人形机器人发展趋势及汽车制造业应用浅析
摘要：由特斯拉公司掀起的人形机器人热潮正在中国迅速地扩展。随着算力、数据和大模型等数字技术以及智能感知和控制技术在智能汽车领域逐步成熟，行业迎来了爆发点。文章研究了人形机器人的发展历程，并结合汽车行业的应用实践，对其与汽车产业的结合前景做出了预测。
车用超高速永磁电机驱动控制技术综述
摘要：超高速永磁电机具有体积小、效率和功率密度高等优点，广泛应用于燃料电池空压机和电动涡轮增压器等车用领域。小电感和高基频等特性，使其驱动控制比常速永磁电机难度更大。本文从电路拓扑、电压调制策略匹配和无位置传感器控制3个方面详细论述车用超高速永磁电机驱动控制技术的研究现状，总结各类技术的研究热点，通过优缺点对比，给出了评价。最后展望了未来发展趋势。
胀压成形重型货车桥壳设计及扭转工况性能分析
摘要：重型货车桥壳尺寸大、承载重，桥包部分受力复杂，在开发试验及工程应用中存在开裂现象。本文中提出了无缝钢管胀压成形的重型货车桥壳设计方法，给出了胀压成形工艺流程；设计并试制出1∶1的轴荷11. 5 t重型货车桥壳样件，通过胀压成形过程的有限元模拟，揭示了桥壳的壁厚变化以及后盖过渡圆弧面的应力分布规律，揭示出桥包的变形强化系数达到1. 37~1. 61。通过在桥壳样件上推力座施加65 kN纵向力的扭转工况静强度模拟及试验，揭示出桥包部分的切向应变和法向应变最大为317με、每米轮距的最大纵向变形小于0. 91 mm，并给出了桥包前平面高出两侧宽度、无缝钢管壁厚的设计依据。基于实车采集载荷谱下进行扭转工况的疲劳试验，胀压成形桥壳样件经过5个阶段共计141. 9万次的循环，仍保持完好未失效。研究结果表明，无缝钢管胀压成形的重型货车桥壳质量轻、强度刚度高，为彻底解决桥包的失效问题提供了重要参考。
高效混动专用发动机技术研究
摘要：针对高效混动专用发动机开发过程中发动机热效率未达到设计目标的问题，使用试验数据校正了热力学模型，应用模型对问题原因进行了量化评估，提出了提高热效率的优化方案。结果表明：样机燃烧速率慢、抗爆震性能差、压缩比低是热效率未达标的原因；优化方案包括：优化燃烧系统、提高压缩比到12、增加进排气升程的高度；优化方案的部分负荷平均燃油消耗率平均降幅为4.4%，最低燃油消耗率为２０９209ｇ／（ｋＷ·ｈ），对应热效率为40.5%，满足设计目标。米勒循环＋冷却ＥＧＲ技术需要匹配快速燃烧系统使用。
零碳及低碳燃料内燃机应用进展分析
摘要:随着“碳达峰,碳中和”目标稳步推进,世界各国对内燃机碳排放标准越来越严苛,如何突破常规化石燃料带来的高碳排放问题,对于未来交通发展尤为重要。目前,采用氢、氨、甲醇等零碳及低碳燃料替代传统化石燃料是必然的选择,零碳及低碳内燃机是现在和未来的研发热点。为助力零碳及低碳内燃机快速发展,阐述了氢、氨、甲醇、乙醇以及天然气等燃料的物化特性,同时分析它们在内燃机中最新应用进展,并对其未来发展所面临的问题给出相应参考建议。
CTB结构中电池与车身密封设计研究
摘要: CTB（cell to body）电池车身一体化技术在提升续航里程、整车刚度和耐撞性等方面具有很大优势，已成为新能源汽车行业发展新方向，但要将电池上盖与车身地板二合为一，密封是限制CTB技术发展的最大难题之一，目前行业在CTB密封领域的研究还是空白。本文从CTB密封策略、密封结构设计、密封组件选型、失效后果分析和用户工况设计验证展开研究，首次提出攻克行业内CTB密封设计难题的解决方案，加速CTB技术普及应用，推动全球新能源汽车产业电动化转型。
基于辊冲一体式纵梁的轻量化拖挂式房车底盘
