摘要：为了解决拖挂房车驾驶过程中预判失误引起的底盘结构失效问题,提出一种面向数字孪生和神经网络的底盘结构安全监测方法。首先应用数字孪生技术构建拖挂房车的五维数字孪生模型,以整车质量、重心位置和加速度为变量,以底盘的应力分布和失效状态为预测目标,针对紧急制动、紧急转向和紧急制动转向工况建立结构仿真数据集。通过BP神经网络回归训练与置信度校验,对底盘结构性能进行实时监测和行驶安全状态评估。数值实验表明,该监测方法具有实时性以及较高的准确率与召回率,能够为拖挂房车的安全使用与优化设计提供支持。

摘要：针对复杂CAD模型的展平问题,提出在三角网格上数值模拟汽车覆盖件一步逆成形的优化算法,实现了对车身零件毛坯料的快速估计.首先对初始网格进行补洞与局部重新网格化等预处理,得到辅助网格;为了减少变形,采用基于能量释放的初始解预示算法,并用基于金属板材弹塑性变形的一步逆算法进行迭代优化,得到修正的展平网格,经后处理得到最终参数化结果.将文中算法应用到自由边界网格参数化上,通过大量数值实验和比较结果表明,该算法不仅适用于工业上的坯料预估,而且在网格参数化的面积、扭曲变形方面有明显改善,同时具有较好的保角效果.

摘要：本文中采用有限元法,对一种梯度强度汽车薄壁结构的抗撞性能进行仿真研究。首先以该结构在碰撞过程中的峰值碰撞力F和比吸能E为评价指标,分析了板厚t、碰撞端强度s和梯度强度分布指数m对其抗撞性能的影响。通过响应面法建立性能参数F和E与设计变量m,t和s的近似关系,并对该结构进行多目标优化,得到F和E的最优设计Pareto前沿。然后考虑到工艺因素的不稳定性,选取该前沿上的特征点对最优设计的鲁棒性进行分析,发现当梯度强度指数m<0.5时(此时顶端强度和厚度应选最小值)鲁棒性最优。最后以原始材料(低强度均质性能)、高强度材料(高强度均质性能)和梯度强度材料进行某款车型前纵梁的正撞模拟评价。结果表明:梯度强度薄壁结构在乘员舱减速度、前围侵入量和比吸能等方面皆比传统设计有着更优的抗撞性能,且有效减轻了车身质量,综合性能最优。

摘要：为研究锂电池在动态工况下以及全生命周期内健康状态的准确估计问题,提出一种基于固定充电电压片段的方法.选取充电过程中某固定电压片段内所充电量作为电池容量估算的等效健康因子,利用遗传算法选择最优的充电电压片段,在两类锂电池老化实验数据的基础上,设计放电电流不同、健康状态区间不同的8个验证算例.实验结果表明:8个验证算例中,训练集电池和测试集电池健康状态估计的平均绝对误差与均方根误差均低于1.55%;所提出的基于等效健康因子的方法,在100%~60%的全寿命健康状态区间,对于不同的放电电流、不同材料的电池,均能进行健康状态的准确在线估计,具有较强的适用性.

摘要：为准确量化车用动力电池老化程度,提升其行业利用率,实现电池的全生命周期剩余寿命(Remaining useful life,RUL)的精确预测,提出一种基于多系数模型的车用动力电池全生命周期寿命预测方法。该方法融合重组了传统的经验指数模型和改进后的多项式回归模型,重组后的模型能在实验数据分析的基础上追踪电池全生命周期内的寿命退化趋势。该方法采用粒子滤波(Particle filter,PF)思想在线调整模型参数,设计了针对动力电池不同状态,不同容量种类的算例预测电池的RUL,通过改进多项式回归模型,传统经验指数模型以及多系数模型的预测精度对比评估模型。实验结果表明:相较于经验指数模型和改进后的多项式回归模型,本文提出的多系数模型针对电池容量衰减具有更好的拟合能力;结合粒子滤波算法,该模型无论是对在役电池还是退役电池均具有高精度的寿命预测结果。该方法对不同容量的动力电池均能准确预测电池失效时间,在电池梯次利用行业具有一定的适用性。

