为提高电动载货汽车轻量化水平，本文提出了一种车架与电池舱一体化（cell to frame-简称“CTF”）结构。首先建立对标车型车架有限元模型，计算了其静力学性能与自由模态，并通过自由模态试验验证有限元模型的准确性。然后采用道路实采的多工况组合疲劳载荷谱在时域内运用名义应力法进行车架疲劳寿命分析。接着对经有限元分析验证合理的CTF结构初始设计进行试验设计并建立代理模型。最后采用全局响应面法进行优化设计，获得最佳轻量化方案。结果表明，优化设计后，CTF结构质量相较于传统的车架与电池舱分离设计结构轻量139.95 kg，轻量化率达14.09%，同时CTF结构力学性能与疲劳寿命均满足设计要求。

近年大型一体压铸铝合金车身结构件逐渐被用于取代传统的冲压-焊接白车身结构。本文以一体压铸的车身后地板结构为对象，开展了轻量化设计研究。针对一体压铸车身结构件的分析问题，提出了等效分析方法；考虑压铸结构的工艺与性能，研究了结构设计中的工艺约束，阐明了其材料性能的非均质性；基于拓扑优化方法，分析了该结构的设计域，获取了最优传力路径；在上述研究内容的基础上，开展了轻量化设计，在保证性能的同时实现了7%的轻量。相关研究工作明确了新型一体压铸铝合金车身结构件的设计优化流程，具有一定的参考和借鉴意义。

一体压铸零件在快速的填充和冷却过程中不可避免地会产生缺陷，且缺陷对铸件力学性能的影响不可忽视。然而，现有力学分析模型难以准确预测含缺陷铸件的力学性能，给铸件结构安全性设计带来巨大困难。针对此问题，本研究提出了一套考虑缺陷的铸铝弹塑性本构和断裂模型。从一体压铸后地板的不同位置裁剪出5种不同形状的样件，并开展了试验测试。利用扫描电镜统计了断面上的缺陷信息。基于标准拉伸样件的应力-应变曲线，提出了考虑缺陷和饱和应力的弹塑性本构，准确描述了其应变硬化特性。基于现有的Modified Mohr-Coulomb （MMC）断裂准则，提出了考虑缺陷和应力状态的改进MMC模型，并通过4种不同形状的样件进行了参数标定。为了验证所提模型的有效性，进行了试验和仿真的对比分析。结果表明，相比于传统硬化模型，所提弹塑性本构具有很高的拟合精度（R^{\mathrm{2}}>\mathrm{0.994}）。不同样件试验和仿真的载荷-位移曲线吻合度较高，验证了所提断裂模型的有效性。本研究为一体压铸铝合金力学性能的高精度预测提供了新的思路。

本研究针对电动汽车一体式前机舱复杂薄壁结构设计，提出了一种基于拓扑优化的结构性能协同设计方法。研究通过拓扑优化确定多重负载条件下的最优载荷路径，并进行前机舱一体压铸部件工艺可行性设计。对压铸材料进行了材料测试并开发了基于应力三轴度和罗德角系数应力状态的失效曲面，搭建了正面碰撞简化模型用于评估前机舱集成结构挤压型材纵梁与压铸部件的刚度匹配。结果表明，采用该设计方法可以有效获得多性能约束下的拓扑路径，充分考虑前机舱结构工艺可行性及结构性能匹配，降低研发成本。

冲压模具结构设计的目标是在同时考虑结构性能和模具质量的情况下，获得最优的结构构型及相应的尺寸参数。仅靠单一的拓扑优化流程很难实现这一目标。为此，本研究提出了一种模具结构拓扑—尺寸联合优化设计方法。该方法通过采用节点一一对应的载荷映射策略，避免了复杂的载荷映射计算步骤，直接将接触面的载荷分布转换为静力模型中的加载工况。通过给出的性能评价指数和相应的选择策略确定拓扑优化模型中结构性能的放松系数，使拓扑优化后模具力学性能不弱于初始设计的同时尽可能轻量化。最后，根据拓扑优化获得的最优结构构型，采用基于多代理模型的尺寸优化方法确定其对应的结构参数。该方法被成功应用于汽车结构件冲压模具的优化设计，并通过对比初始设计、拓扑优化设计和拓扑—尺寸联合优化设计的结果，验证了所提方法的有效性。

