摘要：制定了轻度混合动力汽车的控制策略,并依据整车结构及控制策略,修改了ADVISOR软件的相关模块,建立了轻度混合动力汽车的仿真模型.采用性能等级数值方法,分析了发动机功率的变化对整车性能的影响,在综合考虑制造成本和节能目标值的前提下,确定了各部件的具体参数.利用正交试验设计优化方法,分析了变速器各挡速比对整车性能的影响,确定了各挡速比的范围.对所匹配车辆的动力性及其在几种循环工况下的燃油经济性进行了仿真,并与动力性相近普通车辆的燃油经济性进行了对比分析.

摘要：分析双离合器式自动变速器(DCT)换挡过程中离合器的工作特性,建立换挡过程中的动力学模型。基于发动机的试验数据,利用神经网络建立发动机的数值模型。依据整车的各项参数,制定变速器的换挡规律,在此基础上提出各挡同步器的接合规律,制定变速器换挡及同步器接合的控制逻辑。基于Matlab/Simulink/Stateflow软件平台,建立DCT传动系统的仿真模型,依据仿真模型对车辆换挡过程的动态性能进行仿真。利用正交试验设计方法,分析换挡过程中离合器接合时刻及转矩变化对换挡品质的影响,提出实车试验优化换挡品质的方法。

摘要：贴合人体臀部轮廓的定制坐垫能够提高舒适性,定制坐垫接触面的体压映射设计方法简便且高效,但合理的体压映射函数难以确定。针对聚氨酯泡沫坐垫,提出了一种结合人体臀部-坐垫模型仿真结果确定体压映射函数的定制坐垫接触面体压映射设计方法(Simulated pressure and deformation mapping method, SPDM),建立人体臀部-坐垫有限元模型,结合实验者体型参数和泡沫材料特性曲线对人体臀部-坐垫模型进行适应性调整,拟合坐垫上表面压力与变形量仿真结果得到体压映射函数,利用体压映射函数对实测体压数据进行映射得到接触面凹陷量点云数据,在三维软件中完成定制坐垫接触面曲面重构。以两个不同体型(95和50百分位)的实验者为例,采用SPDM方法进行定制坐垫接触面设计,并与材料特性曲线映射方法(Testedmaterial characteristic mapping method, TMCM)设计的定制坐垫接触面进行对比,曲面光顺性和体压分布指标比较结果表明SPDM方法设计的定制坐垫接触面具有更好的光顺性,能更好地贴合人体臀部,有效改善了坐垫体压分布。

摘要：以B样条曲线为基础、采用计算流体力学方法,并结合改进的粒子群优化算法,提出了一套环形混合排气系统喷管型线与环形混合器径向位置的一体化优化设计方法,并采用该方法对某型使用中的环形混合器混合排气系统进行了优化设计.优化结果表明,较之原始模型,优化后的环形混合器混合排气系统在流量分配方面与设计值更为接近,涵道比的误差为2.8%.气动性能方面,设计条件下,优化模型推力为原始模型的1.061倍,总压恢复系数则提升至0.995;在非设计条件下,优化模型的总压恢复系数较原始模型提高了0.7%和0.4%,推力较原始模型提高了1.2%和2.7%.

摘要：针对一款汽车发动机控制节流孔式半主动悬置,建立其集总参数模型,通过灵敏度分析方法确定优化变量,以不同模式所处区间的力传递率最小为目标,采用遗传算法对其集总参数进行了确定性优化。考虑到加工制造误差导致的悬置性能变化,为提高产品的可靠性,采用蒙特卡洛法对确定性优化结果进行稳健性了分析,并运用6σ方法对半主动悬置进行了稳健性优化。研究结果表明:在允许的设计空间内,与确定性优化相比,基于6σ的稳健性优化设计能使半主动悬置的可靠性明显提高。