摘要：本文以实现智能车在非结构化越野环境中的自主导航为目的,对越野路径识别及轨迹跟踪控制方法开展研究.首先基于视觉传感器和激光传感器实现可行驶路径的分割与提取,并建立了包含车辆转向及驱动的耦合控制系统模型;然后,针对控制系统模型具有非匹配不确定性的特点,采用反演变结构控制算法设计了转向及驱动协调控制器,并引入饱和函数以解决变结构的抖振问题;最后,通过仿真和越野导航试验验证了所提出控制算法的有效性和鲁棒性.

摘要：针对高分辨率三维结构拓扑优化中计算成本高的问题,提出一种基于水平集方法融合自适应贴体网格的拓扑优化并行计算新框架。通过水平集函数零等值面,清晰描述优化结果边界,实现了“所见即所得”的拓扑优化设计结果;并在每一迭代步中基于该等值面进行网格重构,加密边界周围网格,稀疏其余区域内网格,从而大幅减少了网格数量,有效降低计算成本;在计算过程中通过对网格进行分割,并指派给不同的CPU进行计算,实现并行计算,可以有效处理大规模计算问题。该框架基于开源软件FreeFEM,Mmg和PETSc进行开发,以经典的刚度问题为例,在工作站平台上,求解网格规模达380万的数值算例,验证该方法的高效性。

摘要：为了分析丘陵地区对纯电动汽车的经济性影响以及如何提高能耗利用率,针对道路坡度,研究了一种基于动态规划优化控制电机转矩的方法,完成了优化能耗的目标。首先构建了纯电动汽车模型,设计了虚拟坡度,应用动态规划算法合理分配电机转矩及车速,并从车速方面分析了坡度对行车经济性的影响;之后,在虚拟坡度下,使用无坡度道路下的最佳经济车速控制仿真车辆,求解虚拟坡度下的汽车能耗,并将此方法计算的能耗与上一步优化方法得出的能耗做对比,证明了所提出的优化算法能够有效地降低能耗;最后,在实际路况上验证了提出的能耗优化算法的合理性。实验结果表明,针对丘陵地区提出的动态规划算法,能够全局优化能耗,有效提高驾驶经济性。

摘要：以采用视觉导航的智能车DLUIV-1为对象,对智能车辆的横向控制方法开展研究.首先,建立基于视觉预瞄距离的车辆横向控制系统模型,利用包含速度等因素在内的预瞄运动学模型确定车辆的横向偏差和方位偏差.其次,针对横向控制的特点,提出了模糊和滑模相结合的智能车辆横向控制策略,综合考虑车辆当前的横向偏差和方位偏差,将二者融合后的综合偏差作为滑模切换函数的参数来设计滑模面,将滑模切换函数作为控制目标,利用模糊控制规则调整控制变量的大小来确保存在和到达条件成立,保证方向盘转动的稳定性.仿真结果表明该横向控制器能够保证智能车辆准确而且稳定地跟踪参考路径,且对模型参数的变化具有较强的鲁棒性.

摘要：为了实现交直轴电流最优匹配控制,提出了一种基于深度确定性策略梯度的车用电机定子电流优化控制方法。在不对交直轴耦合项电压进行补偿解耦的情况下实现IPMSM交直轴电流的最优匹配控制。实验分析表明基于DDPG的定子电流优化控制方法在优化交直轴电流匹配和最大转矩电流比控制方面优势显著。相比较传统的前馈补偿解耦(FFCDC)方法实现MTPA控制,同等定子电流产生转矩输出平均高出最高14%,实验验证进一步证明了DDPG具有优化交直轴电流最佳匹配和产生最大转矩输出的能力,验证了该方法的有效性。