTM-POD的汽车湍流尾迹的高时间分辨速度场重构

本文针对方背Ahmed汽车标模的湍流尾迹,建立基于长短时记忆法(long short-term memory,LSTM)和本征正交分解(proper orthogonal decomposition, POD)相结合的深度学习模型LSTM-POD。通过建立非时间分辨平面速度场POD模态系数和若干离散点的时间分辨速度信号的映射关系,实现了方背Ahmed汽车标模湍流尾迹流场的高时间分辨率重构,并对比了不同时间步长配置,即单时间步长(LSTM-Sin)和多时间步长(LSTM-Mul)对重构效果的影响。研究表明:LSTM-POD模型在时间序列重构中具有较强的学习和泛化能力。另外,LSTM-Mul考虑到了时间上的连续性和相关性,相较于LSTM-Sin,其重构出的低阶模态系数和速度场与POD的重构结果更吻合。本研究提出的深度学习模型可以缓解通过实验及高精度数值模拟获取高时间分辨率流场数据资源消耗大、计算效率低等问题。

高校网络空间治理现状及主体特征分析——以同济大学为例

在新媒体时代,网络化的生存形态对社会主体产生着深远的影响。高校师生是广大网民中的中坚力量和网络意见领袖中的主力群体,因此高校网络空间治理水平对我国整体网络空间环境的净化具有重要影响。文章通过问卷调查分析,发现高校师生群体在网络使用行为、网络空间治理的认知等方面表现出积极的态势,但也存在上网目的泛娱乐化、网络素养有待提升等问题。高校应进一步提高网络空间治理能力,构建有力量、有温度的主流意识形态话语体系,坚持正确的舆论导向,传播主流的价值观,营造积极向上、风清气正的网络环境。

校企合作培养创新型人才的新模式——同济大学与上海大众联合培养预备工程师的探索与实践

以同济大学汽车学院与上海大众汽车有限公司联合培养预备工程师的实践为例，对校企合作培养创新性人才的意义背景、形式内容和模式等进行研究与探索。

3/4开口试验段汽车风洞的风阻测量误差分析与修正

汽车风洞用3/4开口试验段模拟真实道路气动环境,有限的试验段尺寸、地面边界层及射流剪切层会干扰流场,从而引起风阻测量误差。根据简化势流模型分析,3/4开口试验段存在模型实体阻塞、喷口阻塞、收集口阻塞以及水平压力梯度4项系统误差源,其中模型实体阻塞让风阻测量值偏低,喷口和收集口阻塞让风阻测量值偏高,彼此平衡抵消机制使3/4开口试验段风洞具有能够适应更大尺寸模型的优势。利用Mercker-Wiedemann修正方法,结合同济大学整车气动声学风洞,计算修正了3辆不同尺寸车型的风阻系数。结果显示:设定风阻系数误差不超过1%为标准,3/4开口试验段汽车风洞最大阻塞比为15%;水平压力梯度对风阻系数误差的影响更大,风洞设计和验收标准应保证dC_(p)(x)/dx≤0.001/m。

功率分流式混合动力汽车能量管理策略研究

混合动力汽车同时采用内燃机和电机作为驱动源,可以同时克服传统内燃机工作效率低和纯电汽车行驶里程短的问题。如何对两种驱动源进行合理分配成为了混合动力汽车能量管理的关键问题。这里针对一款复合功率分流式动力系统搭建了AMESim和MATLAB/Simulink的联合仿真平台,并在NEDC和WLTC工况下仿真分析了基于规则的CS能量管理策略和基于动态规划算法的能量管理策略。得出基于动态规划算法的能量在NEDC和WTLC下工况的最优燃油消耗量分别为5.77L/100km,6.57L/100km;相较于规则控制策略分别降低了4.15%、6.3%。

面向服务的理念在汽车电子软件架构中的实现路线研究

为了适应软件定义汽车的发展趋势并解决面向服务的架构(SOA)在汽车行业应用的适应性调整问题,首先总结了在汽车架构开发中应用SOA的环节及其优点;其次,以自动紧急制动系统软件架构开发为例,提出一种VSOA实施路线,提出一种实施路线需求分析流程,并分析了服务划分原则,指导了服务逻辑架构和软件架构的建立;最后,根据服务逻辑、软件架构、架构前瞻性,为分析案例建立一种域集中硬件通信架构,旨在促进汽车电子软件开发中对SOA的理解和应用,为实现更灵活、可扩展的汽车软件系统提供有益的经验和指导。

