基于顾客需求的汽车商品化属性研究——以重庆长安汽车股份有限公司为例

将顾客需求更加准确地转化为产品要求,是实现精准策划,指导产品开发,提升产品竞争力的有效手段。通过前期准备、顾客需求研究、结果输出、产品转化及监控四个阶段,将顾客需求转化为汽车产品的商品化属性要求,形成一套汽车商品化属性研究方法,对企业成功开发新产品具有重要作用。

数智化转型、多元回归模型与产品多维决策分析——长安汽车量价分析模型(CA-MDM)应用探索

针对传统产品量本利分析模型的多重局限性、企业数智化管控加速转型和汽车行业市场竞争进入白热化,汽车新产品、新赛道、新场景等诸多方面日新月异的背景,重庆长安汽车创造性地提出了量价分析模型(CAMDM)。这是以汽车行业和客户数智化为基础,运用市场需求理论,通过Facebook开源框架Prophet模型进行销量预测,结合延续(Carry-Over)价格指数对各类影响因子进行量化分析,建立以市占率和价格为核心的多元回归模型。该模型利用岭回归算法预测相关产品的均衡销量和价格,强调产品经营的前瞻性,强化新品上市的规模、价格与市场实际需求的匹配度和互动,确保产品上市的量价和市场需求基本一致,为企业资源精准投放、盈利能力持续提升和管理经验积淀推广提供了系统方案,应该成为中国企业数智化财务管理的最佳实践案例。

基于匝道合流数据的自动驾驶汽车安全性测试评价方法

针对自动驾驶汽车测试场景不明确、评价模型主观性强等问题,研究了高速匝道汇入场景下的典型测试场景提取方法和自动驾驶汽车匝道汇入安全性客观评价方法。深入分析了匝道汇入功能场景下的逻辑场景要素,对自然驾驶数据中的自车速度、车间距离、前车车速等逻辑场景要素进行聚类,得到两类典型的匝道汇入测试场景用于自动驾驶汽车的仿真测试。构建多层次自动驾驶汽车评价体系,引入基于自然驾驶数据的核密度估计模型来获取指标最优阈值,建立以最优阈值为参考序列、以层次分析法(AHP)和客观赋权法(CRITIC)为权重输入的灰色关联理评价模型,对自动驾驶汽车在汇入过程中的安全性进行客观评价。评价结果表明:基于核密度估计的灰色关联理论模型评价结果与主观模糊综合分析模型的评价结果相似率达98.01%,验证了客观模型的有效性。

BEV特征下激光雷达和单目相机融合的目标检测算法研究

为提高自动驾驶汽车对周围目标物的检测精度,提出了一种激光雷达和单目图像数据在鸟瞰图特征上融合的目标物检测算法(monocular-bird’s eye view fusion,Mono-BEVFusion)。为构建相机BEV特征,搭建了简单高效的深度预测网络预测相机特征的深度,基于显式监督的方法用深度真值对其进行监督。构建激光雷达BEV特征时,将激光点云体素化为柱状网格转化到BEV特征下,设计BEV特征融合网络将激光点云BEV特征和相机BEV特征融合,将融合特征输入到目标检测框架得到目标物(汽车、行人和骑行人)检测结果。利用KITTI数据集和实车路采数据对Mono-BEVFusion融合算法进行评估,实验结果表明该算法相较于现有融合算法综合平均精度提升了2.90个百分点,其中汽车类和行人类单项检测精度分别提升3.38个百分点和4.13个百分点。Mono-BEVFusion融合算法对遮挡目标或者距离较远的目标有较稳定的检测效果,能够有效避免单传感器的漏检现象,具有较好的实际应用价值。