为开发更佳行人保护效果的发罩，先设计圆形、三角形和矩形3种吸管吸能模块，再制备以PA11为材料的圆形吸管吸能模块（CSEAM）样件，并验证了有限元模型，进而通过仿真评估3种新型仿吸管夹层发罩（NSSH）的人体损伤防护效果且分析了变形模式。研究显示：3种NSSH均能显著降低行人头部损伤，且三角形吸管夹层发罩（TSSH）的人体损伤防护效果最佳；其变形均以规则形状均匀扩散，通过降低发罩整体结构刚度而优化了碰撞波形中各阶段的加速度和冲击力峰值。进一步分析发现，TSSH的人体损伤防护效果随车速和撞击角度增大而降低，且所致损伤均大幅低于原发罩，表明抬升发罩即减小撞击角度可更好地保护行人；而当身罩比R_h≤2.1和R_h≥2.45时头部分别仅撞击发罩和风窗玻璃，其可作为发罩抬升的判别依据。研究成果将为行人保护效果更优的发罩结构设计提供支持。

为适应城市电动客车的发展以及国家节能环保政策的需要，提出了一种基于电动客车静强度和侧翻安全性能的灵敏度分析的车身结构轻量化方法。首先建立某电动客车的有限元模型，通过有限元方法对车身结构进行静强度和侧翻安全性分析。其次对有限元模型进行弯曲、弯扭工况下的车身静强度和侧翻安全性的灵敏度分析。基于灵敏度分析结果，筛选出有利于轻量化且对车身静强度和侧翻安全性影响不大的部件板厚为设计变量，以车身骨架质量最小为目标，以各材料所在单元的最大vonMises应力不超过其材料屈服强度为约束，进行尺寸优化。优化结果表明，车身结构静强度和侧翻安全性能满足法规要求，且车身骨架质量减轻了3.8%。

点阵结构力学超材料由于其良好的力学特性及耐撞性，广泛地应用于各类防护结构。传统点阵材料多为周期性排布的规则多孔材料，受金属材料微观晶体结构启发，本文在点阵材料的设计中引入了随机的晶界结构，提出并采用3D打印技术制备了多晶体点阵材料试件，进一步地，基于经试验验证的有限元模型开展了其耐撞性研究。研究结果表明：与单晶体点阵材料相比，当晶格角度相同时，多晶体点阵材料的比吸能提升较大，尤其在30°角度下提升了143%；多晶体点阵材料的晶粒尺寸、晶粒内晶格角度、晶粒随机度均会影响其耐撞性，当晶粒变小时，材料的吸能过程会更加平稳，但由于边界效应的影响，晶粒过小反而会加剧吸能过程中的波动；45°晶格角度与30°/60°随机晶格角度排列下的多晶体点阵材料有着平稳的吸能过程；随机度较大的多晶体点阵材料其能量吸收过程更加平稳。本文提出的新型多晶体点阵力学超材料可以有效地提高传统点阵材料的耐撞性，可为发展新型轻质点阵超材料的设计与优化提供指导。

耐撞性优化是实现车辆更好被动安全保护性能的有效途径，但目前的优化都专注于数值型响应的提升，而忽略了变形模式这一类别型响应的控制。关键部件的变形模式关乎车辆传力路径设计是否有效，如果不理想的变形模式出现在优化解中，则无法保证优化结果的有效性。为此，本研究提出了基于机器学习的变形模式控制优化方法，以实现在提升耐撞性指标的同时保证优化解中的样本均以理想模式变形。结构变形以图片形式进行数据表示，利用深度学习自编码提取变形特征并进行聚类识别不同的变形模式，然后对识别出的变形模式和数值型响应均建立基于Light Gradient Boosting Machine （LightGBM）的机器学习预测模型，最后在机器学习预测模型上开展优化求解。使用整车正碰案例对提出的机器学习优化方法进行验证，结果显示该优化方法在提升耐撞性数值响应的同时保证了纵梁以理想模式变形。本研究展示了机器学习在提升结构优化有效性方面的前景。

