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2026年, 第48卷, 第3期　刊出日期：2026-03-25 上一期   

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学习型自动驾驶决策算法闭环学习方法 黄岩军,陈诗阳,韦登伟,李欣城,陈虹 2026 (3):  491-501.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.001 摘要 ( 268 )   HTML ( 36 )   PDF(3610KB) ( 189 )   为构建开放环境下高安全可信度的自动驾驶系统，本文针对自动驾驶场景的长尾分布问题，提出一种自动驾驶决策算法闭环学习方法，该方法通过安全关键场景生成与持续学习实现算法闭环。首先，对于常见驾驶场景下表现良好的基础算法，生成具有威胁性的安全关键场景，以此挖掘算法缺陷；其次，采用融合弹性权重巩固与线性多策略头的持续学习方法，在安全关键场景中进一步训练自车算法，避免灾难性遗忘问题；最后，通过多次闭环迭代提高算法场景的适应能力。本文以软演员-评论家算法为基础算法，验证所提闭环学习方法的有效性。经两轮环境差异较大、难度持续提升的闭环迭代测试，未采用持续学习策略和仅采用经验回放策略的两种基线方法与本文方法的碰撞率分别为25.40%、25.33%和14.43%。对比结果表明，本文方法抵御灾难性遗忘与探索学习新任务的综合能力更强，因此所提出的闭环学习方法可有效提高学习型自动驾驶决策算法的场景适应性，实现算法迭代优化。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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面向智能汽车信息物理系统的组件化建模方法研究 刘景升,赵敏,孙棣华,胡创,和畅畅,刘懿锋 2026 (3):  502-517.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.002 摘要 ( 126 )   HTML ( 7 )   PDF(5424KB) ( 57 )   针对智能汽车信息物理系统（IVCPS）存在多学科模型碎片化且不一致、缺乏统一建模方法导致建模困难、模型难复用，进而制约系统全生命周期协同设计与演化的技术挑战，本文融合面向对象建模思想、基于模型的系统工程理念以及组件化思想，提出了一种具有“系统多维度解构—组件建模与语义统一—组件智能化集成—多层次协同验证—模型集构建与演化机制”闭环迭代过程的IVCPS组件化建模方法。该方法首先通过多维度解构对IVCPS进行系统性分解，厘清系统内部结构与交互边界，保障系统建模的完备性与可追溯性；其次，通过组件建模与统一语义描述，实现多学科模型的标准化表达，解决模型表达方式不统一的问题；并基于此，通过组件智能化集成，实现组件组合关系的自动判定与系统架构的规范化构建，提高异构组件集成效率；然后，构建基于组件级与系统级的多层次协同验证体系，保证建模过程的可信性和一致性，确保模型的质量和可靠性；最后，基于经过验证的标准化组件，构建可扩展、可复用的IVCPS模型集，实现从原子组件到复合组件再到系统级模型的层次化积累，为IVCPS在不同应用场景和生命周期阶段的持续建模与演化提供支撑。以太和桥园区多公交协同通行系统为案例进行验证，结果表明组件复用率达到64%，该方法能够有效解决IVCPS建模中的关键技术难题，显著提升建模效率，为智能交通系统建模提供了一种系统化解决方案。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于复杂网络理论和安全经验回放机制的强化学习自动驾驶方法研究 闫辉,蔡英凤,孙晓强,王海,陈龙,张晓东 2026 (3):  518-528.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.003 摘要 ( 122 )   HTML ( 8 )   PDF(3520KB) ( 55 )   驾驶安全一直是自动驾驶领域的首要任务。近年来智能汽车面临的驾驶环境日益复杂，为了提高智能汽车面对复杂环境的认知能力以及驾驶策略的安全性，本文提出了一种知识数据融合驱动的强化学习算法。首先，将动态驾驶环境抽象为复杂网络风险认知域模型，实现了车辆节点间交互关系的有效刻画。其次，提出了一种安全经验回放机制，充分地挖掘数据中的信息。