基于CVT的PHEV中内燃机的功率选择与控制策略研究

在并联式混合动力汽车（PHEV）设计中如何对内燃机进行功率选择和有效控制是混合动力汽车（HEV）研究与发展过程的需要.本文以基于无级变速传动装置（CVT）的PHEV为例,对内燃机在HEV中的应用归纳出了四个基本要求.在此基础上,提出了按多种工况需求对内燃机进行功率选择的新理论,探讨了将内燃机转速限制在经济转速范围的新方法,制定了一种对基于CVT的内燃机进行最佳控制的准最小燃油经济性控制策略.台架试验及装车试验结果表明,该方法是非常有效的.     

3mm波段中频比较辐射计的研究

叙述了3mm中频比较辐射计的工作原理、电路结构、特性分析及实验结果，研究表明，这种辐射计不需3mm开关，其稳定性优于全功率辐射计，而成本和尺寸均与全功率辐射计相差不大，完全可以满足小型化、实用化的需要。     

汽车前部纵向冲击力学特性加权优化设计

本文以汽车行驶速度分布的实测数据为基础,在充分考虑汽车碰撞初速度对冲击危险程度的影响的前提下,构造了加权函数,采用幂级数与指数函数的复合函数,建立了满足定性分析要求的数学模型,利用外点罚函数方法,实现了汽车前部纵向冲击力学特性的加权最优设计。     

计算机仿真技术在汽车正碰安全性能改进中的应用研究

汽车的碰撞安全性直接关系到碰撞事故发生时司乘人员的生命安全，因此，加强汽车碰撞安全性的设计研究对汽车生产企业和汽车乘员都具有重要意义。将汽车碰撞的计算机仿真方法应用于实际车辆的开发研究之中，成功地模拟了实际道路上发生频率最高的整车正面碰撞，并着重对如何提高其碰撞性能进行了更深一步的数值模拟研究，取得了较好的效果。     

神经网络与正交试验设计在板料成形毛坯形状预测中的综合应用

以带法兰的低方形盒的毛坯形状预测为例，讨论了BP神经网络和正交试验法在毛坯形状预测的综合应用问题，建立了能描述6个工艺参数与毛坯形状之间非线性映射关系的神经网络模型。将正交试验法用于神经网络训练样本的设计和BP网络结构参数的确定，可大大减少训练样本和网络结构参数的试算次数，缩短神经网络的设计周期。     

基于最优控制理论的储能飞轮转子形状优化设计研究

为克服飞轮转子形状优化时一般优化方法效率低的缺点,在分析角速度对转子形状影响的基础上,将转子角速度划分为低速、中速和高速三个阶段,采用最优控制理论,直接得到实心和空心飞轮转子的最优形状解析表达式。通过比较实心和空心转子低速、中速和高速情况下的最优形状,揭示飞轮转子最优形状随角速度变化的规律。研究结果表明,低角速度下,转子的最优形状沿半径方向"内薄外厚";高角速度下,"内厚外薄";中等角速度下,"两端厚中间薄"。低角速度情况下,实心和空心转子的最优形状相同;但中、高速情况下,实心转子的最优形状中包含等应力弧段,而空心转子的最优形状中不包含等应力弧段。由于实心转子的最优形状中包含有等应力弧段,实心转子的储能性能更优于空心转子。     

神经网络与遗传算法在拉延筋参数反求中的应用

以某车型前地板角支撑板的拉延工序为例,讨论BP神经网络技术与遗传算法在拉延筋几何参数反求中的综合应用问题,建立能描述反映成形效果的三个参数与半圆形拉延筋几何参数之间非线性映射关系的神经网络模型,并运用遗传算法对神经网络结构进行了优化。提出逐次局部密化样本点的样本点设计方法。该方法有助于加快神经网络的设计进程,提高神经网络的模拟精度。当训练样本数据可通过有限元法自动获得时,使用该方案则更为便利。     

冲压板料回弹中的失稳研究

回弹是材料成型结束后的一个复杂的弹塑性变形过程 ,它直接影响到冲压件的尺寸精度。本文采用随动强化材料模型考虑了Bauschinger效应 ,指出回弹卸载中可能会出现局部失稳的现象 ,并应用有限元方法和能量原理 ,提出了回弹失稳的临界应力计算方法 ,对于提高回弹的计算精度、改善冲压件的产品质量有重要意义。     

汽车覆盖件模具CAM工艺技术的研究

论述了汽车覆盖件模具计算机辅助制造工艺中的一些关键技术 ,如CAM与CAD数据转换和处理,合理加工工艺方案的拟定,走刀路线的优化,加工工艺技术参数的确定等 ,并论述了数控加工中先进工艺方法的应用     

金属体积成形过程的自适应无网格方法

采用动态显式自适应无网格RKPM方法的计算格式，在有效误差估计模型的基础上进行节点加密，采用区域分解思想确定新的计算模型中节点的影响域半径，对金属体积成形过程进行了全过程的计算机模拟。Taylor Bar冲击的自适应无网格计算结果与实验结果吻合良好，有效地验证了该方法的正确性和可行性。挤压算例的计算结果也表明该算法能提高计算精度和改善板内应变能误差。