摘要:随着工业的发展，对于行星传动系统均载和动载亦提出了更高的要求，在传统的内齿圈结构的基础上薄壁柔性内齿圈及采用弹性支撑等类型的柔性内齿圈得以设计与应用。各类型内齿圈的结构特点与柔性差异及对系统均载和动载的影响甚少有文献报道，造成了系统传动构件在设计选用时的盲点。通过搭建各内齿圈结构有限元模型，对比分析了各内齿圈的结构特点与柔性差异，结合行星传动系统动力学模型，获得了考虑系统误差时不同内齿圈结构下系统均载系数和动载系数的差异。分析表明传统内齿圈的柔性最差，系统的均载系数和动载系数较采用柔性内齿圈结构明显偏大。薄壁柔性内齿圈结构的均载效果最好且波动平滑，但系统的各支路的动载系数波动增大。弹性销内齿圈结构综合时变啮合刚度波动剧烈，处于销钉位置时刚度明显增大，系统的均载系数降低且杂乱无章，动载系数增大。

摘要:现有的最小安全距离换道可行性检验模型通常默认周围车辆处于车道保持状态，且只考虑本车道和目标车道车辆对本车换道的影响，未讨论周围车辆处于车道变换状态或者相间车道车辆变道的影响。为建立更加安全、全面的换道可行性检验模型，实现安全自主换道，分析了车道变换的逻辑架构，重点研究了一种全面考虑周围（包括相邻车道和相间车道）车辆处于车道变换和车道保持状态的改善型换道可行性检验模型，保障车辆换道过程中不与周围车辆发生碰撞。使用基于模型预测控制（MPC）方法实现换道轨迹跟踪控制，设计仿真对比试验，通过PreScan和Simulink联合仿真对所研究的模型和方法进行验证。仿真结果表明提出的改善型换道可行性检验模型比对比模型更加安全高效，MPC控制方法的横向轨迹跟踪误差在1 cm以内，具有很高的跟踪精度。

摘要:由于静态路径规划（static path planning，SPP）和滚动路径规划（rolling path planning，RPP）思想无法求解全局最优路径，提出了一种计及路网权值时变特性的全局最优路径规划方法（global optimal path planning，GOPP）。利用Vissim软件对重庆大学城某区域路网进行建模与仿真，采用改进的前向关联边数据结构存储路网拓扑关键要素及行程时间仿真数据，以此作为路径规划数据库。在此基础上，推导跨时段路段的实际权值，提出一种基于Dijkstra算法的GOPP方法。最后基于路径规划数据库，在证明经典Dijkstra算法相比智能启发式算法具有全局最优求解能力的基础上，分别采用SPP、RPP和GOPP方法在MATLAB环境下仿真得到3条规划路径，结果表明GOPP累计行程时间为1 158.7 s，相比SPP和RPP分别减少了212.7 s和57.6 s，有效验证了GOPP在缩短交通出行时间的优越性，对今后智能交通系统的发展具有一定的理论指导意义。

摘要:"中国西南地区路面起伏大，对汽车实际行驶排放（real driving emission，RDE）有较大影响。为此，选择1辆满足国六排放标准的轻型汽油车在4条不同累计正海拔增量路线上进行RDE试验，分析了路段和窗口的累计正海拔增量、动力学参数v·a_pos[95]与污染物排放因子（CO、CO₂、NO_x、PN）的相关性。结果表明：在路段中，污染物排放与累计正海拔增量、v·a_pos[95]相关性不强。在窗口中，当v·a_pos[95]较大，CO排放与累计正海拔增量具有明显相关性；CO₂排放随着累计正海拔增量增大而增大，受到v·a_pos[95]影响较小；NO_x排放与累计正海拔增量、v·a_pos[95]明显不相关；当v·a_pos[95]较大，PN排放与累计正海拔增量具有明显相关性，当v·a_pos[95]较小，PN排放与累计正海拔增量明显不相关。建议对市区、市郊和高速路段的累计正海拔增量分段设限。 "

摘要:针对平台架构概念设计阶段的车身结构优化问题，创造性地提出一种新的方法，包含3个阶段：第1阶段为考虑真实碰撞载荷，利用多模型优化法（MMO）进行综合工况下的车身全局拓扑优化，解读不同的传力路径；第2阶段为考虑平台架构高低姿态车型，利用SFE CONCEPT软件建立不同传力路径下的车身参数化模型，进行不同动力下的结构对比分析及优化，确定车身传力路径形式；第3阶段为基于近似模型法的车身截面优化和基于等效静态载荷（ESL）法的车身料厚优化，并将优化方案代入高低姿态车型，在不同动力类型下进行验证及优化，保证车身结构处于平台架构目标性能带宽下。在某车企的平台架构概念设计阶段，利用该方法对车身结构进行了优化，验证了该方法的工程可实施性。

