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    1. 正面碰撞等级预估方法
    唐洪斌,张君媛,刘国军
    汽车工程    2022, 44 (3): 392-398.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2022.03.011
    摘要1213)   HTML55)    PDF(pc) (2820KB)(33246)   

    通过NHTSA和IIHS真实正面碰撞试验数据的统计和归纳,以及解析求解,分别建立采用C-NCAP评价的100%正面刚性壁障(FRB)碰撞和50%正面可渐进变形移动壁障(MPDB)偏置碰撞,以及采用中国保险汽车安全指数(C-IASI)评价的正面小重叠度壁障(SOB)偏置碰撞中碰撞波形和侵入量的评价方法,可为约束系统的匹配打下良好基础,为车辆获得优异的星级提供保障。

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    2. 智能汽车预期功能安全保障关键技术
    邵文博,李骏,张玉新,王红
    汽车工程    2022, 44 (9): 1289-1304.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2022.09.001
    摘要946)   HTML91)    PDF(pc) (3585KB)(9815)   

    由于性能局限、规范不足或可合理预见误用导致的预期功能安全问题层出不穷,严重阻碍了智能汽车的快速发展。本综述聚焦智能汽车预期功能安全保障关键技术,分别从系统开发、功能改进和运行3个阶段进行了系统的总结,最后从基础理论、风险防护和更新机制3方面进行了展望。本文可为智能汽车预期功能安全研究提供重要参考依据。

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    3. 基于A柱后视镜车内气动噪声数值模拟与预测*
    唐荣江, 胡宾飞, 张淼, 陆增俊, 肖飞, 赖凡
    汽车工程    2020, 42 (4): 522-530.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2020.04.015
    摘要844)      PDF(pc) (3787KB)(4245)   
    针对后视镜引起的前侧窗与车内气动噪声问题,采用计算流体力学(CFD)方法对某商用车进行车外后视镜区域数值模拟和车内噪声预测的研究。稳态分析采用RANS模型中SST(Menter)k-ω模型,瞬态分析采用基于SST(Menter)k-ω的分离涡模拟(DES);通过分析后视镜侧窗区域的稳态静压力与瞬态动压力、速度和涡量云图,揭示了因A柱后视镜而产生车窗表面的湍流压力脉动的机理;同时求解瞬态流场获得两侧车窗表面湍流压力脉动载荷。采用声学FEM方法将车窗表面湍流压力脉动作为边界条件来计算气动噪声的传播,基于车内声学空间不同频率的声压级云图分布规律,说明了车内气动噪声主要集中在中低频段和声压级最大的分布区域;驾驶员左耳旁声压级曲线展示了20-2 500 Hz频段内声压级变化规律。最后进行实车道路滑行测试,证实了气动噪声在车速80-110 km/h时较为明显的结论;采用CFD结合声学有限元的方法可较为准确地预测车内100-2 500 Hz气动噪声的声压级,为优化后视镜、降低驾驶室内气动噪声提供仿真和试验的技术方案。
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    4. 自动驾驶汽车测试场景构建关键技术综述
    徐向阳,胡文浩,董红磊,王琰,肖凌云,李鹏辉
    汽车工程    2021, 43 (4): 610-619.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.019
    摘要1546)   HTML107)    PDF(pc) (1499KB)(2896)   

    面向自动驾驶汽车测试场景构建,本文首先对现有场景定义与架构进行了对比分析,并提出测试场景应涵盖场景要素和测试要素的共计10层信息;其次,归纳提出了包括具体场景直接构建、典型逻辑场景挖掘分析与推理演绎和具体场景重构衍生的场景构建方法体系;再次,从单一片段测试、组合片段测试和融合交通流的测试3个维度,系统梳理了主流虚拟场景测试应用方法;最后,从场景构建方法链和工具链的角度提出了研究展望。综述研究成果将为自动驾驶汽车测试与评价提供参考。

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    5. 碱性水电解制氢系统建模综述及展望
    李洋洋,邓欣涛,古俊杰,张涛,郭斌,杨福源,欧阳明高
    汽车工程    2022, 44 (4): 567-582.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2022.04.012
    摘要1459)   HTML99)    PDF(pc) (4913KB)(2515)   

    本文中以建模为重点对碱性水电解制氢系统的现状与展望进行综述。首先,对水电解制氢多种方式进行了对比分析,并重点阐述了碱性水电解制氢系统现状:碱性水电解制氢技术存在投资成本低、寿命长、规模大的特点,是现阶段实现“碳达峰”目标的重要手段。接着,在碱性水电解制氢系统建模方面定量地深入分析了电解槽能耗、气体纯度和温度与系统控制的影响机制。本研究为碱性水电解制氢技术的发展提供理论和技术支撑。