汽车车门密封空腔噪声及其传递实验研究

汽车车门密封系统风激下的发声和向车内的传声,其现象和机制复杂,研究较少,认识不明晰。以某SUV车门B柱、C柱第1道密封空腔和尾门密封空腔为研究对象,抽取其结构并等效成规则空腔结构;建立了在小型声学风洞中空腔发声和传声的实验测试平台和方法,开展了风激下的空腔声特性及其影响因素、密封条不同压缩量和密封间隙传声特性实验研究。研究结果表明:车门密封空腔形成的啸叫(尾门空腔)机理不同,低风速时是自激振荡与赫姆霍兹共振腔耦合共振产生,高风速时是自激振荡与空腔模态耦合共振产生,自激振荡以及在流体宽带激励下的空腔共振是频谱中其它峰值产生的根源;B柱和C柱空腔与尾门空腔密封条对声特征的影响差异较大;来流偏航角、俯仰角和湍流度变化对自激振荡激发的幅值和频率影响较大,是车内小于1000 Hz的带宽峰值噪声的来源之一;密封条压缩量较小时(如0~4 mm)其压缩量增加传声能力反而有增加的情况。基于空腔噪声理论得到的车门门缝小空腔声现象和机理是之前研究缺少的,具有独特性;密封条不同压缩量传声结论具有一定的实际应用价值。

基于图网络的汽车零部件应力场快速预测方法研究

有限元分析作为一种重要的计算机辅助工程技术,在汽车零部件开发中起着极为重要的作用,但是在分析复杂问题时耗时长,影响开发周期。为此,本文提出了一种以有限元仿真提供样本数据、以图网络技术建立有限元输入与输出间的映射关系的神经网络方法,将该图网络方法应用于座椅骨架总成的应力场预测。该预测方法中采用图节点和图边模拟了有限元模型中节点间的连接关系,由此表达有限元模型中单元之间的拓扑关系,并将预测结果与有限元仿真结果进行了对比。结果表明该方法能准确预测座椅骨架总成的最大应力及其出现的位置,对应力分布一致性均有较好的预测能力,且计算速度比相应有限元求解度快3个数量级以上。

基于改进纯跟踪的低速智能汽车路径跟踪控制

传统纯跟踪控制器在面向实际应用时往往难以较好地处理传感器信号延时、执行器响应滞后等因素带来的控制滞后问题以及欠缺内外部扰动干预下的自主抗干扰能力;同时在跟踪临近终点的目标点时,因前视距离作为控制律的分母且逐渐减小,导致输入转角值发生突变且伴随方向盘出现不稳定地晃动现象,影响行驶稳定性及人员乘坐体验感。针对此,提出了一种基于改进纯跟踪的路径跟踪控制器。首先,构建了纯跟踪控制器的基础模型并为改善纯跟踪控制的滞后影响,建立了一种结合规划路径和规划速度信息的道路预瞄模型。然后考虑系统因内部及外部环境影响产生的未知干扰并设计非线性扩张状态观测器(nonlinear expanded state observer,NESO)进行扰动估计及实时补偿,以提升纯跟踪控制器的抗干扰能力。并进一步通过转向稳定调节模型以改善纯跟踪控制器临近终点时的转角突变问题。最终,基于软件在环动力学仿真平台以不同初始航向及存在初始偏差工况下测试所提控制器的有效性,并进一步在实车平台进行闭环测试验证,实验结果表明改进的纯跟踪算法具有良好的跟踪精度和转向平顺性。

考虑环境因素的电动汽车充电站实时负荷预测模型

为了减少电动汽车大规模集成到电网造成的不利影响,提出了一种能够实现充电站充电负荷精准预测的方法。该方法利用LightGBM(light gradient boosting machine)与XGBoost(eXtreme gradient boosting)模型构建线下-线上组合模型。考虑充电负荷、时间、温度、天气等历史数据,利用LightGBM模型初步建立充电负荷线下预测模型;基于XGBoost模型,以线下预测模型输出负荷和实际负荷的误差为优化目标,实时变化的交通流量为协变量,建立线上预测模型,并对初步预测结果进行误差修正。某市实际充电站预测结果表明,相比于随机森林(RF)、LightGBM模型、XGBoost模型、多层感知机(MLP)以及LightGBM-RF组合模型,该组合模型具有更高的预测精度,同时可以准确预测不同充电站的实时充电负荷。

汽车在环境风洞内流场的数值模拟与实验研究

为研究汽车在环境风洞内的流场特性,建立了环境风洞和整车数值模型,考虑了风洞喷口和收缩段的阻塞效应、边界层抽吸以及实验设施等对汽车流场的干扰效应,对环境风洞内汽车前方、车身和车轮周围、冷却模块以及机舱内的流场进行了数值模拟。对车身表面的静压以及车身周围和车底部的风速等进行测试,通过数值模拟结果与实验结果的对比,表明数值风洞能准确预测汽车在环境风洞内的流场特性。研究结果显示:汽车前端气流的速度分布沿着气流方向发生显著变化,越接近前端冷却模块时风速的均匀性变得越差;汽车底部气流受地面、车底和轮胎旋转等的共同影响呈现规律性的变化,车底风速沿车身纵向先增大后减小。本方法对研究汽车在环境风洞内的热气动性能以及开发数值风洞提供了新的思路和参考。