最后，提出了一种基于安全经验回放机制的强化学习算法，在Actor-Critic算法框架下增加了一个安全性评估模块，并将风险认知域形成的驾驶建议融入强化学习算法的训练过程。实验结果表明，在Carla Leaderboard基准测试中，本文算法的驾驶分数和成功率分别提升至87%和81%，有效提升了自动驾驶系统的安全性。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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环境车辆轨迹拟人学习的自动驾驶仿真场景构建方法 柴琳果,陈鹏,李晓龙,张辉,上官伟,陈俊杰,王剑,蔡伯根 2026 (3):  529-541.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.004 摘要 ( 107 )   HTML ( 5 )   PDF(4335KB) ( 45 )   基于仿真场景的自动驾驶功能测试，能够有效地还原真实交通场景中车辆的行为和状态，从而更加准确地评估自动驾驶系统在复杂交通场景中的决策规划和控制能力。本文基于Triple-GAIL和GRU提出了一种GAIL-GRU多模态轨迹生成的自动驾驶仿真场景构建方法，首先从人类驾驶数据集中提取车辆行驶轨迹与多维度特征，然后根据车辆行为将行驶轨迹划分为直行、左换道、右换道3类行为轨迹并设置行为标签，其次构建车辆状态-行为标签-车辆动作对输入到GAIL-GRU模型，训练后形成具有拟人化驾驶行为的驾驶策略模型，最后将自动驾驶模型控制的自动驾驶车辆与驾驶策略模型控制的环境车辆部署于静态仿真环境当中，建立了多种仿真场景。在环境车辆变道切入场景与自动驾驶车辆变道切入的验证实验中，本方法成功复现了人类驾驶员在驾驶过程中采取的多种驾驶行为。实验结果表明，所提出的自动驾驶仿真场景构建方法构建的场景能够有效暴露自动驾驶算法在复杂交互情境中的决策缺陷，具有良好的拟人性和较高的风险覆盖度，通过对抗式模仿学习框架融合GRU单元可以解决多模态轨迹生成中的模式坍缩问题与时序信息丢失问题，实现了换道切入场景中车辆交互意图与运动连续性的耦合建模，突破了传统方法对交互博弈关系建模不足的局限。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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自动驾驶汽车路径跟随间歇式预瞄方法研究 管欣,李思深,贾鑫 2026 (3):  542-552.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.005 摘要 ( 104 )   HTML ( 11 )   PDF(2760KB) ( 53 )   路径跟随是自动驾驶汽车重要功能之一，当前自动驾驶汽车在路径跟随时侧向加速度波动较大。为了解决这一问题，本文提出一种自动驾驶汽车路径跟随间歇式预瞄方法。首先建立事件触发预瞄方法，以事件是否触发作为判断条件，确定是否重新预瞄，事件触发机制主要考虑路径跟随偏差和最大执行里程。然后，建立基于运动基元的多段预瞄方法。根据误差确定分段点，动态调整每段的距离，保证预瞄误差处于容许误差范围内。最后，在仿真环境下，验证本文提出的方法的有效性，并与多种方法进行对比。试验结果表明，本文提出的预瞄方法，能够保证路径跟随误差小于设定的容差范围且预期侧向加速度相比其它方法更加平稳。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于iLQR的智能车辆换道轨迹规划算法研究 刘永涛,亢浩宇,纳林奇,李智鹏,朱屹晨,陈轶嵩 2026 (3):  553-565.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.006 摘要 ( 113 )   HTML ( 6 )   PDF(5209KB) ( 59 )   针对智能车辆换道过程中高效性、安全性和舒适性的协调兼顾问题，本文提出一种基于迭代线性二次调节器（iLQR）算法的换道轨迹规划方法。首先，在横向路径规划方面，于Frenet坐标系下采用改进的五次多项式生成初步横向轨迹；在纵向速度规划方面，利用引入启发信息的动态规划（DP）方法，快速生成满足车辆运动学约束的速度规划序列。其次，通过iLQR算法对初始轨迹进行二次优化，将碰撞风险、舒适性及控制约束纳入优化目标，得到高效、安全且平滑的最优换道轨迹。