摘要：随着汽车电动化、智能化的推进,汽车外饰造型也向低风阻、科技感的方向发展。车门外把手作为外饰造型革新的重要对象,其形式的研究备受行业关注,而隐藏式门把手便是其中的一种主流设计方向。介绍了隐藏式门把手的应用及其基本结构,针对常见的隐藏式门把手设计,讨论其尺寸控制的必要性和主要方法,分析其与车身门钣金的匹配要求及装调工艺方案,总结对成本和生产操作时间的影响,为隐藏式门把手的应用推广提供借鉴。

摘要：为解决退役电池梯次利用过程中单体剩余使用寿命估计困难、测试流程复杂与能耗高等问题,提出迁移学习与GRU网络结合的锂离子电池健康状态估计方法;设计的基础模型结构为输入层+GRU层+全连接层+输出层;根据健康因子的得分,选择训练基础模型的数据集、划分电池相似度等级并制定对应的迁移学习策略。实验结果表明:与其他模型相比,分别使用数据集的前40%与前25%训练得到的基础模型与迁移学习模型,两者的精度分别最大提高42.48%与95.28%,而预测稳定性分别最大提高55.38%与93.55%。

摘要：知识管理作为企业创造价值的关键环节,对于提升业务效能具有重要意义。特别是在整车开发过程中,非结构数据的积累尤为丰富,如何有效管理和利用这些数据成为企业关注的焦点。因此,从推进业务数字化和数据业务化的角度出发,提出搭建一个针对整车专业领域的非结构化知识管理系统。这一系统基于非结构化数据管理能力的成熟度模型,通过进行前期需求定义和整体规划,以专业细分领域为依据划分知识分类。同时,运用先进的Share Point平台、Elastic Search检索引擎以及Office Online功能组件等技术手段,确保知识管理系统不仅具备高效的业务关联性,还具备功能易用性和界面友好性。通过这一系统的建立,将全面提升业务运作效能,为企业创造更大的价值。

摘要：针对一般路径跟踪模型预测控制器在高速大曲率工况下适应性差的问题,提出了一种基于优化动力学模型的自适应预测时域控制策略。首先,为解决经典动力学模型在较高侧向加速度工况下精度不足的问题,建立了包含侧倾转向和变形转向特性的优化模型,实现了车辆状态的较高精度预测;其次,为解决高速大曲率工况下固定预测时域控制效果不佳的问题,提出了基于二维高斯函数的自适应预测时域策略,以低算法复杂度实现了预瞄距离的实时调整;最后,通过CarSim/Simulink联合仿真实验验证了控制器在双移线道路上的控制效果,结果表明,横向位置峰值误差降低45.1%,横摆角峰值误差降低72.4%,设计的控制器对极限工况有更好的适应性。

摘要：本文基于可视化仿真工具Simulink进行某款车用嵌入式控制器控制模型的设计及代码生成,方法简便,易于推广。本模型的数字信号从输入端到采样,然后再进行低通滤波算法处理及傅里叶变换,通过积分求和及判断阈值,对某个信号进行触发。建模仿真通过后,生成C代码以供后续嵌入式控制器进行调用。

摘要：本文介绍了影响冷冲模具型面首次研和率的主要因素和优化方案,涉及模具结构设计的合理性、加工工艺、机床挠度补偿和模面不等间隙处理等诸多环节,能够给前期模具工艺结构优化设计提供一定的参考。目前,汽车外覆盖件的生产方式仍以冷冲压为主。汽车覆盖件的尺寸和表面质量很大程度上取决于冲模的型面研合率,如何提升模具型面研合率也成了模具制造和调试过程中的重要环节,模具的初次研合率直接体现了模具型面精度,并且决定后续研合工作量的大小。

摘要：整车制造工厂车身车间零件样式和包装形式复杂多样,无序堆叠的小型金属零件自动抓取是实现车身车间上件完全自动化的关键环节。文章以一个无序堆叠包装的小型金属零件自动抓取为案例,搭建了包含机器人、抓手、料箱及视觉的验证系统,分别针对视觉抓取工艺中涉及的零件识别、路径规划、搬运定位三个关键步骤进行验证。研究结果发现,影响开动率和清箱率的三个关键因素是视觉传感器类型选择、抓取后零件定位精度、物料料箱设计形式及颜色。影响无序抓取的关键因素识别,确保了车身零件无序抓取系统性可靠性,为整车制造车身车间无序抓取应用起到借鉴作用。

摘要：车控类软按键HMI交互设计不仅要符合国家法规、标准等要求,同时还要满足用户操作安全性、便利性、界面布局美观性等各项要求。本文通过介绍研究背景与现状、HMI交互设计定义,结合己有的HMI交互设计理论与经验,探索车控软按键HMI交互设计的考量因素,提出车控软按键HMI交互设计方案的建议,以提高驾驶的用户体验。

摘要：本文对带侧整功能翻边结构的工作原理进行论证,通过模具结构的优化创新,将翻边工序和侧整形工序合二为一,以实现在不增加工序的前提下,有效解决翻边回弹问题。经生产验证,该模具结构生产零件质量状态稳定,为冲压模具开发提供一种新的设计思路。在汽车消费需求多样化的趋势下,汽车更新迭代周期不断缩短,模具开发的频次随之上升。这也造成模具投入成本增加,并不断压缩汽车模具开发周期,因此对于低成本、高质量冲压模具技术的研究也正越来越受到重视。

摘要：针对白车身焊接路径规划经验规则多、路径复杂等问题,提出一种端到端的序列到序列深度学习框架,通过学习大量历史数据来提高路径规划的效率与质量。基于LSTM编码器、LSTM解码器和注意力机制搭建深度学习模型,对焊点数据进行归一化和预排序,同时构建了焊点表,提升了模型的训练效率和预测准确率。实现了向模型输入无序的焊点序列,输出目标焊点序列。在白车身左前门焊接生产线上的实验结果表明,所提方法相较于经典机器学习算法,在面对多样的约束条件时准确性更高,焊接路径规划结果更合理。