
汽車(chē)安全與節(jié)能學(xué)報(bào)
類(lèi)型
類(lèi)別
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自動(dòng)駕駛認(rèn)知能力測(cè)試評(píng)價(jià)研究綜述
摘 要:對(duì)交通動(dòng)態(tài)情境的準(zhǔn)確認(rèn)知是自動(dòng)駕駛(AV)智能性的關(guān)鍵體現(xiàn),因此全面、合理、高效的測(cè)試評(píng)價(jià)方法對(duì)于驗(yàn)證其效能至關(guān)重要。為了跟蹤自動(dòng)駕駛認(rèn)知能力測(cè)試評(píng)價(jià)的研究進(jìn)展,該文首先從宏觀、中觀和微觀3 個(gè)層面深入剖析了自動(dòng)駕駛測(cè)試領(lǐng)域存在的核...
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汽車(chē)輕量化技術(shù)研究現(xiàn)狀及展望
摘 要:隨著中國(guó)汽車(chē)工業(yè)的迅速發(fā)展和汽車(chē)保有量的急速增長(zhǎng),所引起的能源危機(jī)、環(huán)境污染和交通安全等矛盾日益凸顯。汽車(chē)輕量化技術(shù)是解決該矛盾的有效途徑之一。該文介紹了汽車(chē)輕量化技術(shù)的研究現(xiàn)狀,并對(duì)各項(xiàng)輕量化技術(shù)的發(fā)展進(jìn)行了展望。采用輕量化材料、...
綜述與展望
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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型的車(chē)身多學(xué)科輕量化優(yōu)化設(shè)計(jì)
摘 要:通過(guò)車(chē)身零件厚度優(yōu)化,在保證正碰、側(cè)碰、模態(tài)和剛度多個(gè)學(xué)科關(guān)鍵性能基本不變的前提下,實(shí)現(xiàn)車(chē)身輕量化設(shè)計(jì)。采用代理模型法代替仿真與協(xié)同優(yōu)化方法結(jié)合開(kāi)展優(yōu)化;考慮到碰撞工況的高度非線性特性,選擇基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCNN...
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緊急狀況下駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)的特性指標(biāo)
摘 要:為了探究不同緊急狀況下駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)特性指標(biāo)變化規(guī)律和相互影響,該文從生理和操作行為2個(gè)方面,基于道路交通事故數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)12類(lèi)典型道路事故緊急場(chǎng)景,邀請(qǐng)35名駕駛?cè)?,開(kāi)展了駕駛模擬器實(shí)驗(yàn)。使用Kruskal-Wallis非參數(shù)檢驗(yàn)法...
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基于視覺(jué)的汽車(chē)檢測(cè)系統(tǒng)物理對(duì)抗攻擊
摘 要: 為保護(hù)個(gè)人車(chē)輛的隱私信息,實(shí)現(xiàn)汽車(chē)偽裝,對(duì)基于視覺(jué)的汽車(chē)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行物理對(duì)抗攻擊。在3D 對(duì)抗攻擊框架的基礎(chǔ)上,對(duì)攻擊算法的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),提升3D 對(duì)抗紋理在多視角多場(chǎng)景設(shè)定下的攻擊效果,設(shè)計(jì)針對(duì)天氣變化的帶權(quán)分層顏色映射...
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非法規(guī)側(cè)面碰撞工況下近遠(yuǎn)端乘員損傷風(fēng)險(xiǎn)
摘 要:為提高車(chē)輛在真實(shí)事故中的安全性能,進(jìn)行了非法規(guī)側(cè)面碰撞工況下乘員的運(yùn)動(dòng)學(xué)響應(yīng)及損傷風(fēng)險(xiǎn)研究。建立了2款車(chē)型(轎車(chē)和運(yùn)動(dòng)型多用途汽車(chē)SUV)在3種碰撞工況(前角碰撞、斜角碰撞、中部碰撞)中與轎車(chē)側(cè)面碰撞的有限元仿真模型;采用Abaqu...
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側(cè)柱碰撞中頭部運(yùn)動(dòng)學(xué)特征對(duì)彌散性腦損傷的影響
摘 要:為完善相關(guān)腦損傷評(píng)估準(zhǔn)則,探究了側(cè)柱碰撞中頭部運(yùn)動(dòng)學(xué)特征對(duì)彌散性腦損傷的影響。通過(guò)構(gòu)建一種規(guī)定運(yùn)動(dòng)邊界的六自由度頭部模型,探究了60組側(cè)柱碰撞試驗(yàn)中乘員頭部運(yùn)動(dòng)學(xué)及生物力學(xué)響應(yīng),評(píng)估了現(xiàn)有腦損傷指標(biāo)對(duì)彌散性損傷的預(yù)測(cè)效果。結(jié)果表明:...
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不同側(cè)風(fēng)條件下超高速行駛車(chē)輛的氣動(dòng)特性
摘 要: 為了研究車(chē)輛氣動(dòng)特性對(duì)在公路上超高速(超過(guò)120 km/h)行駛安全的影響,該文搭建靜態(tài)模型與動(dòng)態(tài)模型,模擬車(chē)輛的超高速行駛工況,分析車(chē)輛在側(cè)風(fēng)環(huán)境下的行駛穩(wěn)定性。利用汽車(chē)風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)仿真軟件,分析車(chē)輛在彎道與直線路段上的受力情況,計(jì)...