最后，通过CarSim、Matlab/Simulink及Prescan进行联合仿真验证。仿真结果表明，该方法较传统DP算法换道效率提升约20%，纵向加速度更平稳，显著提升了换道的安全性与舒适性，可为自动驾驶车辆在复杂交通环境下的换道决策提供高效、可靠的技术支撑。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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动态场景下多无人清扫车协同控制研究 李聪民,孔伟伟,罗禹贡,姬鹏霄,朱一鸣,王晴 2026 (3):  566-577.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.007 摘要 ( 94 )   HTML ( 8 )   PDF(3840KB) ( 42 )   针对非结构化道路清扫场景，现有多无人清扫车缺乏协同优化机制，仅通过区域划分实现子区域内单车独立作业，并依靠简单的循环作业清除动态障碍物引发的二次污染，导致系统整体作业效率低、资源浪费严重。因此，本文提出一种基于分层架构的多无人清扫车协同控制方法，旨在提高复杂动态场景下多车协同作业的能力。在规划层，构建清扫状态信息地图及其更新策略，对动态变化的清扫状态进行数学建模与描述；基于此，提出自组织任务分配策略，实现清扫任务在多车之间的动态优化分配。在控制层，设计基于多智能体抗蜂拥控制算法的多车协同控制器，该控制器仅利用局部信息即可动态调整车辆的运动轨迹，实现多车协同作业与协同避障。结果表明：与区域划分后单车采用往复式全覆盖路径规划的方法相比，所提方法完成任务区域全覆盖的时间最大可缩短58.72%，清扫二次污染网格的平均时间和最长时间分别最大缩短36.03%、65.34%，已清扫网格覆盖率的稳定平均值最大提升10.13%，显著增强了无人清扫车在复杂动态清扫场景中的协同作业能力。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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智能网联车辆队列网络拓扑优化及协同控制 高俊,谭小波,朴昌浩,万凯林 2026 (3):  578-588.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.008 摘要 ( 73 )   HTML ( 5 )   PDF(5489KB) ( 30 )   针对智能网联汽车通信链路动态变换诱发车辆队列网络拓扑切换，以及传统人工设计拓扑使用场景受限的问题，以实现车辆队列稳定性、舒适性、能耗经济性均衡为目标，提出了一种基于帕累托优化拓扑切换的车辆队列控制方案。首先，基于非支配排序遗传算法，引入网络连通性作为约束条件，以车辆队列3种性能量化指标作为优化目标，离线搜索满足队列性能均衡的帕累托优化网络拓扑；其次，基于分布式非线性模型预测控制器，结合帕累托优化拓扑和马尔科夫链切换机制，设计了基于帕累托优化拓扑切换的车辆队列非线性协同控制器；最后，在3种场景下对车辆队列控制器、优化拓扑筛选方法及切换控制进行了仿真验证，实验结果展示了所提方法的有效性。其中，所提车辆队列控制方法与传统人工设计拓扑切换控制方法相比，其在跟踪稳定性、舒适性以及能耗经济性方面分别提升了30.1%、18.6%和2.2%，表明了本文所提车辆队列协同控制器在动态拓扑切换场景下的可行性和有效性。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于条件去噪扩散概率模型的驾驶人注意力预测 韩嘉懿,孟鹏翔,王文彬,朱冰,宋东鉴,赵健,陶晓文 2026 (3):  589-597.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.009 摘要 ( 74 )   HTML ( 3 )   PDF(3548KB) ( 24 )   驾驶人注意力预测对于提高自动驾驶系统安全性、实现智能汽车人机融合智能具有重要意义。为此，本文提出了一种基于条件去噪扩散概率模型（conditional denoising diffusion probabilistic model，CDDPM）的驾驶人注意力预测方法。