车载相机图像是构建智能汽车测试场景库的主要数据来源，但其中关键测试场景发生概率低，大部分场景的测试价值小，若将其直接应用于智能汽车测试会浪费大量测试资源。本文提出一种面向车载相机采集图像的智能汽车测试场景关键性量化模型。首先，基于实车相机参数对实车采集的图像进行处理，输出对行车安全具有影响的参数；其次，基于风险场理论将参数整合，输出测试场景关键性量化结果；最后，对实车采集的图像进行测试场景关键性量化验证，结果表明本文模型可以精确输出测试场景关键性的具体数值，进而对比不同场景的测试价值，证明本文提出的模型可以有效筛选智能汽车关键测试场景。

运动控制研究是实现自动驾驶目标的重要组成部分，针对传统强化学习算法在求解中因单步决策局限而导致控制序列次优的问题，提出了一种基于双估计强化学习算法及前向预测控制方法结合的运动控制框架（DEQL-FPC）。在该框架中引入双估计器以解决传统强化学习方法动作值过估计问题并提高训练优化的速度，设计前向预测多步决策方法替代传统强化学习的单步决策，以有效提高全局控制策略的性能。通过虚拟驾驶环境仿真，证明了该控制框架应用在自动驾驶汽车的路径跟踪以及安全避障的优越性，保证了运动控制中的精确性、安全性、快速性以及舒适性。

预期功能安全问题制约着自动驾驶汽车的落地。自动驾驶感知系统面临的各种极端行驶环境等极易引起预期功能安全问题。因此，须按照现有预期功能安全标准，在安全分析阶段识别并评估种类多且数量大的触发条件，筛选高价值触发条件为后续测试验证提供测试场景输入。本文中首先基于对触发条件在自动驾驶系统中的风险演化过程的分析，提出一套包括暴露率、穿透率和危害率的三维感知系统触发条件评估体系。随后，基于层次分析法构建了触发条件穿透率量化评估方法。最后，针对某量产车型的融合感知系统分析并选取15个触发条件，构建测试用例并开展封闭场地测试，评估上述触发条件的穿透率。最终经计算筛选得到3个高风险触发条件，验证了触发条件穿透率量化评估方法的可行性。

近年来，考虑安全与效率的自动驾驶矿车路径规划方法已逐渐成熟，并在多种矿山场景落地应用。与此同时，产业界和学术界也开始关注如何利用路径规划提升矿车的燃油经济性。针对这一需求，本文提出了一种矿山场景下的自动驾驶矿车节能路径规划方法，其主要特点是根据车速、道路坡度及障碍物进行S-L（进度-偏离）和S-T（进度-时间）的复合动态采样。针对矿山典型地形场景，建立了矿车燃油消耗指标，提出了安全性-运行效率-能耗综合路径评价模型；为了防止评价模型的各项权重陷入局部最优，设计了基于模拟退火策略的粒子群自适应优化方法。在矿山实际场景的测试中，本研究提出方法较现有方法在燃油经济性指标上平均提升了11.28%。

本文提出一种基于逆模型预测控制的拟人驾驶控制方法，利用模型预测控制产生的实轴轨迹与真实轨迹的损失函数更新控制模块代价函数的权重系数实现拟人化驾驶控制。将拟人驾驶控制构建成一个双层优化问题，在下层利用模型预测控制求解一个典型的最优控制问题产生实轴驾驶轨迹，在上层最小化所产生的实轴轨迹和真实驾驶轨迹的误差更新下层代价函数的权重系数，基于极大值微分原理构造辅助系统求解实轴轨迹关于代价函数权重系数的梯度。实车采集真实驾驶轨迹并进行模仿测试与泛化验证，结果表明：本文所提出的方法相比于两类基于虚轴轨迹的逆最优控制方法，在3个工况下与真实驾驶轨迹最大误差分别平均降低了73.52%和65.03%，驾驶行为更加拟人化，且具备泛化性能。

为解决现有算法难以准确估计前方道路侧向坡度的问题，提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）与机器视觉（VB）融合的道路侧向坡度估计方法。首先，建立含有侧向坡度的车辆2自由度模型，通过EKF估计出侧向坡度与车辆侧倾角的叠加态，由侧向加速度乘以适当增益解耦出车辆侧倾角，得到EKF道路侧向坡度估计值；其次，通过视觉成像原理分析二维图像中道路侧向坡度与图像中相关参数的几何关系，得到VB道路侧向坡度估计值；最后，通过数据融合得到最终的道路侧向坡度估计值，使估计结果冗余互补。仿真和实车试验结果表明，该融合算法能够适用于道路侧向坡度变化的坡道，并显著提高了估计精度。

