摘要：针对电动汽车冬天取暖能耗较高,设计了基于蒸气压缩循环的热泵空调试验系统,研究了制热模式下不同的环境温度和压缩机转速对车室内平均温度、高压管路内部工质的温度和压力、系统能效比(COP,Coefficient of Performance)等参数的影响.试验结果表明,当环境温度和压缩机的转速较高时,压缩机出口、车室内换热器出口处工质的温度和压力值较大,车室内平均温度的上升速度越快,达到舒适温度所需的时间越短.在压缩机转速相同时,环境温度越高,系统的COP值越大.

摘要：针对纯电动汽车设计了一套蒸汽压缩式冷暖双模式热泵空调系统,并搭建了实验测试台进行了测试,对不同环境温度下系统的制热模式进行了实验分析,结果表明设计的热泵空调系统具有可行性,能在短时间内达到车室内温度需求。热泵空调的性能受外界环境的影响较大,环境温度越低,系统压力越低,压缩机排气温度越低,单位时间内制热量越少。

摘要：设计了用于电动汽车的热泵空调试验平台,利用步入式低温环境试验舱,研究了不同环境温度下涡旋式压缩机和斜盘式变排量压缩机对热泵空调系统性能和车室内平均温度的影响.试验结果表明:采用涡旋式压缩机的热泵空调系统,车室内平均温度随时间以近似开口向上的抛物线规律增加;而采用斜盘式变排量压缩机的系统,车室内平均温度随时间以开口向右的抛物线规律增加.高压管路内工质的温度和压力变化趋势与车室内平均温度变化趋势类似.在一定的环境温度下,随着压缩机转速的增加,车室内达到舒适温度的时间变短.

摘要：针对某一具体型号的轿车车身,将喷漆机器人的大臂、小臂简化为无质量的连杆,建立了优化连杆参数的数学模型,并利用MATLAB语言编程进行了求解。同时,基于优化后的连杆参数,对喷漆机器人的工作空间进行了仿真,仿真结果证明所设计的手臂能够满足工作要求。

摘要：采用DMI作为国产化ITCS列控车载设备中的人机交互单元,详述了DMI的工作逻辑、软件架构以及不同模式下的显示信息。与采用CLD的人机交互单元相比,DMI具有人性化的图形界面,显示的信息更加丰富,且全中文的界面便于司机对显示内容的理解,不仅能降低司机的误操作,还能缩短数据输入的时间,提高工作效率。

摘要：基于深度强化学习策略,研究了机器人手臂控制问题。以两节机器人手臂为对象,给出奖励函数和移动方式等。结合深度学习与确定性策略梯度强化学习,设计深度确定性策略梯度(DDPG)学习步骤,使得机器人手臂经过训练学习后具有较高的环境适应性。实验表明基于深度强化学习机器人手臂可以快速并且准确的找到在环境中移动的目标点。