车用SLM成形DP780钢的疲劳损伤非线性电磁超声换能检测

为了提高对车用选区激光熔化(SLM)成形DP780钢的疲劳损伤检测精度,提出了一种基于非线性电磁超声换能的疲劳加载信号分析方法,通过高次谐波检测技术测定合金的损伤情况。研究结果表明:时域信号波形相对较为稳定,基波幅值在频率为5 MPa时出现,在5000次疲劳测试后,与初始试件相比,试样中产生信号的幅值更显著。非线性电磁超声换能检测很容易影响二次谐波的产生。二次谐波具有更高的幅值,大量疲劳裂纹存在于基体内部。本研究可满足精准检测疲劳损伤条件。在对疲劳损伤程度确定时,参考疲劳寿命和循环加载周次,超声非线性系数在周边测试点处增长幅度相对较小,中心测试点较大,主要原因是内部结构变形情况更明显。

汽车整车多级生产线协同排序优化方法

为满足汽车整车生产线不同工艺车间对车身序列的不同需求,提高汽车生产线多工艺车间的协同生产能力并降低生产成本,提出一种面向汽车整车多级生产线的协同排序优化方法。分析了汽车生产过程中不同工艺车间对车身序列的不同需求,在考虑焊接车间车型更换次数、涂装车间颜色更换次数、总装车间总超载和空闲时间、总装车间物料消耗均衡等传统优化目标的基础上,搭建了缓冲区重排序成本的目标函数,并以此构建了汽车整车多级生产线协同排序多目标优化模型,然后采用基于启发式出入站规则的第三代非支配排序遗传算法对模型进行优化求解。最后通过某公司的实际生产案例,验证了所提模型和方法的有效性。

燃料电池客车集中冷却系统仿真与优化

为了解决氢燃料电池客车的各类独立冷却系统并存、系统冗余、所占空间大的问题,目前主要方法是尽可能对各放热元件进行集中冷却,因此集中冷却系统的设计方法变得越来越重要。基于某氢燃料电池客车厂提出的某车型集中冷却系统冷却效果不理想课题,运用KULI软件对集中冷却系统进行建模、仿真分析,提出系统优化方案:改变风扇直径和放热元件集中冷却系统水循环回路拓扑图。研究结果表明,运用KULI软件对氢燃料电池客车集中冷却系统进行建模,通过仿真分析可以优化集中冷却系统,从而解决冷却效果不理想问题。

基于ADAMS/Insight灵敏度分析的轿车前桥硬点优化

悬架是连接车轮和车身的连接装置,用来传递和缓冲来自路面激励产生的一切力和力矩,对导向和稳定车辆运动起着极其重要的作用,而悬架连接杆的空间布置决定了车轮运动姿态和车身运动姿态,所以在车辆动态性能(操稳、舒适性、加速、制动等)开发过程中,悬架布置及其性能开发一直是各个主机厂在底盘性能开发的重点.

考虑驾驶风格的高密度立交群出入口车辆驾驶风险研究

为分析不同驾驶风格驾驶人车辆的驾驶风险,在重庆内环快速路开展了高密度立交群实车驾驶试验,使用车载仪器采集车辆行驶轨迹、速度等运行参数,通过因子分析和聚类分析等方法,提取车辆速度、加速度和横向位移等参数,以此为依据将驾驶风格分为3个类型,即保守型、常规型和冒险型。通过车辆驶离和汇入主线过程中的轨迹偏移,分析了不同驾驶风格的行车轨迹特征,结果表明:冒险型驾驶人的轨迹偏移高于其余2种驾驶风格的驾驶人,且轨迹偏移的分布较为分散;在驶离/汇入主线时,冒险型驾驶人所需要的换道时间更短、换道起始位置更靠前、换道频次也多于另外2种驾驶风格;以速度波动和加速度波动作为驾驶风险评价指标,两者大小均是冒险型>常规型>保守型;利用熵权法确定指标权重并得到驾驶风险率,将其按照不同驾驶风格分类,结果表明:在主线出口位置,呈现明显的分布特征,即冒险型>常规型>保守型,而在主线入口位置,冒险型与常规型的驾驶风险率大小相差无异,但冒险型驾驶人分布更加离散。分析不同驾驶风格驾驶人的驾驶风险率,有助于提高驾驶人的行驶安全性。