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    6. 纯电动汽车电驱动总成悬置设计原则研究
    康强, 顾鹏云, 左曙光
    汽车工程    2019, 41 (11): 1235-1242.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.011.002
    摘要1687)      PDF(pc) (6630KB)(2359)   
    与内燃机的机械和低频发火阶次的燃烧噪声不同,电动汽车电驱动总成的噪声主要是由电磁力和齿轮啮合产生的高频啸叫声。电驱动总成的2 000-2 500 Hz以下频率的噪声主要通过结构传递路径传入驾驶室内。由于电动汽车的驱动电机转矩大,故电驱动总成悬置在保证抗扭性能的前提下应尽可能提高隔振性能。本文中对电动车和燃油车动力总成振动特性以及不同悬置布置方案下绕横向轴角位移和悬置力进行对比,分析了影响电驱动总成悬置隔振率的主要因素,最后总结了电动汽车电驱动总成悬置的一般设计原则。
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    7. 智能网联汽车云控系统及其实现*
    李克强, 常雪阳, 李家文, 许庆, 高博麟, 潘济安
    汽车工程    2020, 42 (12): 1595-1605.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2020.12.001
    摘要1958)      PDF(pc) (3499KB)(2074)   
    本文中提出了基于信息物理系统(cyber-physical system,CPS)理论的智能网联汽车云控系统概念,该系统利用新一代信息与通信技术,将人、车、路、云的物理层、信息层、应用层连为一体,进行融合感知、决策与控制,可实现车辆行驶和交通运行安全、效率等性能的综合提升。在介绍系统架构、工作原理与关键技术的基础上,研究了边缘云上融合感知技术与时变时延下车辆控制技术,开发了面向真实道路的云控系统。通过仿真与道路试验,验证了系统的云端计算、融合感知、融合决策与网联控制的性能,展示了系统实际应用的可行性与先进性。
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    8. 基于恒流充电曲线电压特征点的锂离子电池自适应容量估计方法*
    来鑫, 秦超, 郑岳久, 韩雪冰
    汽车工程    2019, 41 (1): 1-6.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.01.001
    摘要2766)      PDF(pc) (2252KB)(2018)   
    为提高锂离子电池容量在线估计精度,本文中提出一种基于部分充电曲线特征容量在线辨识和阿伦尼乌斯容量衰减模型融合的自适应容量估计方法。针对纯电动汽车极少存在完整充电的情况,提出一种基于恒流充电电压特征点的容量在线辨识方法。该方法先利用遗传算法对缩放平移后的充电曲线进行电压特征点优化,再通过监测有关这两个不动的电压特征点的恒流充电数据,在线辨识电池的当前容量。为进一步提高容量在线估计的精度,通过增量式PID算法来融合容量在线辨识值和阿伦尼乌斯模型,进行模型参数的闭环修正。最后,交变温度寿命实验结果表明,利用本文中提出的自适应估计方法,最大估计误差不超过2%。
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    9. 基于模型预测控制的智能车辆主动避撞控制研究*
    任玥, 郑玲, 张巍, 杨威, 熊周兵
    汽车工程    2019, 41 (4): 404-410.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.04.007
    摘要941)      PDF(pc) (1988KB)(1870)   
    针对自主驾驶车辆的转向避撞问题,提出了一种分层避撞控制方法。上层路径规划控制器基于车辆运动学模型,引入人工势场函数,采用障碍物与车辆的相对状态描述车辆碰撞风险。基于模型预测控制理论,构建优化目标函数,规划最优避撞路线,并采用五次多项式拟合局部避撞路径。对于下层路径跟踪控制器,则建立车辆非线性动力学模型,构建基于最优转向盘转角输入的路径跟踪优化函数,实现局部避撞路径跟踪。最后搭建了Carsim/Matlab联合仿真平台,对被控车辆在不同路面、不同车速情况下的避障路径规划和跟踪效果进行了仿真。结果表明:上层控制器能根据障碍物信息实时规划局部避撞路径,下层控制器能控制车辆平滑、稳定地跟踪参考路径,从而实现车辆的主动避撞功能。
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    10. 基于跟踪误差模型的智能车辆轨迹跟踪方法*
    潘世举, 李华, 苏致远, 徐友春
    汽车工程    2019, 41 (9): 1021-1027.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.09.006
    摘要570)      PDF(pc) (1400KB)(1859)   