电动汽车电驱动系统容性轴电压建模研究

基于高频和低频信号的不同特征,进行了分离建模,提出了一种无需通电便可预测电动汽车电驱动系统容性轴电压的模型和估计方法。在轴电压模型的基础上,进一步考虑变速箱的影响,建立了变速箱的电路模型,从而可获得变速箱传动轴与电机轴的轴电压估计,实现电动汽车电驱动系统的轴电压建模和计算。通过实验对电机轴电压进行了测量,并将实测电机轴电压与仿真数据进行了对比,对比结果验证了模型的准确性。

基于VSOME/IP的汽车E/E架构分布式服务框架设计研究

新型汽车电子电气架构下的车载软件需具备可复用、易扩展、松耦合、兼容互操作等特点。为了将汽车电子控制单元(ECU)上的应用程序抽象为服务,以开源的分布式通信中间件VSOME/IP和远程过程调用框架CommonAPI C++为基础,提出了一种基于VSOME/IP的分布式服务框架。该框架利用Franca IDL服务接口描述语言提高开发人员构建服务效率;通过路由管理器实现了服务框架中服务注册中心组件,为分布式系统提供服务发布、服务订阅、状态同步、消息通知等功能,并采用SOME/IP作为底层通信协议,为系统提供发布订阅式和请求响应式的服务调用方式。

智能网联汽车模式管理系统设计与开发

针对智能网联汽车整车生命周期内不同工作场景下电池能耗过高而引起的馈电问题,设计开发一种汽车模式管理系统,降低整车电子控制单元(ECU)的能耗,达到节约蓄电池电能的目的,有利于提升蓄电池的使用寿命。首先,分析整车生命周期内电源管理需求,并提出模式管理系统的总体设计方案。其次,根据使用场景定义不同车辆模式,通过功能降级对其进行节电控制。然后,介绍模式切换逻辑策略以及模式的节约用电控制方法。最后,通过实车采集正常模式和运输模式下平均静态电流值进行对比。分析表明,运输模式下整车静态电流更低,提高了整车静置时间达到节约电能的效果,验证模式管理系统的有效性。

基于数值仿真的电动汽车高速齿轮轮辐结构优化设计

随着电动汽车对电驱动系统噪声、振动与声振粗糙度(Noise·Vibration·Harshness,NVH)性能的要求越来越高,对电驱动传动系统齿轮设计提出了更高的要求。基于数值仿真的方法对电驱动传动系统平行轴式减速器大齿轮轮辐结构进行了优化设计。从齿轮模态、齿根应力、传动误差和制造误差敏感性4个方面分析对比了简单板式、圆减重孔板式、长减重孔板式、加强筋板式和交错板式5种大齿轮轮辐结构设计。结果表明,交错板式轮辐结构在齿轮模态、齿根应力、传动误差和制造误差敏感性4个方面都具有优势,尤其在齿轮模态频率方面,相比其他4种方案有显著提升。采用所提方法优化设计的交错板式轮辐结构,在同等质量条件下相比常见的圆减重孔板式结构,齿轮1阶模态频率提高72%,传动误差降低18%,可有效避免大齿轮共振引起的高速齿轮啸叫问题。

基于工况识别的纯电动汽车2DCT换挡策略研究

为使纯电动汽车具有更好的经济性,同时保持较好的动力性,针对自主研发的纯电动汽车两挡干式双离合变速器(2DCT),提出一种基于工况识别的实时换挡策略。通过径向基神经网络预测车速,利用动态规划提取7种循环工况的最优换挡点,并搭建基于相似度比对的工况识别模型,对车辆行驶工况进行识别,实现实时换挡。基于MATLAB/Simulink进行仿真并完成2DCT台架实验。结果表明,提出的基于工况识别的实时换挡策略能同时兼顾车辆的经济性和换挡频率。

软件在环测试理念在基于SOA架构汽车软件测试中的应用探索

文章旨在探讨SIL在搭载了面向服务架构SOA汽车软件功能测试中的应用,并重点关注软件在环测试在早期测试阶段的优势,包括对软件缺陷的提前发现和解决,以及搭建SIL台架所能节省的成本等,期望能在实际工程应用中,可以进一步缩短整体软件开发周期,提高软件测试的效率,提升软件品质。