摘要：为解决传统电控机械式自动变速器(AMT)换挡过程中的动力中断问题,同时提高整车动力性与经济性,提出一种将行星机构安装在AMT输入端构成的新型自动变速器(N-AMT),并对N-AMT基本结构进行详细介绍,同时就驻车、起步和换挡过程中行星机构工作模式进行详细分析。首先根据最大、最小传动比、挡位数和相邻速比的设计要求对N-AMT进行速比初步设计,然后结合AMT换挡和双离合(DCT)换挡各自特点,以动力性为约束,NEDC工况最佳燃油经济性为目标进行遗传算法速比优化设计。利用速比优化设计方法进行不同挡位N-AMT方案设计,并根据动力学关系建立整车模型,对N-AMT进行动力性与经济性分析。综合考虑不同挡位数方案的分析结果和变速器结构成本等因素,确定8挡N-AMT为最终设计方案。最后对8挡N-AMT进行台架、起步和顺序换挡试验。研究结果表明:8挡N-AMT的NEDC循环工况油耗为6.38 L·(100 km)^(-1),较5挡AMT原型车工况油耗6.95 L·(100 km)^(-1)减少了8.86%;N-AMT可以有效消除部分挡位间动力中断的问题,在30%加速踏板开度下,8挡N-AMT的起步时间为1.55 s,较5挡AMT起步时间1.61 s减少了3.7%,整车动力性得到提高;N-AMT换挡时间保持在1.05 s以内,且换挡平顺性较好。

摘要：以轮毂电机为动力的四轮独立驱动电动车是电动车未来的发展方向之一。开关磁阻(switched reluctance)电机因为输出扭矩大,性能可靠等特点而成为较理想的驱动电机。针对SR电机输出转矩脉动大,影响电动汽车运行的舒适性和操纵稳定性的问题,深入分析了SR电机转矩脉动产生的原因,提出了相应的优化设计方案,并采用粒子群算法对设计参数进行了优化。研究结果表明:经改进设计以后,在激励电流为10 A时,SR电机的转矩脉动减少了21.42%;在激励电流为20 A时,转矩脉动减少24.32%,对改善四轮独立驱动电动汽车的舒适性和操纵稳定性具有重要意义。

摘要：针对现有主动悬架作动器存在能耗大、功率密度低等不足,设计了一款电磁力大而波动小的永磁直线作动器。运用基于圆柱坐标标量磁位的分离变量法对作动器气隙径向磁场进行解析,验证了所建的有限元模型。研究作动器电磁力及其波动特性,并用波动比评价其波动特性。结果显示:电磁力与输入电压和运行速度有密切关系;电磁力的波动随电磁力上升而增大,但波动比降低并逐渐稳定于6.8%左右。通过作动器电磁力计算并和被动减振器阻尼力测试值进行对比,表明所设计的的电磁作动器能够满足悬架对阻尼力的要求。

摘要：准确的车辆状态参数是实现汽车主动安全和自动驾驶的关键.标准的无迹卡尔曼(UKF)算法,在观测噪声较大或噪声协方差不匹配时,会对车辆状态的估计精度产生严重影响.针对分布式电动汽车状态估计,提出一种基于故障检测机制的鲁棒自适应UKF算法,该算法利用观测变量的残差向量识别系统是否存在故障,依据统计函数判断是否需要对观测噪声协方差和过程噪声协方差进行自适应调整,并基于权重因子更新协方差.设计了基于鲁棒自适应UKF的估计器,对车辆的纵向车速、侧向车速和质心侧偏角三个重要状态变量进行估计.最后利用CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真对算法进行了验证.结果表明,所提出鲁棒自适应UKF算法能够明显降低三个状态变量的估计误差,在精确性和鲁棒性上均优于标准的UKF算法,为先进驾驶辅助系统以及自动驾驶的精确运动控制奠定了重要基础.

摘要：为了提高轮毂电机功率密度、降低其材料成本,提出一种改进的人工蜂群算法对轮毂电机性能进行优化设计.首先利用磁路法建立外转子永磁式轮毂电机各项性能的表达式;其次通过引入个体极值、群体极值以及一对异步缩放因子来克服传统人工蜂群算法收敛速度较慢、探索与开发能力不平衡等缺点;以磁极对数、气隙长度、永磁体厚度等电磁参数为设计变量,将电机的有效质量、功率损耗和材料成本线性加权组成单目标函数,并采用障碍函数法将有约束的非线性目标函数转化为非约束的形式;最后利用遗传算法、传统人工蜂群算法和改进的人工蜂群算法对轮毂电机进行优化设计,并通过有限元法和样机实验验证了计算结果的正确性.研究结果表明:相较于传统人工蜂群算法,改进的人工蜂群算法使目标函数收敛速度更快;相较于遗传算法和传统人工蜂群算法,改进后的算法使目标函数值最小;相较于原设计方案,优化后轮毂电机有效质量降低13.4%,材料成本降低34.4%,功率损耗降低44.2%,电机效率提高12.0%.