    为提高智能车辆轨迹跟踪精度,以车辆动力学模型为基础,提出一种基于线性时变模型预测控制的轨迹跟踪方法。该方法将车辆非线性动力学跟踪误差模型进行线性化和离散化处理,作为控制器的预测模型;建立系统控制增量的目标函数,设计状态量、控制量和控制增量约束条件,利用带约束的二次规划问题求解目标函数;将求得的最优序列的第一项控制量作用于系统。实验结果表明,在双移线工况下,当车速小于15 m/s时,横向最大误差小于0.52 m,航向最大误差小于0.067 rad。
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    11. 混联混合动力系统功率、转矩和效率三参数匹配方法研究*
    曾小华, 王振伟, 宋大凤, 巴特, 杨南南, 陈慧勇, 王印束
    汽车工程    2018, 40 (10): 1125-1131.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2018.010.001
    摘要856)      PDF(pc) (1019KB)(1851)   
    为混联混合动力系统提出了一种功率、转矩和效率三参数匹配方法。该方法综合考虑混联混合动力系统构型特点和动力性设计要求,以系统效率最高为目标,运用预设控制算法预测动力源的目标工作点和能量需求分布情况,确定了整个系统关键部件的选型。通过CRUISE/Simulink建模和仿真,验证了该匹配方法的有效性。
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    12. 新能源汽车动力电池安全管理技术挑战与发展趋势分析*
    王震坡, 袁昌贵, 李晓宇
    汽车工程    2020, 42 (12): 1606-1620.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2020.12.002
    摘要1385)      PDF(pc) (1831KB)(1755)   
    动力电池安全管理是保证新能源汽车安全运行的重要手段,直接影响着整车耐久性和可靠性。本文从动力电池安全概念、关键技术和未来发展趋势3方面进行综述,将动力电池安全研究关键技术归纳为热失控的机理与控制措施和防护结构分别展开阐述,并对比剖析现有关键技术的成就及不足;针对当前动力电池安全管理所面临的挑战,提出未来电池安全管理发展趋势——从机理分析到系统优化设计,从被动安全防护到主动风险预测。
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    13. 分布式驱动无人车路径跟踪与稳定性协调控制*
    陈特,陈龙,徐兴,蔡英凤,江浩斌
    汽车工程    2019, 41 (10): 1109-1116.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.010.001
    摘要1311)      PDF(pc) (2974KB)(1741)   
    针对无人车路径跟踪过程中跟踪效果与车辆稳定性这一多目标控制问题,基于分层控制理论提出了一种分布式驱动无人车辆路径跟踪与稳定性协调控制策略。建立了车辆动力学模型和路径跟踪模型,利用滑模控制方法设计了上层控制器,旨在减小路径跟踪过程中的航向偏差和横向偏差的同时确保车辆自身的稳定性。在下层控制器中,设计了一种四轮轮胎力优化分配方法,根据上层控制器需求,结合车辆横摆与侧倾稳定性情况,实现四轮轮胎力的定向控制分配。基于CarSim和Simulink搭建了联合仿真模型并进行仿真实验,结果表明,提出的协调控制策略能够有效地控制车辆路径跟踪中的航向偏差和横向偏差,同时确保车辆的侧倾与横向稳定性。
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    14. 电动汽车永磁同步电机最优弱磁控制策略*
    林程, 邢济垒, 黄卓然, 程兴群
    汽车工程    2018, 40 (11): 1346-1353.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2018.011.014
    摘要376)      PDF(pc) (1665KB)(1664)   
    本文中提出了一种适用于电动车辆的以转矩为控制目标的弱磁控制策略,通过离线计算获得电机最大转矩特性曲线和策略切换转矩特性曲线,并以此为基础在电机d-q轴坐标系下根据反馈转速和目标转矩不断更新电机弱磁工作点,使其在以最大转矩电流比曲线、电流极限圆和最大转矩电压比曲线为边界的区域内移动,从而在复杂的运行工况下提高了电机转矩响应速度和运行效率。通过Matlab/Simulink仿真验证了整个控制策略的可行性和性能优势。
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    15. 智能网联汽车多域电子电气架构技术发展研究
    邹渊,孙文景,张旭东,刘佳慧,温雅,马文斌
    汽车工程    2023, 45 (6): 895-909.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.06.001
    摘要647)   HTML55)    PDF(pc) (3130KB)(1606)   