在复杂和极限工况下，路面附着系数是进行轮胎受力分析和车辆动力学控制的重要状态参数。相对于模型估计的方法，智能轮胎技术能够将轮胎与路面的交互信息反馈给车辆控制系统。本文提出了一种将智能轮胎系统和机器学习相结合的车辆路面附着系数获取方法。首先，考虑行驶工况环境进行传感器选型，开发基于MEMS三轴加速度传感器的智能轮胎硬件采集系统，并采用简化硬件结构的无线传输模式。其次，通过采集不同路面上的实车实验数据进行车辆实验收集机器学习训练的数据集，并分析轮地关系及信号特征。最后，将CNN与LSTM两者的优势相结合实现了对加速度时序信号的特征学习。通过与其它神经网络模型训练结果的比较，验证了所提CNN-LSTM双通道融合神经网络模型的有效性和准确性。本文提出的路面辨识方案实现了实时道路识别的目标，硬件与软件架构和神经网络模型更适合车辆系统搭载，为车辆运动控制提供了实时准确的路面信息。

针对双碳目标，应用低碳/零碳燃料是实现内燃机高效清洁燃烧的有效途径。本研究基于一个双燃料柴油机台架开展，缸内直喷燃料分别选用柴油、生物柴油/汽油混合燃料（BG70）和生物柴油/汽油/乙醇混合燃料（BG50E20）；氨为进气道喷射，能量替代率为0~28%。试验工况为1 200 r/min、0.8 MPa指示平均有效压力（IMEP）。对比分析了不同燃料的一氧化碳（CO）、总碳氢（THC）、氮氧化物（NO _x ）排放以及颗粒物粒径分布。结果表明：单燃料模式下，BG70和BG50E20的指示热效率高于柴油。BG70的CO排放相比柴油降低30%，但THC和NO _x 排放在3种燃料中最高。BG70和BG50E20的总颗粒物数量（TPN）排放低于柴油。相比各燃料单燃料模式的燃烧与排放性能，添加氨后的3种燃料的指示热效率降低1%~2%； CO排放增加约1倍；柴油和BG70的NO _x 排放减少接近50%，BG50E20的NO _x 排放减少约30%。另外，氨的加入对BG70和BG50E20的TPN有显著影响，当氨能量替代率从0增长至28%时，BG70的TPN排放增加20倍。

电动汽车锂离子动力电池健康状态（SOH）衰退过程受使用工况影响存在较多波动，导致模型预测精度下降，在锂电池剩余使用寿命（RUL）短期预测时，SOH波动情况不可忽略，为了准确预测SOH短期内波动情况，须从实车上传的锂电池运行数据中提取有效的健康因子。本文建立一种联合分布特征输入和序列分解融合的锂电池RUL预测方法，使用K-means聚类方法构建车辆锂电池运行过程的联合分布特征，并通过S-G滤波器对SOH衰退曲线进行序列分解，分别使用长短时记忆神经网络（LSTM）和多层感知机（MLP）对趋势部分和波动部分进行预测，融合得到最终预测结果。理论分析和实车采集数据验证表明，融合模型可以在预测车辆锂电池RUL短期衰退趋势的同时预测SOH的波动情况，有较高的短期预测精度。

梯次利用处理退役锂离子电池具有巨大的经济和环境价值，而如何高效、准确地对退役电池进行分选重组是梯次利用中突出的技术挑战。首先，为准确反映退役电池的一致性，提取最大可用容量（MAC）、放电欧姆内阻（DOIR）和容量增量曲线的弗雷歇距离（FD）3个因素共同作为聚类因子。然后3个聚类因子结合自适应模糊C-均值（AFCM）算法构建退役电池聚类方法。结果表明：AFCM算法聚类簇内MAC的最大误差为79 mA·h，DOIR小于45 mΩ；三因素的聚类方法成组的电池一致性较好；并且在117颗电池聚类时，AFCM算法聚类耗费的时间最短。

电池系统热失控扩散仿真是电池系统研发过程中的重要环节，其结果能够为电池系统安全设计优化提供指导建议。因此，在满足系统模型精度的前提下，为大幅提高研发效率，非常有必要对热失控扩散的数学模型进行合理简化。本文采用“单体-模组”的研究思路，基于传统热失控试验和数值模拟的结果，构建了以归一性生热方程为核心的简化电池模组热失控扩散模型，研究模型准确性及计算效率。结果表明：简化模型的计算时间为37 min，而相同条件下传统模型的计算时间为90 min左右，在模型精度达到90%的前提下，计算时间缩短了约2/3，显著降低了计算成本。本文的研究对电池包级别的热扩散高效快速仿真提供技术参考。