城市道路下分心行为对驾驶员驾驶绩效的影响

为探究城市道路条件下常见驾驶分心行为对驾驶绩效的影响,以16名青年志愿者为被试,开展实车驾驶试验,测量车辆纵向和横向行驶参数,对比分析正常驾驶和分心驾驶状态下的驾驶绩效,并探讨驾驶经验的影响。结果表明:3种分心行为均使横向加速度标准差和纵向加速度标准差增加,而使速度均值降低,说明驾驶员通过速度和转向控制补偿分心状态下的驾驶绩效;交谈对速度均值和纵向加速度均值、阅读广告对速度标准差和横向加速度均值具有显著性影响(p<0.05);接听电话时,经验驾驶员速度标准差明显高于新手(p=0.021);接听电话和阅读广告次任务下,经验驾驶员的横向加速度均值均明显较高(p=0.003,p=0.004),说明经验丰富的驾驶员受分心行为的影响程度更低。

基于深度卷积自编码器和多尺度残差收缩网络的滚动轴承寿命状态识别

针对滚动轴承早期故障识别困难、退化性能难以准确评估的问题,提出了基于深度卷积自编码器(DCAE)和多尺度残差收缩网络(MSRSN)的滚动轴承寿命状态识别方法。首先,为获得清晰的故障特征频率及倍频,将原始数据样本转换为包络谱输入深度卷积自编码器中,实现轴承寿命状态特征的自动提取与表达,并基于多维尺度分析(MDS)算法约简寿命状态特征获得低维特征,然后计算低维特征空间内样本间的欧几里得距离(ED),即为轴承性能衰退评估指标;其次,为全面提取轴承性能衰退特征,提出了改进的多尺度残差收缩网络识别模型,并开发了ReLU与DropBlock正则化相结合的新激活策略增强模型的抗噪性;最后,将所提方法及对比方法应用于轴承全寿命实验数据。实验结果表明:笔者提出的性能衰退评估指标能够精准地识别轴承性能退化起始点以及刻画轴承的退化趋势,所提出的改进的多尺度残差收缩网络识别模型在S SNR=-4~6 dB环境中平均识别正确率为91.75%,能够准确识别轴承寿命状态,验证了方法的实用性以及有效性。

机械冲击下坐姿人体舒适性主客观评价

为减小主观随意性带来的偏差,引入最大化差异度量(MaxDiff)方法展开机械冲击下坐姿人体不适的主观评价试验,并结合加速度和惯性力客观指标对舒适性进行评价。构造了16个具有不同标称频率或位移幅值的冲击信号,基于MaxDiff方法得到12名受试者的主观评分。利用加速度传感器和测力板获取受试者的客观数据,提取其峰值、峰峰值、振动剂量值、最大瞬态振动值等客观评价指标,并采用相关性分析方法以及线性回归拟合进行主客观关联性分析。主观评价结果表明,随着机械冲击信号标称频率和位移幅值的增大,人体舒适性均变差。标称频率主客观数据之间具有较大相关性,客观指标(除振动剂量值外)的相关系数均在0.9左右。线性拟合回归结果表明,加速度和惯性力的峰值、峰峰值、最大瞬态振动值可作为表征冲击工况下坐姿人体舒适性的客观指标,而加速度比惯性力更适合用于表征舒适性。

