摘要：Octet-truss是一种兼具轻质构型和多功能特点的三维点阵结构,为分析和验证其抗压缩性能,提出了一种采用连续纤维制备Octet-truss点阵夹芯板的方法,该方法设计了一套Octet-truss结构成型工装,采用该工装,运用空间编织法及树脂固化工艺制备了不同类型的玻璃纤维和凯夫拉纤维试件,并对试件进行了轴压测试,实验结果表明该方法制备的不同材质、不同尺寸的夹芯板力学性能稳定,验证了其制备工艺的可靠性,结合实验过程与SEM图像分析了玻璃纤维试件主要失效模式为节点附近纤维杆因纤维微屈曲出现断裂,凯夫拉纤维试件主要失效模式为纤维杆欧拉屈曲而出现弯曲破坏。

摘要：为了在动力总成试验台架上动态模拟车辆在实际道路上的负载,建立了基于车辆实际运行工况的纵向动力学模型和台架系统动力学模型,计算出整车等效到主动车轮的惯量,辨识了台架系统传递函数,分析了基于逆动力学模型和前馈模型转速跟踪的2种控制方法,设计了基于前向模型的转速跟踪模型台架动态模拟控制算法。结果表明:在动力总成台架动态模拟控制中,利用前馈模型转速跟踪控制方法具有较高精度和较快响应速度,能够达到动态模拟实车工况负载的目的。

摘要：针对某电动汽车电驱总成的噪声问题,依据电驱总成车内噪声产生机理,进行整车状态声振特性测试,运用不同工况组合下的频谱特征和阶次特征等分析方法,识别出该电驱总成噪声问题为结构共振和电磁激励所致。针对结构共振问题,考虑电驱总成结构耦合特性、电机材料复杂多样性和线圈绕组质量,建立电驱总成有限元分析模型,求解出电驱总成的模态和振动响应,并通过敲击法模态试验得到模态参数进而对有限元模型进行验证,在此基础上以模态应变能为依据对电驱总成结构的局部刚度进行优化,提升结构共振频率,降低共振风险。针对电磁激励问题,以电驱总成中的永磁同步电机为研究对象,建立电磁仿真分析模型,以影响磁通密度的转子槽口的槽形、槽宽、槽深和槽间角度4个因素建立正交试验设计表,通过极差值得到各因素对齿槽转矩和输出转矩的影响水平,最后以降低齿槽转矩、加工工艺简单和对输出转矩影响小为目标,运用16组具有代表性的电磁方案,完成256个参数组合的寻优,并对优化方案进行了数值仿真计算。研究结果表明:优化方案的改善效果较显著;研究可为电动汽车车内噪声改善提供试验技术支持,并为电驱总成的结构共振噪声和电磁噪声控制提供方法参考。

摘要：为了考核汽车传动系疲劳耐久性,利用汽车传动系道路模拟试验系统在室内重现车辆在真实道路上的行驶扭矩载荷谱。对载荷谱数据进行频谱分析,确定负载模拟系统载荷谱频带宽度。为了提高负载模拟控制系统对目标载荷曲线的跟随精度,设计了一种滑模变结构技术和迭代学习控制技术相结合的控制器,迭代学习控制通过重复执行同一任务来减少跟随误差,使系统输出尽可能逼近理想值,结合滑模变结构控制响应快,对参数变化及扰动不敏感的优点提高了模拟系统的鲁棒性。滑模迭代学习控制方法在学习10次后其控制精度(4.7%)比使用常规PID控制(8.3%)提高了3.6%,迭代后载荷响应误差可控制在5%以内,能够满足室内耐久性试验的要求。

摘要：为解决行人横穿过街场景下自动驾驶车辆安全避障问题,设计了一种基于行车风险场的车辆避障控制模型。考虑了行人加速运动中的潜在风险,采用了基于行人斥力场重心的新型避障函数,以优化横向避障距离。采用行车风险场理论,来构建全局路径规划层。基于模型预测控制(MPC),构建局部路径规划和跟踪控制器。在PreScan-Carsim平台上进行了仿真试验。结果表明:与跟踪传统静态全局路径相比,动态行车风险场下的避障行驶稳定性提高了7.21%,横向安全性提高了4.63%。因此,设计的控制器能够达到安全避障的目标。

摘要：为了解决永磁同步电机在室内传动系试验台架上模拟发动机扭振高动态响应特性的问题,首先建立了由平均扭矩、往复惯量引起的激振和燃烧压力引起的激振信号构成的发动机实时扭振模型,具有数学计算量小、动行速度快的特点,能满足高动态控制响应的要求;然后,设计了一种滑模变结构控制(sliding mode control,简称SM)和迭代学习控制(iterative learing control,简称ILC)相结合的控制器,利用变结构控制对系统参数和外部干扰具有不变性及迭代学习不依赖于系统精确数学模型的优势,提高了控制系统的稳定性和动态响应;最后,在室内传动系台架上进行了模拟试验。试验结果验证了发动机模型和控制算法在传动系试验台架上模拟发动机扭振的有效性和可行性。

摘要：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。

摘要：为提高车辆对行驶环境的自我学习和决策能力,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的车辆自主避撞决策控制模型。基于Markov决策过程的强化学习理论和车辆纵向运动学特性,设计了决策所需目标对象及自车信息的状态空间和自车减速度的动作空间,以安全性、舒适性和效率因素为多目标奖励函数的端到端的车辆自主避撞决策模型。利用Matlab/Simulink构建的DDPG算法与交通环境的交互模型,通过了前车静止(CCRs)和前车制动(CCRb)场景测试。结果表明:本决策算法具有很好的收敛性,引入加速度和冲击度的极限值,在实现车辆有效避撞的同时,兼顾乘坐舒适性,且性能优于模糊控制。

摘要：变速器寿命试验台的控制系统由于变速器档位的变化,使得被控对象具有非线性特性,同时由于试验台给定转速调节环与给定转矩调节环相互耦合的影响使得系统动态特性很差,通常只能应用于稳态试验。通过对变速器寿命试验台稳态控制过程的研究,在设计变速器NVH试验台控制系统时提出了一种自适应的分段PID控制策略,使得新的控制系统能适应多种档位,同时具有较好的动态特性。该控制系统已应用于新开发的变速器NVH试验台,试验证明控制效果良好,满足了某世界著名NVH技术支持厂家对试验控制的动态特性要求。

摘要：为解决无信号十字路口右转车辆与同侧过街行人的交互冲突问题,提出一种模拟过街行为的行人过街运动模型,设计了车辆横纵向解耦避障路径规划算法,并进行了仿真实验。使车辆面向动、静态行人时能合理切换避障路径规划策略;同时,将过街运动模型驱动下的行人作为车辆避障对象,以过街模型输出的行人未来轨迹生成车辆纵向速度规划障碍位移—时间区域,从而让行人未来运动状态反馈到车辆避障中。结果表明:本文的行人过街运动模型相对观测值的准确率达到了90%,因此,该模型复现了行人过街过程;能根据行人运动状态切换避障方案,使车辆安全避让过街行人。