摘要：随着电动汽车动力性与集成度的不断提升，电控功率模块热负荷问题日益突出，这对功率模块的热管理技术提出了更高的要求。功率模块液冷板的拓扑优化设计因其高换热量、低压降损失等特点，正在成为实现高热流密度散热的关键技术。为此，本文基于密度拓扑方法，构建了功率模块液冷板流道结构拓扑优化设计模型，通过流动与传热多物理场耦合，对液冷板的流道进行多目标拓扑优化设计。结果表明，基于拓扑优化的液冷板设计呈现出多层级仿生流道结构，该结构显著降低了压降损失，并提高了散热能力。与基准的传统翅片式液冷板结构相比，拓扑优化后的流道结构压降损失降低72.8%，液冷板最高温度降低33.28 K，为车用电控功率模块高性能液冷板提供了新的设计思路。

摘要：实时、鲁棒的三维动态目标感知系统是自动驾驶技术的关键。提出了一种融合单目相机和激光雷达的三维目标检测流程,首先,在图像上使用卷积神经网络进行二维目标检测,根据几何投影关系生成锥形感兴趣区域(region of interest,ROI),在ROI内对点云进行聚类,并拟合三维外包矩形;然后,基于外观特征和匈牙利算法对三维目标进行帧间匹配,并提出了一种基于四元有限状态机的跟踪器管理模型;最后,设计了一种利用车道信息的轨迹预测模型,对车辆轨迹进行预测。实验结果表明,在目标检测阶段,所提算法的准确率和召回率分别达到了92.5%和86.7%。在仿真数据集上对轨迹预测算法进行测试,与现有算法相比,所提算法在直线、弧线和缓和曲线3种类型的车道上均有较小的均方根误差,且算法平均耗时约为25 ms,满足实时性要求。所提算法鲁棒、有效,在不同车道模型下均有较好的结果。

摘要：为增强信号在恶劣的电气噪声环境中传输的安全性和可靠性,提出并设计了一款利用SPI数据链路实现设备远程控制的隔离通讯芯片.分析目前两种SPI总线隔离方案的优缺点,折中隔离方式、电路复杂性、成本和可靠性等因素,利用"平衡"双线技术,采用双绞线作为传输介质,将四路SPI信号编码成能够通过变压器耦合的无直流脉冲,提高了数据传输的准确性和系统工作的可靠性.芯片基于GSMC 0.18μm CMOS标准工艺设计,核心面积为1.33×1.45mm2.流片测试结果表明,芯片可实现1 Mbps的通讯速率,误码率小于10-9,在通信速率为0.5Mbps的条件下支持的最大电缆长度可达50m,实现了远程受控器的灵活网络化配置,与同类隔离方案相比,是一种兼具低成本、高可靠和结构优化的远程控制解决方案.

摘要：采用引射器实现大功率燃料电池系统中氢气的循环利用是未来的主流方向,然而突出的问题是引射器在低功率工况下性能表现较差,难以满足覆盖宽功率范围的要求。本文针对170 kW级大功率燃料电池用引射器,建立了引射器内流动三维数值模拟模型,分析了在宽工况下引射器关键结构参数,即喷嘴出口直径D和等容混合室直径D对引射性能的影响规律,进而探讨了适用宽功率工况的引射器最佳结构参数组合。结果表明:选用较小的D能够形成较大的流动压差,防止二次流倒流,提升引射器低功率工况下的性能。当D/D在2.5~3.0时,引射器性能最佳,覆盖功率范围由70~170 kW拓宽至40~170 kW,引射器适应的功率范围拓宽近43%。研究结果为170kW以上大功率燃料电池系统用引射器设计提供了重要参考。

摘要：燃料电池汽车能量消耗量及续驶里程是评价其性能的关键指标。以电电混合燃料电池汽车为例,利用数据驱动方法,综合考虑集成学习模型预测的实时能耗值与模糊C均值聚类工况计算的片段能耗值,设计搭建燃料电池汽车多模型协同能耗预测算法,得到修正能耗值。基于此,构建历史-实时能耗加权的续驶里程预测算法,解决片段内极端工况变化导致的续驶里程预测偏离大的问题,实现燃料电池汽车续驶里程有效预测。最后进行了燃料电池汽车室内转鼓实验以及开放道路实验,预测结果与实验结果吻合度较高,验证了算法的准确性。