摘要:本文将辊冲成型工艺引入拖挂式房车底盘设计和制造。对标某典型拖挂式房车底盘，通过对高强度材料的连续成型，构造一体化的底盘纵梁，并做相应的结构改进，对比分析了两种底盘在满载弯曲和满载制动工况下的受力情况。结果表明：由于辊冲工艺可以实现变截面超长零件的加工和一次冲孔，这一优势带来的材料改进、结构改进和主要构件数量的减少，使底盘纵梁加工在实现轻量化的同时显著提升了生产效率和装配效率。此外，基于高强度板材的变截面纵梁，大大提升了结构的可设计性，进而使承载性能的显著提高成为可能。与某款额定载质量为1.4t的对标底盘相比，结构优化后的底盘可以承受2. 4 t的载荷，且此时两者的变形量相似。
一体化压铸铝合金前机舱轻量化设计与优化
摘要：当前汽车行业对低碳化和轻量化的需求日益增长，新型一体化压铸技术应用于车身，能够实现质量、生产成本和周期的下降，并减少碳排放，成为各大汽车主机厂商争相研究热点。本文将某乘用车传统钢制车身前端机舱结构替换成一体化压铸件，对铝合金一体化前机舱进行了轻量化设计。通过SIMP法对前舱进行拓扑优化得到了最优刚度载荷路径，考虑前舱可铸造性对筋的拔模方向、厚度尺寸和位置分布进行设计。根据C-NCAP 2021进行正面碰撞仿真，通过田口实验设计方法与响应面优化改善了一体化压铸车身的耐撞性，并对优化后的白车身性能进行了仿真分析。与传统方案相比，一体化方案的质量减轻13.9%，白车身弯曲刚度提升9.7%，1阶模态达到要求。本文研究对后续一体化车身结构的平台化设计与工程应用具有指导意义。
基于VRB/OW-GFRP混合结构的CTB电池包上盖总成轻量化设计研究
摘要：电池车身一体化（CTB）是提升电动汽车续航里程的关键技术。利用胶接工艺将变厚度（VRB）结构与正交编织玻璃纤维增强复合材料（OW-GFRP）粘接形成的VRB/OW-GFRP混合结构，是降低CTB电池包质量的创新结构，有助于进一步提升电动汽车的续航里程。以某款电动汽车为研究对象，设计了一种CTB电池车身一体化结构，实现了电池包上盖与车身地板的集成融合。分别采用VRB结构、UT/OW-GFRP及VRB/OW-GFRP混合结构替代等厚度（UT）CTB电池包上盖总成，并基于多阶段优化方法开展了3种类型CTB电池包上盖总成的轻量化设计。结果表明，在满足CTB电池包刚度性能前提下，VRB结构相比UT结构实现减质量6. 4%；基于VRB/OW-GFRP混合结构的CTB电池包上盖总成轻量化效果约为金属结构的3倍，VRB/OW-GFRP相比UT/OW-GFRP混合电池包上盖总成进一步减质量4. 2%。由此可见，VRB/OW-GFRP混合结构是未来汽车轻量化技术发展的重要趋势，在CTB电池包上盖总成中具有巨大的应用前景。
基于深度学习的汽车梁类件冲压回弹研究
摘要：提出了基于深度学习的汽车梁类零件回弹预测方法。基于二维回弹理论，将三维梁类零件离散为若干截面，采用双平面投影法和图像二值化方法，将梁类零件的截面曲线转换为神经网络模型可识别的双通道图像数据。基于拉丁超立方采样法对影响梁结构零件的冲压工艺参数及板料材料参数变量进行采样，通过ＣＡＥ回弹仿真得到后续深度学习网络的训练样本。为研究梁结构在不同几何截面、材料参数、工艺参数作用下的回弹问题，采用基于ＬｅＮｅｔ－５、ＡｌｅｘＮｅｔ、ＮｉＮ的卷积神经网络模型作为几何截面识别模型，同时使用全连接神经网络模型耦合材料参数和工艺参数的方法，得到该梁类零件回弹算法模型。以某汽车梁类结构零件作为研究对象，基于高斯混合聚类将回弹样本分为小回弹、中等回弹、大回弹三个类型。将各类回弹样本分别通过回弹算法模型进行验证，结果表明，基于ＡｌｅｘＮｅｔ的模型准确度最高，同时算法鲁棒性相较于其他两种也更强，更适合梁类件的回弹预测。