在正向扩散过程引入马尔可夫决策过程，将高斯噪声逐步加入驾驶人注意力分布图，直到成为随机噪声图像；在逆向去噪过程则实现逆马尔可夫决策过程，将U-Net编码器-解码器神经网络作为噪声预测模型，将随机噪声图像逐步去噪为驾驶人注意力预测图；在去噪扩散概率模型的基础上，在逆向去噪过程中融合时空特征，引入条件引导信息，最终实现驾驶人注意力分布的预测。结果表明，本方法在BDD-A和DADA-2000数据集上的验证结果上多个指标上优于现有方法，证明了该方法的有效性和优越性。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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车载无源光网络带宽分配策略研究 郭得岁,李辉,韩沐辰,徐国轩,窦甲宸,曹万科 2026 (3):  598-606.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.010 摘要 ( 83 )   HTML ( 2 )   PDF(4009KB) ( 31 )   为满足车载通信系统日益增长的带宽需求，本文设计了一种基于无源光网络的电子电气架构，并研究了其带宽分配策略。通过分析静态带宽分配和动态带宽分配（DBA）的时延及各自缺点，提出一种改进的DBA策略。首先，引入服务间隔概念，通过增加服务间隔周期数减少无效资源浪费；其次，在XGEM帧头中插入标志位，降低光链路终端（OLT）的DBA时延并保证高带宽利用率；再次，通过迭代计算确定最优周期数及不同场景下的带宽分配方案；最后，在NS-3平台完成仿真验证。结果表明，静态带宽分配策略无法灵活配置资源，数据量变化时存在资源浪费的现象；传统DBA策略效率较低，难以满足车载工况下的时延要求；而改进的DBA策略可根据实际传输需求实时调整，满足不同条件下的时延要求，有效提高带宽利用率，更适配未来智能网联汽车对高带宽、低时延与高带宽利用率的需求。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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典型事故工况下自动驾驶汽车乘员损伤特性研究 卢天乐,李泉,杨赛超,谭普元,李洁,李红,杨康特,韩勇,周青,聂冰冰 2026 (3):  607-617.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.011 摘要 ( 90 )   HTML ( 0 )   PDF(4849KB) ( 40 )   道路交通事故造成的人员伤亡与经济损失仍是亟待解决的公共安全难题。自动驾驶汽车面临碰撞不可避免工况时，如何在极限时间窗口内充分利用车辆主动控制和乘员舱内约束系统的调节潜力，以降低乘员损伤风险，是当前主被动一体化安全研究的热点问题。本研究通过分析自动驾驶和人类驾驶员事故特征提取典型事故场景，在典型场景下遍历车辆轨迹确定研究域内的碰撞工况参数；基于车-车碰撞仿真模型和中国 50 百分位男性高生物逼真度有限元模型计算了64 例有限元仿真，覆盖了较为典型的碰撞工况。研究结果分析了碰撞工况和约束系统参数对乘员损伤风险具有耦合作用：在所有碰撞工况下，后倾躺姿对乘员损伤风险影响最大，使头部HIC值增大87%，BrIC值增大59%；中高速碰撞工况且乘员正常坐姿情况下，优化碰撞工况比优化乘员安全带预紧力数对损伤风险的降低更有效，碰撞前横向调整车辆1.0 m位移优化碰撞角度和位置，有望将MAIS3+损伤风险降低10%以上，将胸部压缩量降低14%以上。本文基于碰撞损伤量化探索构建了主被动一体化的行车风险域概念，揭示了融合避撞策略和约束系统控制下的乘员预期损伤差异，为自动驾驶车辆临碰撞决策优化及乘员保护系统设计提供了量化依据。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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匝道汇入场景下基于交互场模型的驾驶员交互行为研究 孙天骏,杨惠喆,于桐,高镇海,胡宏宇,刘斌 2026 (3):  618-626.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.012 摘要 ( 129 )   HTML ( 9 )   PDF(2332KB) ( 50 )   匝道是城市道路交通建设中的主要结构之一，在由匝道向主道汇入期间，充分体现了驾驶员之间的交互行为。