汽車(chē)安全
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退役動(dòng)力電池回收的經(jīng)濟(jì)性分析
摘 要: 回收電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池是資源再生、避免污染的重要手段。本文構(gòu)建了一個(gè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)模型;提出了“理想折扣系數(shù)”的概念,用于評(píng)估回收定價(jià)體系的抗沖擊能力?;谕艘蹌?dòng)力電池的回收過(guò)程,量化了回收成本的 10 類(lèi)關(guān)鍵組成,定量分析了三元鋰(NC...
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直線增程系統(tǒng)匹配建模與負(fù)荷特性研究
摘 要:直線增程系統(tǒng)是自由活塞發(fā)動(dòng)機(jī)與直線電機(jī)直接耦合而成的新型高效、高功率密度能量轉(zhuǎn)換系統(tǒng),為了合理匹配系統(tǒng)電磁負(fù)荷,提升系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性,該文研究了相應(yīng)設(shè)計(jì)參數(shù)下系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行負(fù)荷極限,確定了不同電磁負(fù)荷下系統(tǒng)運(yùn)行特性。利用MATLAB/S...
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仿生雪花液冷通道散熱器的性能優(yōu)化
摘 要:為了解決汽車(chē)電子器件在運(yùn)行時(shí)難以滿足散熱需求等問(wèn)題,提出了一種用于電動(dòng)汽車(chē)和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)電子器件的新型仿生雪花液冷通道散熱器。對(duì)散熱器的結(jié)構(gòu)、分支通道的數(shù)量以及寬度的優(yōu)化是研究的關(guān)鍵。首先采用單因素優(yōu)化方法對(duì)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行一系列優(yōu)化,...
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車(chē)輛急動(dòng)度對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)油耗預(yù)測(cè)性能影響研究
摘 要:為了研究精細(xì)駕駛行為對(duì)基于單個(gè)和混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油耗模型預(yù)測(cè)性能的影響,選擇車(chē)輛急動(dòng)度(Jerk)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練輸入的重要變量。采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、非線性自回歸帶外部輸入模型(NARX)、廣義回歸...
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車(chē)用大功率質(zhì)子交換膜燃料電池堆變負(fù)載電流下濕度控制
摘 要:為解決大功率質(zhì)子交換膜燃料電池(PEMFC)變負(fù)載電流下濕度超調(diào)大的問(wèn)題,該文對(duì)電池堆陰極流場(chǎng)濕度和陽(yáng)極流場(chǎng)濕度均使用模糊自抗擾控制(ADRC)算法。根據(jù)水蒸氣在電池堆內(nèi)部的變化機(jī)理,建立了額定功率為 150 kW 的電池堆濕度模型...
汽車(chē)節(jié)能與環(huán)保
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變曲率道路下自動(dòng)駕駛小客車(chē)安全穩(wěn)定跟蹤控制策略
摘 要:為提高自動(dòng)駕駛小客車(chē)的軌跡跟蹤精度及行駛安全穩(wěn)定性,提出了軌跡跟蹤與橫擺力矩穩(wěn)定性協(xié)同控制策略。在建立車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了小客車(chē)前輪軌跡跟蹤滑??刂破鳎越档吐访婕?lì)不確定性擾動(dòng)對(duì)控制精度的影響;針對(duì)不同道路曲率下小客車(chē)的行...
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改進(jìn)北方蒼鷹算法及其在智能汽車(chē)路徑規(guī)劃中的應(yīng)用
摘 要:針對(duì)傳統(tǒng)北方蒼鷹算法(NGO)存在易陷入局部最優(yōu)值、尋優(yōu)精度低、收斂速度慢等問(wèn)題,提出一種多策略改進(jìn)北方蒼鷹算法(INGO),并應(yīng)用于智能汽車(chē)的路徑規(guī)劃,規(guī)劃了一條路徑最平滑、節(jié)點(diǎn)最少、距離最短的汽車(chē)路徑。采用佳點(diǎn)集分布、融合黃金正...
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網(wǎng)聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)隊(duì)列的生態(tài)駕駛與能量管理分層控制
摘 要:為解決智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下混合動(dòng)力汽車(chē)(HEV)隊(duì)列通過(guò)連續(xù)交通信號(hào)燈路口時(shí)的舒適和經(jīng)濟(jì)性問(wèn)題,提出一種基于網(wǎng)聯(lián)HEV 隊(duì)列的生態(tài)駕駛與能量管理分層控制方法。上層控制器針對(duì)連續(xù)交通信號(hào)燈路口建立目標(biāo)車(chē)速規(guī)劃模型;根據(jù)目標(biāo)車(chē)速范圍建立縱向約...
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基于CatBoost 和SHAP 的高級(jí)別自動(dòng)駕駛車(chē)輛非預(yù)期停車(chē)沖突風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)
摘 要:針對(duì)高級(jí)別自動(dòng)駕駛車(chē)輛非預(yù)期停車(chē)引發(fā)的交通沖突及其環(huán)境影響問(wèn)題,現(xiàn)有研究缺乏對(duì)風(fēng)險(xiǎn)特征交互的捕獲和可解釋性評(píng)估。本研究提出了一種基于CatBoost 和SHAP 的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)及解釋模型,通過(guò)分析城市中心、住宅區(qū)和郊區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)的接管次數(shù)...