摘要：质子交换膜燃料电池(PEMFC)水管理是影响其性能的主要因素之一。本文针对大电流运行的PEM燃料电池,提出了一种基于MEA水平衡的温度控制方法。在一定的操作压力和过量系数下,得到了基于无净电拖的PEM电池水平衡温度,并通过三维模拟对无净电拖水平衡温度进行修正,获得了基于电池最优性能的操作温度;电池实际的操作温度控制,可以以无净电拖水平衡温度线为基础,加上一个修正量,使电池在性能良好区域运行。这种电池操作温度的控制算法简单,对电池的设计与操作优化具有参考意义。

摘要：针对第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)求解离散拓扑优化收敛性差的问题,提出一种改进的NSGA-Ⅲ(mNSGA-Ⅲ),用于某白车身焊装生产平台的结构优化.提出新型极值点选择算法,以稳定种群中个体的归一化过程.建立该生产平台的有限元模型,并以其总质量、最大应力和多个节点的z向位移最小为目标,进行离散拓扑优化.利用MATLAB集成***软件,二次开发离散拓扑优化程序.通过优化、筛选,获得合理的杆件布置设计方案,使得结构总质量降低了30.1%,且刚度和强度均符合标准.优化结果表明,mNSGA-Ⅲ在求解高维多目标离散拓扑优化方面,具有计算过程稳定、收敛速度较快等优点,为大型钢结构的优化设计提供了新方法,具备工程实际应用价值.

摘要：针对现有紧急情况下车辆的碰撞危险评估算法大多只考虑量测噪声干扰带来的不确定性,提出一种综合考虑路面动态环境不确定性和量测噪声干扰的汽车碰撞危险估计算法。首先,构建"路面状况-车速-最大减速度"模糊推理模型,即由路面状况和自车车速,经模糊推理智能算法快速获取车辆制动最大减速度;建立基于运动学的预测模型,考虑上述路面附着状况动态变化和传感器量测噪声带来的不确定性,采用蒙特卡洛法实时计算自车当前行驶环境下的碰撞概率。根据汽车动力学和道路有关参数预测车辆紧急制动和转向的轨迹,从而得到制动避撞与换道避撞的碰撞概率。以交叉路口和追尾工况为例,对比分析了不同路面情况下制动避撞和转向避撞的碰撞概率,从而为车辆选择合理的避撞方式。结果表明,所提出的危险估计算法与真实交通动态环境下的紧急避撞行为比较相符,具有良好的有效性和可行性。

摘要：针对骨架式车身提出一种以材料类型、梁的截面形状和尺寸为离散设计变量的结构优化方法。基于某概念骨架式车身,以其总质量、制造成本、多种载荷工况下指定点的位移和结构中的最大轴向应力均最小,而以第一阶固有频率最大为目标函数,进行多目标优化。使用改进的第三代非支配排序遗传算法求解该多目标优化问题,并且综合考虑了轻量化设计、制造成本及结构性能因素,最终筛选出合理的设计方案。优化结果表明:相较于单一的离散尺寸优化,本文提出的考虑多种类型设计变量的结构优化方法,使轻量化设计效果更加优异。

摘要：针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患,以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题,本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter,SR-UKF)算法,并设计了一种电池状态联合估计策略.首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理,降低了每次无迹变换时的计算开销;然后在迭代过程中,用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵,该平方根是由QR分解与Cholesky因子的一阶更新得到,解决了UKF算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了电池荷电状态(State of charge,SOC)在线滚动估计的数值稳定性;最后采用联合估计策略,对电池等效模型参数进行实时辨识,保证了电池等效模型的准确性与有效性,从而提高了电池SOC的估计精度.仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性.