传统对驾驶行为交互的研究大多缺少对其从意图识别到动态交互的机理阐释以及可定量的描述方式，本文针对驾驶员在匝道汇入场景下的动态交互行为量化问题，以INTERACTION数据集为支撑进行数据的分析与特征挖掘，建立了具有明确方向、形状和强度计算的驾驶员交互场模型，将驾驶员交互行为的定性描述转化为对交互场中的冲突计算。通过计算实验，证明了所建立模型可以准确识别和量化驾驶员之间的交互行为，并从定量分析的角度揭示了驾驶员之间从意图识别到动态交互的演变机理。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于贝叶斯网络的行人穿越不确定性量化研究 杨彪,杜梦沄,朱俊瑞,王海,蔡英凤 2026 (3):  627-637.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.013 摘要 ( 69 )   HTML ( 0 )   PDF(3367KB) ( 18 )   随着自动驾驶技术的发展，行人穿越意图预测已成为减少人车冲突的重要手段。然而，传统意图预测方法无法估计预测结果的不确定性，导致车辆在复杂交通环境中的决策行为缺乏可信度。针对上述问题，本文提出了一种基于多模态输入的不确定性行人穿越预测网络（UN-PCPNet），将行人姿态、边界框与车速3种输入分别提取特征后送入特征融合模块进行多模态融合，进而通过贝叶斯多层感知模块输出穿越意图预测结果，并通过结果的方差分析量化预测过程的不确定性。本文方法在JAAD和PIE公共数据集上可以实现92%和89%的AUC得分，并且可以在不影响预测准确性的前提下获得可靠的不确定性估计。实车实验也验证了本文方法在实际交通场景中的有效性，可以为提高自动驾驶安全性提供支持。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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融合CNN-BiLSTM与AUKF的车辆质心侧偏角估计 金琪,赵治国,姜超,周宇星,赵坤,夏雪 2026 (3):  638-650.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.ep.001 摘要 ( 89 )   HTML ( 2 )   PDF(4730KB) ( 30 )   质心侧偏角是表征车辆运动稳定性的关键变量之一。现有估计方法多依赖高精度车辆动力学与轮胎模型，导致其在复杂非线性工况下的估计精度难以保证。为提升质心侧偏角估计的准确性与鲁棒性，本文提出一种基于卷积神经网络-双向长短时记忆网络（CNN-BiLSTM）与自适应噪声无迹卡尔曼滤波（AUKF）相融合的车辆质心侧偏角估计方法。首先，构建基于CNN-BiLSTM的分位数估计模型，结合车辆运动学模型与分位数回归损失函数，实现对质心侧偏角均值及分位区间的估计；其次，设计基于AUKF的动力学状态观测器，利用CNN-BiLSTM观测器的估计结果更新观测协方差矩阵，实现质心侧偏角的准确估计；最后，通过CarSim/Simulink联合仿真和实车试验对所提算法进行验证。结果表明，本文提出的CNN-BiLSTM与AUKF融合的车辆质心侧偏角估计算法，在不同工况与路面附着条件下估计结果准确，显著优于基于动力学模型的估计方法，具有较高估计精度和较强鲁棒性。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于PINN的路面附着系数估计方法 王大方,赵逸飞,曹江,侯芹忠,梁佳彤,沈欣欣 2026 (3):  651-662.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.015 摘要 ( 104 )   HTML ( 5 )   PDF(4501KB) ( 54 )   路面附着系数作为评估路面与轮胎之间的摩擦力大小的指标之一，影响着自动驾驶系统决策控制策略。针对路面附着系数估计问题，本文提出了一种基于物理信息神经网络（PINN）的路面附着系数估计方法。首先，对车辆进行动力学分析，构建7自由度车辆动力学模型；基于Dugoff轮胎模型，改善模型非线性区精度，获取改进2自由度Dugoff轮胎模型。然后，分析动力学参数与路面附着系数的关系，确定神经网络的输入，结合注意力机制与长短期时序模型，搭建用于路面附着系数估计的神经网络模型。最后，基于车辆模型与轮胎模型，引入车辆动力学方程构建物理约束损失函数，构建PINN网络。