热驱动弹热制冷是利用形状记忆合金被加热变形来驱动弹热材料相变从而产生制冷效应的新型固态制冷技术。本文设计了一种将弹热制冷装置与燃料电池相结合的组合系统，利用燃料电池产生的废热来驱动弹热制冷装置，以提高能量利用效率，并产生制冷效果。基于燃料电池和弹热制冷的工作原理，采用Simulink建立了全系统动态耦合仿真模型，研究了组合系统的动态工作特性，并分析了运行参数对系统性能的影响规律。结果表明：增加弹热制冷装置能提高整个系统的能量利用效率，电堆工作温度为80 ℃时该系统可产生1.76 kW的制冷功率，调整电堆工作压强至2.5 atm可最大化系统的综合输出功率和运行效率，电堆电流密度对组合系统的输出功率和运行效率呈现相反的影响趋势。

针对功率分流混合动力系统模式切换过程连续瞬态冲击机理尚不明确且缺乏客观评价指标和方法的问题，本文探究了模式切换连续瞬态冲击机理及其性能客观评价方法。首先，结合动力传动系统高动态性能测试台架，建立了考虑转矩过零、齿轮副啮合时变刚度、齿隙及驱动电机转矩脉动的功率分流混合动力专用变速器（DHT）瞬态扭振模型；其次，研究了DHT模式切换过程转矩过零变化机理，提出了考虑转矩过零次数和模式切换时间的连续瞬态冲击性能时域评价指标，并采用短时傅里叶变换方法建立了基于冲击度时频特性的频域评价指标；最后，以纯电动向功率分流混动模式切换过程为例，采用变异系数法对不同加速踏板开度和齿隙影响下的连续瞬态冲击性能进行了客观分析评价。结果表明，功率分流DHT动力输出端转矩频繁过零和齿隙间的耦合作用是引发模式切换过程连续瞬态冲击的主要原因，减小齿隙可降低最大振幅频率100～200 Hz范围内的连续瞬态冲击；同时，根据综合评价得分对比，得到了模式切换过程连续瞬态冲击性能优化参数，本研究可为功率分流混合动力系统模式切换平顺性协调控制策略优化提供支撑。

为推动喷射器回收膨胀功技术的实车应用，本文开展了-30~50 ℃宽温区运行工况下车用压缩-引射式CO₂热泵系统制冷制热性能及喷射器膨胀功回收特性研究，重点分析了工作喷嘴对固定尺寸喷射器变工况适应性的影响。结果表明：制冷工况下随着环境温度升高，喷射系数递减，而升压比递增；制热工况下随着环境温度降低，喷射系数和升压比均先增大后减小；制冷工况下喷射器回收膨胀功占最大可回收膨胀功的16.7%~37.2%，制热工况下为9.9%~41.3%；以高温制冷工况设计的固定尺寸喷射器难以适应低温制热工况，偏离设计工况时，喷嘴出口过膨胀会造成激波能量损失，而低温制热工况下喷嘴出口因欠膨胀会导致喷射器无引射效果。

半挂车辆的非稳定运动学特性为其泊车过程中自主运动规划带来严峻挑战。针对半挂车在多障碍物的静态场景中泊车运动规划算法效率低、结果平滑性差等问题，本文提出了序列式运动规划方法（sequential motion planning algorithm， SMPA）。首先，提出了基于二次规划策略和改进双向快速扩展随机树（bidirectional rapidly-exploring random tree algorithm，Bi-RRT）的初始路径生成方法。然后，结合车辆非完整微分约束下的路径节点可行性判别方法研究，提出基于概率的目标偏向采样策略，提高了采样效率。最后，构建了面向车辆系统控制变量连续性的非线性最优化控制模型，解决泊车换向点的对接问题，提高了泊车轨迹平滑性。仿真结果表明，该方法在多障碍物场景中，规划时间相比Hybrid A*和Bi-RRT分别降低了86.71%和21.44%，轨迹质量也更具优越性。