兰姆波具有传播距离长、成本低、对损伤敏感性高的特点，为研究碳纤维增强复合材料（carbon fiber reinforced polymer，CFRP）电池箱因低速冲击造成的目视不可见的冲击损伤提供了巨大的潜力。虽然相对声学非线性参数（relative acoustic nonlinear parameters，RANP）被证明在量化复合材料冲击损伤程度方面有效，但损伤对其影响机制尚未得到探索。本研究采用实验和仿真相结合的方法，首次研究了不同冲击损伤对兰姆波在CFRP电池箱中传播的影响。为此，首先建立电池箱结构的几何模型，然后针对CFRP开展冲击实验，搭建CFRP电池箱损伤-监测的仿真模型，最后研究分层、基体压缩损伤和纤维拉伸损伤等对CFRP电池箱损伤评估参数的影响。结果表明，建立的CFRP仿真模型计算精度可靠，RANP参数对各模式损伤面积敏感，而对于损伤在厚度方向上出现的位置不敏感；损伤会使兰姆波在传播时产生新的频率成分，计算RANP参数能够分析损伤的程度；损伤程度在较低时，RANP参数大小更多取决于分层损伤，一旦损伤超出某个阈值，RANP参数大小更多取决于纤维断裂等CFRP层内损伤。该研究成果对于汽车碰撞安全部件的结构-功能一体化设计具有重要指导价值。

在智能汽车和自动驾驶技术的发展背景下，以乘员舒适性为核心的零重力座椅开始配置于部分乘用车。与直立坐姿相比，后倾坐姿乘员在碰撞事故中存在较高的损伤风险，使得其碰撞安全解决方案的研发迫在眉睫。本文围绕后倾坐姿乘员碰撞安全问题，从损伤机理、约束系统、研究工具3个方面综述了相关研究现状及发展趋势。梳理总结发现：（1）后倾坐姿乘员碰撞损伤形式有别于直立坐姿乘员，其腰椎、髂骨等特征部位损伤机理尚未完全明确；（2）以三点式安全带为核心的传统乘员约束系统经改进与优化后仍难以对后倾乘员提供有效的整体保护，在主被动安全一体化体系下研发能够合理兼顾下潜损伤与脊柱损伤的新型防护手段是后倾乘员碰撞防护研究的关键问题；（3）作为主要研发和评测工具的碰撞假人和人体模型须针对后倾工况改善其可用性和生物逼真度。

车载雷达的虚警和漏报是影响自动驾驶系统安全可靠的关键因素之一，因此需要大量带标签的测试数据开展针对性的研究。但虚警和漏报的发生概率较低，且雷达目标状态不稳定导致雷达目标难以标记。对此，本文首先根据雷达虚警和漏报的产生机制设计能高效获取雷达关键数据的测试方案。然后通过构建关联度函数，以量化雷达目标与场景目标之间的关联并使用遗传算法优化该函数，在此基础上建立雷达目标的自动标记方法。最后通过实采数据验证本文方法的有效性。实验结果表明所提出的方法能高效获取关键的虚警和漏报数据，本文的标记方法也能准确识别出场景目标对应的雷达目标，并区分出虚警目标和真实目标。

为提高信号交叉口的通行效率和车辆的燃油经济性，本文提出了一种考虑驾驶员误差的交通信号与网联汽车速度协同优化方法。在交通层，将交通信号优化问题转化为寻找车辆通过交叉口的最优序列的排序问题，构建了交通信号优化的最优控制模型，提出了一种基于动态规划的交通信号优化算法；在车辆层，考虑驾驶员误差的影响，构建了车辆速度优化的最优控制模型，提出了一种基于快速随机模型预测控制的网联汽车速度优化算法。仿真和智能网联微缩车试验结果表明，本文提出的协同优化策略能够有效缓解交叉口车辆由于驾驶员误差导致的减速停车，进一步降低了车辆的行程时间、怠速时间和燃油消耗。

为克服网络延迟对协同感知准确率的影响，同时提高点云特征表达能力，本文提出了一种基于时空特征补偿网络的智能网联车辆点云协同感知方法。首先，采用点-体柱特征提取方法对点云原始数据进行处理，将扫描点局部邻域特征与体柱特征图进行拼接；然后，设计基于PredRNN算法的时间延迟补偿模块，对接收到的来自周围网联车辆的历史帧点云特征进行预测，实现两车点云特征同步；其次，利用空间特征融合补偿模块聚合跨车辆点云特征，通过双向多尺度特征金字塔网络融合多分辨率特征，输出车辆目标几何尺寸和航向角等信息；最后，在V2V4real数据集和自制数据集上的测试结果表明，该方法的检测精度优于经典协同感知算法，且对不同网络延迟时间具有较好的适应性，推理时间满足实时性要求。