高密度立交出入口车辆纵向运行特性

为明确车辆在高密度互通立交主线入口、出口以及连接段的纵向运行速度特征,在重庆市选取了5座立交为研究对象,开展了47名驾驶员的小客车实车驾驶试验。通过speedbox和mobileye等实验仪器采集的数据,包括车辆运行速度、纵向加速度等,对数据进行处理并按入口、出口及连接段分类提取数据,绘制出对应的速度曲线图,以明确车辆在高密度互通立交出入口以及连接段的纵向运行特性。分析结果表明:入口处速度趋势有两类,平行式入口是上升-平稳,直接式入口是持续上升,平行式入口速度均值高于直接式,平行式入口速度标准差小于直接式;不同类型入口对驾驶人的加速操作选择具有一定影响;平行式入口在纵向加速度均值上较直接式入口低;出口处速度分布整体呈平稳下降趋势,平行式的运行速度均值低于直接式,但速度标准差却更高;出口速度变化特征点受驾驶人在主线出口减速偏好性影响;平行式出口减速度最大值与均值均大于直接式;相邻立交净距较短时,连接段的速度变化较为平缓,并且不同驾驶人的速度幅值比较接近;而常规净距的相邻立交,连接段的速度波动性大且离散。研究成果为高密度互通立交出入口及连接段的安全性评价以及安全改善提供了理论支撑以及基础数据支撑。

汽车乘员舱个性化热舒适智能空调决策系统设计

为了进一步提高汽车乘员舱空调系统的智能化和舒适性水平,本文提出了一种基于热舒适理论的个性化智能空调决策系统设计方案。首先,针对汽车乘员舱改进了基于PMV(predicted mean vote)和PPD(predicted percentage of dissatisfaction)理论的热舒适性计算方法;进一步,利用人体画像技术实现了乘员舱驾乘人员的热舒适性特征提取,并在专家经验知识的基础上构建了具有理论计算依据的乘员舱热舒适数据集;然后,利用机器学习算法搭建了个性化热舒适空调系统随机森林决策模型,以此满足个性化热舒适智能决策需求;最后,给出了完整的系统框架和设计。测试结果显示所提出的系统模型决策准确率在90%以上,实车测试结果表明:本文系统能够识别驾乘人员特征,实时进行个性化热舒适性参数推荐,验证了本研究决策方法的有效性和实用价值。

镁合金薄壁空心型材挤压壁厚减薄问题的有限元分析及解决方案

对镁合金薄壁空心型材在实际生产过程中出现壁厚减薄的缺陷,采用数值模拟方法进行研究,分析了挤压过程中金属流速和压力分布情况,模拟结果表明,焊合室内压力不均及出模口处沿挤压方向金属流动速度差异,是导致型材壁厚减薄的主要原因,且模拟得到的壁厚值与实际测量值基本吻合。提出了控制型材壁厚的改进方案,对型材挤压模具结构进行改进,即增加焊合室高度和修改分流孔尺寸。其中修改分流孔尺寸的方案能得到壁厚较均匀的型材,是可行的方案。研究结果表明,有限元方法对复杂型材挤压生产中挤压模具和挤压工艺的优化有直接的指导意义。

热塑性碳纤维/尼龙6复合材料界面优化及零件快速成型工艺研究

碳纤维复合材料具有质轻高强等优势,是绝佳的轻量化材料,但汽车常用的碳纤维复合材料以环氧树脂等热固性树脂为基体,大规模应用会面临不易回收的难题。热塑性碳纤维复合材料具有易回收的优势,但其如何提升碳纤维与热塑性树脂的界面结合力及零件成型效率是行业难题。本文以热塑性碳纤维/尼龙6复合材料为研究对象,针对商品化碳纤维/尼龙6界面相容性差的问题,创新设计一种新型的可溶性共聚酰胺上浆剂,将碳纤维/尼龙6的界面强度提升74.2%,显著提升了碳纤维/尼龙6的综合性能。同时,优化预浸料制备和连续模压成型的工艺参数,将碳纤维顶盖横梁的模压生产效率提升至3.4 min/件,满足汽车行业大批量产节拍要求。同时,碳纤维/尼龙6顶盖横梁具有极高的弯曲强度和模量,与钢制件相比轻量率达68.8%。综上,本文为热塑性碳纤维复合材料(易回收)在汽车上的批量化应用提供了创新解决方案。