试验表明，引入物理模型损失函数后，该模型相比于无物理约束模型收敛速度提高，平均绝对误差降低了44.68％，均方根误差降低了39.87％。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于CNN-Transformer的车辆侧倾动力学建模及实验验证 曹守启,高雅琪,周国峰,陈渐伟,周志松,姜加胜 2026 (3):  663-675.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.016 摘要 ( 89 )   HTML ( 1 )   PDF(6194KB) ( 65 )   高精度车辆侧倾动力学建模对提升车辆主动安全控制性能至关重要。然而，车辆系统具有强非线性与参数不确定性，基于传统机理分析的建模方法难以准确估计侧倾角和侧倾角速度。针对此问题，本文提出一种融合多尺度卷积神经网络与Transformer的数据建模方法。该模型利用多尺度卷积核提取含噪声数据中的多频域特征，提高模型对噪声干扰的鲁棒性；同时，结合Transformer的注意力机制，有效捕捉侧倾动力学中的长时序依赖关系，进一步提升建模精度。为验证模型性能，本研究基于CarSim高保真仿真平台和实车道路实验数据，将其与传统Transformer、LSTM、GRU等数据驱动模型以及物理模型进行对比分析。实验结果表明，所提出的CNN-Transformer混合模型在侧倾角和侧倾角速度预测任务中表现最优，预测决定系数R2 均高于0.974 5，实现了对车辆侧倾动力学的准确建模。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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四轮独立驱动电动车辆神经网络观测器与预设性能容错控制策略 李都帅,李洋,邵翔宇,胡满江,应睿成,边有钢 2026 (3):  676-689.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.017 摘要 ( 90 )   HTML ( 4 )   PDF(5617KB) ( 41 )   针对四轮独立驱动电动车辆的电机故障与未知扰动问题，本文提出一种分层容错控制策略，旨在实现突发故障工况下跟踪误差的可控性。首先，分析四轮独立驱动电动车辆的电机故障特性，构建包含电机故障模式与未知扰动的动力学模型；其次，设计神经网络观测器，实时估计故障信号及未知扰动，然后融合预设性能控制、Nussbaum型函数与障碍李雅普诺夫函数构建上层控制器，并通过李雅普诺夫稳定性理论严格证明闭环系统的有限时间收敛特性；再次，基于故障工况下的电机输出约束建立转矩优化模型，实现前轮转向力矩与四轮驱动力矩的协同控制；最后，通过CarSim/Simulink联合仿真平台，在单轮失效、转向失效和双轮失效3类典型场景中进行对比验证。结果表明，在双轮失效的情况下，纵向、横向、横摆角跟踪误差分别降低74.6、79.6%、89.7%。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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车载动态工况下燃料电池健康指标提取与寿命估计方法研究 杨云亮,杜常清,李威岐,朱文超,吴航宇,谢长君 2026 (3):  690-699.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.018 摘要 ( 90 )   HTML ( 1 )   PDF(2650KB) ( 26 )   有效的健康指标（HI）和预测方法是评估质子交换膜燃料电池（PEMFC）剩余使用寿命（RUL）的关键，而在工况复杂的动态负载下直接获取HI是具有挑战性的。此外，传统的深度学习方法受限于一维数据结构的分析模式，难以准确预测PEMFC中包含多种变化模式的老化趋势。因此，本文提出了一种应对动态工况的预测框架，针对动态负载进行分级处理以得到具有老化趋势的伪动态数据，随后提出了一种经验模态分解、功率谱密度和能量分析相结合的方法（EPE），从分级负载中提取了反映动态工况老化趋势的HI。此外在预测方法上，采用了TimesNet网络将一维HI时间序列转换到二维空间并估计了RUL。结果表明，提取的HI可有效表征PEMFC的老化趋势。在RUL估计方面，TimesNet相比BiLSTM和CNN-BiLSTM的误差分别下降了61.8%和25%。