永磁同步电机（permanent magnet synchronous motor，PMSM）因转速范围宽、输出转矩大、调速响应快、尺寸小、质量轻等优点被广泛应用于电动汽车驱动系统。受恶劣气候、异常振动和频繁起动-制动工况因素影响，PMSM易发生匝间短路、退磁、轴承磨损等故障。本文针对PMSM相似故障单一维度信号下难区分以及工作条件发生变化时传统诊断方法鲁棒性差的问题，提出了一种基于经验模态分解-对称点模式（empirical mode decomposition-symmetric dot pattern，EMD-SDP）图像特征和改进DenseNet相结合的车用永磁同步电机故障诊断方法。首先，通过实验获取不同状态的电机在多种工况下振动信号，将预处理的振动信号进行EMD处理，求解不同层级本征模态函数（intrinsic mode function，IMF）；其次，将原始振动信号转化为SDP图像，对不同层级IMF转化为RGB色彩特征在SDP图像上显示出来；然后，通过融合scSE注意力机制改进DenseNet学习图像数据集构建分类网络模型；最后，按照信号-图像-网络的流程对待测电机状态进行评估与诊断。诊断结果表明：所提出的方法在稳态和变速瞬态工况下均表现良好的性能。在恒速恒载工况下，所提的方法达到最高的故障诊断准确率（99.72%），相比基准的DenseNet的准确率（98.06%）提升了1.66个百分点。改进后的DenseNet模型和DenseNet模型的ROC曲线最接近左上角，AUC均值分别为0.997 4和0.974 5；在加速恒载和减速恒载工况下，改进后的DenseNet模型也达到了最高的诊断准确率，分别为96.88%和97.08%。AUC均值分别为0.987 7和0.986 9。本文所提出的方法的总体性能优于传统方法，能有效地用于速度变化时的故障诊断。

减摩抗磨性能是确定发动机润滑油换油周期的关键。本文在行车试验和发动机润滑油样品采集的基础上，采用试验方法开展发动机润滑油减摩抗磨性能变化规律和劣化机理的研究。首先，对所采集油样根据标准要求进行了换油指标测试，发现达到换油周期时，行车试验的发动机润滑油均未超过换油指标限值。然后，利用SRV微动摩擦磨损试验机和四球摩擦磨损试验机对油样的摩擦学性能进行了试验，结果表明发动机润滑油在推荐的服役寿命周期内，存在减摩、抗磨性能最佳的使用里程或时间，此时摩擦因数最小、磨损量最少。最后，使用扫描电子显微镜、EDAX能谱仪对磨痕表面进行表征，以及从发动机润滑油运动黏度变化的角度，分析车用发动机润滑油减摩抗磨性能劣化的内在机理，基础油分子热分解、剪切断裂和热聚合作用是发动机润滑油摩擦因数变化的关键，而抗磨性能变化主要原因是极压抗磨添加剂浓度和摩擦化学反应。该研究结论对于发动机润滑油开发和换油周期确定具有一定理论意义和工程应用价值。

为准确评估变速器空套齿轮受角加速度激励的敲击表现，采用集中参数法建立了模拟变速器敲击台架试验的10自由度扭转动力学模型；在包含时变啮合刚度、间隙非线性和拖曳力矩的基础上，进一步考虑齿轮制造误差和润滑油膜作用力。敲击台架试验结果表明包含楔入和挤压效应的润滑油膜作用力模型能正确反映变速器的敲击响应；数值分析结果表明润滑油膜可以减少制造误差位移激励和时变啮合刚度参数激励产生的齿面敲击，敲击强度随制造误差幅值的增加呈凹函数变化，当制造误差的幅值增加到某一数值时，齿轮副在无角加速度激励时亦产生敲击现象。润滑油温度对敲击的影响与角加速度激励有关：无角加速度激励时，低温时较低幅值的齿轮低频圆周误差通过改变油膜作用力方向产生敲击；油膜作用力产生的敲击响应频率比齿面接触的敲击响应频率更低；当存在角加速度激励时，敲击强度随温度的升高呈凸函数增加。

为了得到更为完善的商用车驾驶室轻量化设计，提出了钢-铝混合驾驶室材料-结构一体化轻量化方法。首先基于灵敏度分析、等刚度近似理论与等强度理论建立了性能驱动的材料选择方法，并针对钢制驾驶室初步设计了钢-铝混合材料方案。然后通过折衷规划法的拓扑优化识别了驾驶室关键传力路径，并加强了相关结构。其次考虑驾驶室零件厚度、截面尺寸设计参数，建立了驾驶室质量、刚度及模态性能的径向基函数的代理模型，并采用多目标粒子群优化方法对驾驶室进行多目标优化设计。优化结果表明，在满足驾驶室刚度、模态和碰撞性能的要求下，驾驶室质量减轻了12.8%。该方法对钢-铝混合驾驶室轻量化有实际的工程指导价值。