基于TCN和残差自注意力的变工况下滚动轴承剩余寿命迁移预测

针对变工况环境下采集到的滚动轴承寿命状态数据存在特征分布差异,深度神经网络模型泛化能力差的问题,结合时间卷积网络(temporal convolutional neural network,TCN)和残差自注意力机制提出了一种端到端的滚动轴承剩余寿命(remaining useful life,RUL)迁移预测方法。首先,将传感器采集到的一维时域信号利用短时傅里叶变换转换为频域信号;其次,剩余寿命迁移预测网络通用特征提取层采用残差自注意力TCN网络,该网络在较好提取时间序列信息的同时,进一步通过残差自注意力机制捕获轴承局部退化特征,增强模型的迁移特征提取能力;再次,采用提出的联合领域自适应策略匹配变工况下滚动轴承寿命状态数据特征分布差异,实现不同工况下轴承寿命状态知识的迁移预测;最后,在公开的滚动轴承全寿命数据集上进行试验验证,结果表明所提方法能有效实现变工况下的滚动轴承RUL预测,并获得较好的预测性能。

增材制造复杂流道水冷电机壳体对驱动电机持续功率影响的研究

目的提高量产铸造电机壳体的换热效率,确保电机在高功率持续工作状态下不会过热,从而提高电机的持续功率。方法基于增材思维对电机水冷壳体的流道进行优化,改变流道形状以增大流道表面积、消除流道涡流并减小流道与内壁的间距。通过仿真分析,不断优化迭代得到最佳的流道设计方案。运用选区激光熔化(SLM)增材技术及相应的后处理工艺,制造出复杂流道结构的电机壳体。结果采用SLM增材技术制造的AlSi10Mg铝合金壳体在x、xz、z 3个方向上的屈服强度均大于230 MPa,即使在较小壁厚的条件下,壳体强度仍满足设计要求。采用该壳体后,电机的持续功率从原量产电机的45 kW提升到50.7 kW,且仍能连续稳定运行45 min,同时电机温度未超过130℃。微观组织检测和工业CT测试结果显示,SLM电机壳体结构致密,未见气孔夹杂。该增材制造壳体的质量为6.95 kg,与量产电机壳体相比,减重约19%。结论通过增材制造技术设计制造的电机壳体整体性能良好,可以有效提高换热效率以及电机的持续功率,并实现了电机的减重。

轮胎力学特性仿真高精度有限元建模方法研究

为提高轮胎有限元仿真精度和更好满足高精度虚拟送样要求,提出一种轮胎逆向剖析方法;首先通过3D扫描获得轮胎断面,然后对轮胎进行断面切割,获取一段具有一定厚度的轮胎断面,并将其摆放在3D扫描结果的打印图纸上,使两者的断面轮廓很好贴合,再次扫描得到轮胎材料分布图。接着利用所获得的实际轮廓和从轮胎生产厂家取得的设计轮廓,通过绕轮心旋转获得3D有限元模型,进行静态工况的有限元仿真和实物轮胎试验;最后仿真对比了不同胎压下设计轮廓和实际轮廓的静态力学特性。结果表明:实际轮廓轮胎的径向刚度、侧向刚度和纵向刚度仿真精度分别达到99.2%、97.9%和98.2%,比设计轮廓分别提升了4.3、4.6和7.4百分点,但两种轮廓轮胎的扭转刚度差异很小;不同胎压下设计轮廓的轮胎各向刚度均大于实际轮廓,且两种轮廓轮胎的各向刚度皆随胎压的升高而增大。

基于Tecnomatix的数字化孪生工厂搭建及工艺验证

为缩短产品设计开发、采购和生产周期,构造柔性、高效、低成本、高质量的制造运营体系,数字化孪生技术至关重要。以汽车焊装生产线为例,介绍了数字化孪生工厂在Tecnomatix软件中搭建过程。利用Tec⁃nomatix系列软件,在前期规划过程中导入数模以及工艺信息,提前进行3D工艺布局,模拟焊点、涂胶等连接工艺的可达性,分析并解决空间静态干涉及动态干涉情况,以及离线程序输出。通过数字化孪生技术,实现了实体工厂在仿真环境中的映射和关联、加快了现场安装调试速度、缩短了项目周期、提高了产线规划设计的效率与质量。