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于缸内喷水的混动专用汽油机缸内燃烧及排放特性影响研究 魏文典,吕阳,李兰,冯上司,康哲 2026 (3):  700-712.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.019 摘要 ( 65 )   HTML ( 4 )   PDF(7479KB) ( 23 )   近年混动专用发动机不断提高的热效率开发目标使得高压缩比的应用愈发普遍，其压缩比的提高伴随着异常燃烧倾向增大等问题。缸内喷水技术通过直接向缸内喷射液态水，充分利用水雾喷射蒸发过程的蒸发潜热及其对缸内燃烧过程的交互影响，可实现缸内温度降低、充量密度提高与燃烧相位优化，进而改善混动专用汽油机热效率，逐渐受到业界的广泛关注。本文以某混动专用汽油机为研究对象，通过开发高精度燃烧系统模型，在维持压力升高率不变的约束下，仿真研究了缸内喷水设计方案与控制策略对缸内燃烧过程及排放特性的影响。研究结果表明，缸盖中置喷水、-135°CA喷水时刻、12 mg循环喷水量（40%水油比）的喷水策略为最优，结合点火策略优化，可将指示热效率（ITE）从原机的35.36%提升至42.06%，与此同时，CO较原机减少了1.23 mg，NO x 增加了0.315 mg，UHC增加了0.006 mg。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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重型载货汽车排气制动主动控制系统 史培龙,高慧忠,郭东林,薛紫薇,张韡 2026 (3):  713-723.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.020 摘要 ( 85 )   HTML ( 8 )   PDF(5957KB) ( 23 )   目前排气制动开启和关闭主要依靠驾驶人，对驾驶人驾驶技能要求较高，存在因操作不当而引发制动器热衰退的问题，因此本文提出开发基于工况识别的排气制动主动控制系统。首先通过典型山区道路制动踏板动作数据统计分析，基于K-means++聚类算法对制动踏板平均开度、制动踏板平均作用比例及制动次数3个特征参数进行不同时间窗长度下的工况分类，并利用RNN算法实现了工况识别；然后提出了基于动态优先级仲裁的排气制动控制机制，开发了基于整车纵向动力学、制动系统、发动机与排气制动、制动鼓温度等模型驱动的主动控制系统；通过搭建半实物仿真平台在线验证排气制动主动控制系统的有效性。验证结果表明，主动控制系统能够准确识别行驶工况并适时主动开启和关闭排气制动，与离线环境下的排气制动作用次数一致，且控制时间长度误差仅为3.294%。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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动力电池箱新型防护结构设计与仿真分析 闫凯波,王俊杰,陆思思,周鹏,范志伟,杨杰,何宁馨 2026 (3):  724-733.  doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2026.03.021 摘要 ( 123 )   HTML ( 14 )   PDF(14696KB) ( 72 )   随着新能源汽车的持续普及和快速发展，其安全问题愈发受到广泛关注。新能源汽车遭遇碰撞时，底盘与电池包极易受损，可能引发电解液泄漏，进而导致短路起火和爆炸等严重后果。因此，本文从DNA的稳定结构中获取灵感，通过改进传统蜂窝结构设计一种应用于动力电池箱底部的新型DNA双螺旋状防护结构，并开展了动力电池箱底部异物冲击仿真分析。与传统蜂窝结构相比，该新型防护结构的比吸能提升了12.14%。在此基础上，本文结合机器学习和多目标优化算法对该DNA双螺旋状防护结构进行优化，得到其最优设计参数。当异物以30 m/s的速度垂直向上穿刺时，与初始防护结构相比，优化后的防护结构吸能量提高44.3%，峰值压溃力降低35.68%，电池最大压缩量降低68.1%。该研究成果可为新能源汽车动力电池箱防护结构设计提供科学理论支撑，对保障碰撞工况下新能源汽车的安全具有重要意义。 数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标