摘要:车辆信息检测是车型识别在智慧交通领域中的首要任务。针对现有的车辆信息检测技术在检测速度、精度以及稳定性方面存在的问题，提出了基于YOLOv3的深度学习目标检测算法——YOLOv3-fass。该算法以DarkNet-53网络结构为基础，删减了部分残差结构，降低了卷积层的通道数，添加了1条下采样支路和3个尺度跳连结构，增加了一个检测尺度，并通过K-均值聚类与手动调节相结合的方法计算出12组锚框值。最后通过迁移学习机制对YOLOv3-fass算法进行微调。在自研的车辆数据集上，YOLOv3-fass算法与YOLOv3、YOLOv3-tiny、YOLOv3-spp算法以及具有ResNet50和DenseNet201经典网络结构的算法做了对比实验，结果表明YOLOv3-fass算法能够更精准、高效、稳定地检测到车辆信息。

摘要:为提高插电式混合动力汽车燃油经济性，采用基于动态规划（DP）的控制策略仿真分析了不同典型工况、不同行驶里程下SOC（电池荷电状态）的最优轨迹。在等效油耗最低能量管理策略（ECMS）的基础上，采用比例积分（PI）控制算法实时更新电能-燃油等效因子，以保证SOC实际轨迹能够大致跟随理论参考轨迹，进而提出了一种可实时控制的自适应等效油耗最低能量管理策略（AECMS）。为验证所提控制策略的控制性能有效性，采用不同典型工况及不同行驶里程对ECMS、DP、AECMS的控制性能进行了仿真对比。结果表明，AECMS控制效果接近于DP控制策略且可实时控制，电量消耗（CD）模式下AECMS相对于ECMS减少油耗3.50%~8.71%，电量保持（CS）模式下AECMS相对于ECMS减少油耗1.11%~2.46%。

摘要:针对传统YOLOv3算法中存在检测框定位不精确的问题，提出了一种改进的YOLOv3算法用来重新估计检测框位置，提高智能汽车在雾霾交通环境下的定位精度。首先运用图像去雾算法对采集到的图片进行预处理，然后构造定位置信度替代分类置信度作为参考项来选择估计检测框位置，并改进非极大值抑制（NMS）算法，引入软化非极大值抑制（soft-NMS），最后使用加权平均的方式来更新坐标位置，以达到提高定位精度的目的。实验结果表明，先经过单尺度retinex去雾算法处理图片，再通过改进的YOLOv3算法进行车辆检测，与使用原始的YOLOv3算法进行检测相比平均精度均值mAP（mean average precision）提高了0.44%，在满足检测实时性的同时，能够检测到更多的目标，对检测车辆的定位也更加精确。

摘要:纯电动汽车能耗受多种因素影响，为揭示驾驶风格对纯电动汽车能耗的影响规律，采用控制单变量因子的实验思路，设计整车能耗实验。通过实验测试与理论计算相结合，得到各部件的能量分布，对能耗进行定量分析，为优化整车能耗指明方向。首先分析汽车在等速工况下的能量流动情况，得到确定因素对汽车能耗的影响；然后在综合工况下分析驾驶风格对纯电动汽车能耗的影响。结果表明：电池能量主要被电机电控系统和车辆行驶阻力消耗，附件能耗较少，驾驶风格主要通过影响制动损耗和动力传动系统运行效率造成能耗波动，不同驾驶风格将导致百公里电耗相差10 kW·h以上。

摘要:针对柔性制造系统中机器与AGV（automated guided vehicle）同时调度问题，提出一种混合变邻域搜索的改进离散差分进化算法。以最大完工时间最小为优化目标，考虑机器与AGV双资源约束，建立相应的数学模型。为了同时调度机器与AGV，采用基于工序、机器、AGV的3层编码结构。通过改进差分进化（differential evolution，DE）算法的变异、交叉算子产生新个体以提高算法的全局搜索能力，并引入模拟退火算法中解的接受准则选择下一代。同时，为了增强算法的局部搜索能力，对算法每次迭代的最优个体进行变邻域搜索。通过算例计算和对比，证明了提出的改进DE算法的有效性、稳定性和优越性。

摘要:为了尽早发现齿轮箱台架寿命试验中的故障发生及其位置，避免对试验设备及人员造成伤害，针对齿轮箱工作过程中的安全问题，开发了一套齿轮箱在线故障诊断系统。该系统利用加速度传感器检测箱体的振动信号，通过时域分析实现齿轮箱试验的实时监测与故障预警；对时域信号进行时频域分析，采用ZFFT（基于复调制的细化频谱算法）细化频谱方法处理频域信号，通过分析典型故障信号特征，建立故障特征向量，实现故障类型判定。试验结果表明，该系统能实现齿轮箱故障预判，并能准确识别出典型故障。

摘要:机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。