针对复杂交通监控场景中视频车辆检测模型难以提取丰富的目标特征的问题，本文从充分利用视频图像时空特征信息的角度，新建时空特征融合模块SF-Module，运用Transformer模型中的多头自注意力机制实现视频车辆图像当前帧和历史帧时空特征信息的提取和融合，丰富目标的特征信息；在此基础上，基于YOLOv8网络，在其颈部网络融合新建的时空特征融合模块SF-Module，挖掘视频图像序列的时空特征信息；同时，引入WIoU损失函数作为预测框回归损失，减少低质量标注框产生的有害梯度，设计SFW-YOLOv8视频车辆检测模型。最后，新建的SFW-YOLOv8复杂场景视频车辆检测模型在UA-DETRAC数据集上进行实验，对数据集中的部分图片进行了模拟雨天和雾天的数据增强，提高车辆检测模型的泛化性。实验结果表明，SFW-YOLOv8视频车辆检测模型的MAP50和MAP50：5：95值为79.1%和63.6%，较YOLOv8模型分别提高了1.7%和3.3%，推理速度为11 ms/帧，具有较为优秀的检测性能。

为解决车用质子交换膜燃料电池 （PEMFC） 堆出入口温度在变负载电流下波动大的问题，提出了一种动态变化粒子群优化 （PSO） —比例积分微分 （PID） 算法。首先搭建了额定功率 150 kW 的 PEMFC 发动机系统整体仿真模型，基于已有文献，进行了模型中输出功率和电压的准确性验证；随后基于验证结果，使得反应气体供给跟随负载电流需求变化，反映 PEMFC 发动机系统实际工作情况。根据搭建的模型，基于冷却水泵冷却水质量流量跟随输出功率控制策略，对散热风扇冷却空气质量流量使用 PID、PSO-PID 和本文提出的动态变化 PSO-PID 算法，研究三者在变负载电流下对电池堆出入口温度和输出功率的控制效果。结果表明：与 PID 相比，在 PSO-PID 和动态变化 PSO-PID 下，电池堆入口温度瞬态超调量下降幅度均为13.7%，出口温度瞬态超调量下降幅度均为 36.0%，输出功率均更快达到稳定状态；动态变化 PSO-PID 达到最优值的时间仅为 PSO-PID 的 57.1%，可以减小更多的非必要计算量，提前于 PSO-PID 将得到的 PID 参数输入到电池堆温度控制器中。此动态变化粒子群优化算法能更有效、更快地用于电池堆出入口温度控制，有助于提升车用 PEMFC 的温度和输出功率的稳定性。

能量管理决定燃料电池汽车（fuel cell vehicles，FCV）动力系统的功率分配，影响FCV的经济性与耐久性等。汽车运行工况复杂多变，能量管理可通过融合交通信息提升FCV动力系统的输出性能。本文总结了FCV能量管理的优化目标，分析了传统的规则式与优化式的能量管理策略；以车速、交通状况等交通信息的分析及预测为重点，综述马尔可夫、人工智能等预测方法，总结融合交通信息的FCV能量管理策略的研究进展；最后，提出融合交通信息的FCV能量管理发展方向。

针对车辆在不同行驶状态下对横摆操纵性和侧向稳定性的动态多目标需求，提出一种横摆稳定性自适应控制策略。首先，通过分段线性拟合技术建立车辆动力学模型，综合应用改进双线法和模糊理论在相平面中获取与路面附着和纵向速度相关的动态稳定域边界；随后，对车辆行驶时的稳定性风险进行量化表征，引入动态多目标映射函数调整基于模型预测理论设计的稳定性控制策略内置参数，匹配车辆侧向稳定性、横摆操纵性和执行器能耗等动态多目标需求。最后，通过仿真试验，论证了设计的控制策略能够在多种工况下帮助车辆获得比传统方法更安全、优质的稳定性控制效果。

汽车前轴的尺寸大、受力复杂，主要用锻造方法制造，受到工字形结构的限制难以轻量化。本文给出了空心汽车前轴的设计方法，采用变截面变壁厚的空心矩形结构和组合的钢板弹簧座，实现轻量化、改善抗弯扭性能。通过垂向及纵向工况有限元模拟揭示主销孔处壁厚对拳部强度的影响规律，给出拳部壁厚系数、封堵孔高度系数、封堵孔宽度系数的合适范围。选用无缝钢管试制出某轴荷5 t的空心前轴1∶1样件，较锻造前轴轻量10.75%。针对试制的空心前轴样件，进行了垂向、纵向的刚度试验以及垂向工况的静强度试验、疲劳试验，揭示了轴体下表面的垂向位移、轴向应力的变化，揭示了拳部外端面封堵孔边缘的应力分布。试验结果表明：变截面空心矩形前轴的刚度、静强度均符合行业标准，垂向工况的疲劳寿命远高于行业标准，在轻量化的同时改善了性能。