    随着汽车智能化、网联化技术不断发展,传统电子电气架构已难以满足面向未来的车路云网一体化发展新需求。本文中聚焦面向未来的智能网联汽车多域电子电气架构,分别从总体设计、硬件系统、通信系统和软件系统4个方面对现有技术进行了详细的综述并对我国电子电气架构的发展进行展望。本文可对汽车电子电气架构技术研究提供重要的参考价值。

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    16. 基于SOC-OCV曲线特征的SOH估计方法研究
    刘轶鑫,张頔,李雪,韩智强
    汽车工程    2019, 41 (10): 1158-1163.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.010.008
    摘要1347)      PDF(pc) (924KB)(1570)   
    电池的健康状态估计(state of health, SOH)是锂离子电池管理系统中的状态参数之一,影响电池荷电状态估计(state of charge, SOC)和峰值功率估计(state of power, SOF)的精度。本文中通过追踪SOC-OCV(open circuit of voltage, OCV)曲线特征的衍变规律,从热力学的角度提出了全新的SOH估计方法。利用三元锰酸锂复合材料为正极的锂离子电池循环寿命实验数据构建SOH与SOC-OCV曲线特征参数之间的关系,并验证所提SOH估计方法的精度。实验结果表明:SOH从100%衰退到50%,SOH估计精度在±1.5%以内。
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    17. 软件定义汽车技术体系的研究
    孟天闯,李佳幸,黄晋,杨殿阁,钟志华
    汽车工程    2021, 43 (4): 459-468.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.04.002
    摘要971)   HTML101)    PDF(pc) (3397KB)(1519)   

    当今,智能汽车已成为全球汽车产业的战略发展方向,汽车技术与工程核心逐渐从传统硬件层面转移到软件层面,软件定义汽车成为未来汽车发展的重要趋势。本文中通过对比分析传统汽车与软件定义汽车,提出软件定义汽车整车开发、整车物理结构和整车信息结构,以及技术体系。

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    18. L3级自动驾驶汽车的接管安全性评价模型*
    林庆峰, 王兆杰, 鲁光泉
    汽车工程    2019, 41 (11): 1258-1264.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.011.005
    摘要1280)      PDF(pc) (1966KB)(1489)   
    为评价L3级自动驾驶车辆接管的安全性,基于驾驶模拟器设计了双向六车道高速公路环境下的接管场景并进行驾驶模拟实验,驾驶人在自动驾驶过程中始终执行视觉次任务操作,次任务为观看3种难度等级的箭头图,接管场景为自车行驶中遇到同车道前方的一辆抛锚车辆,接管请求时间设为7 s,自动驾驶车辆的速度为110 km/h。实验共计招募了49名被试(男性30名,女性19名),平均年龄为31.06岁(标准差为7.10岁)。当车辆发出听觉+视觉的接管请求信号后,被试应通过按下转向盘上的切换按钮来获取车辆的控制权。以最小TTC的组别为因变量,设定最小TTC小于等于1 s为危险组,大于1 s为安全组,利用二元logistics回归建立接管安全性评价模型。研究结果表明:7 s的接管请求时间条件下,影响接管安全性的因素主要是接管反应时间和次任务,本文中建立的接管安全性评价模型的预测准确率达85.5%。
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    19. 智能网联环境下的多车协同换道策略研究*
    刘志强, 韩静文, 倪捷
    汽车工程    2020, 42 (3): 299-306.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2020.03.004
    摘要1027)      PDF(pc) (2881KB)(1421)   
    为提高换道安全性、稳定性和换道效率,本文中提出一种智能网联条件下多车协同安全换道策略。通过建立基于激励模型的换道收益函数进行协同换道可行性判断。基于模型预测控制建立协同换道多目标优化控制函数,实现换道过程的分布式控制。提出一个两阶段协同换道框架,将换道过程分为稀疏纵向距离阶段和换道阶段,以解决由于避撞约束的高维度和车辆运动学的非线性造成的最优控制函数难以求解的问题。采用滚动时域优化算法对优化控制问题逐步动态求解。最后基于美国NGSIM开源交通流数据进行Matlab/Simulink联合仿真,验证了该策略的可行性与准确性。
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    20. 基于模仿学习和强化学习的智能车辆换道行为决策
    宋晓琳,盛鑫,曹昊天,李明俊,易滨林,黄智
    汽车工程    2021, 43 (1): 59-67.   DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.01.008
    摘要840)   HTML31)    PDF(pc) (3042KB)(1344)   

    本文中提出了一种基于模仿学习和强化学习的智能车辆换道行为决策方法。其中宏观决策模块通过模仿学习构建极端梯度提升模型,根据输入信息在车道保持、左换道和右换道中选择宏观决策指令,以此确定所需求解的换道行为决策子问题;各细化决策子模块通过深度确定性策略梯度强化学习方法得到优化策略,求解相应换道行为决策子问题,以确定车辆运动目标位置并下发执行。仿真结果表明:本文中提出方法的策略学习速度比单纯强化学习方法快,且其综合性能优于有限状态机、行为克隆模仿学习和单纯强化学习等方法。

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