18000r/min超高转速轻量化新能源汽车电机轴开发

摘要:随着新能源汽车电机转速的不断提升,电机轴面临更加苛刻的刚强度、耐久性和抗过挠要求。通过合理选材,并辅之以轻量化设计、磁环境优化、工艺匹配等方法,成功开发出满足18 000 r/min 服役要求的电机轴。新电机轴在质量减少25.5%时,其自由模态频率、扭转强度、扭转疲劳寿命、台架试验过程中的噪声和温升等性能指标均不低于原低转速电机轴。通过对材料成分及工艺的优化以增强基体的强韧性有利于提升电机轴的抗扭及抗疲劳性能。通过轻量化结构设计和反向辅助磁场设计,可降低电机轴在高速旋转过程中承受的单边磁拉力、离心力、系统重力等,也有利于提升电机轴的抗挠能力,进而提升电机的耐久性和车辆的舒适性。

新能源全铝客车制造技术浅析

摘要:浅析新能源全铝客车生产制造技术。以客车轻量化为目标,从结构设计、材料选择、生产工艺、质量控制四方面论述现今客车轻量化领域的工艺技术水平。

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。

重型卡车的发展趋势探讨

摘要:随着全球经济的复苏,重型卡车的销量也迎来了高速发展,但是市场仍处于供大于求的状态,市场的竞争也越来越激烈。各个主机厂为了生存抢占市场份额,对用户和市场的响应越来越快,产品的更新迭代速度也越来越快。文章通过对市场的现状阐述,分析和讨论了目前的重型卡车的配置,介绍了由于汽车电子和互联网技术的发展,对整车的发展产生的巨大影响和颠覆性变化。从整车的动力性、经济性、安全性、舒适性以及操控性等方面,提出了重型卡车未来的发展趋势。

汽车车身用铝合金板材的研究现状

摘要:可用于汽车车身的铝合金板材主要包括 2000系、5000系和 6000系合金。从汽车车身用铝合金板微合金化及热处理、车身用铝合金板的先进成形技术和车身用铝合金板的有限元研究 3个方面介绍了汽车车身板用铝合金的研究现状。

某新能源汽车复合材料电池包轻量化设计

摘要:电池包是电动汽车的动力源,其中下箱体及模组安装板是电池包的主要承载部件,采用碳纤维复合材料代替原不锈钢材料对下箱体及模组安装板进行轻量化设计。上箱体兼顾到制造成本问题,使用原不锈钢材料。结果表明,采用碳纤维复合材料的电池包在满足力学性能的同时,相比于原不锈钢材料,电池包重量指标得到了较大的改善。

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。

氨-生物燃料双燃料发动机的燃烧与排放特性

摘要:针对双碳目标,应用低碳/零碳燃料是实现内燃机高效清洁燃烧的有效途径。本研究基于一个双燃料柴油机台架开展,缸内直喷燃料分别选用柴油、生物柴油/汽油混合燃料(BG70)和生物柴油/汽油/乙醇混合燃料(BG50E20);氨为进气道喷射,能量替代率为0~28%。试验工况为1 200r/min、0.8 MPa指示平均有效压力(IMEP)。对比分析了不同燃料的一氧化碳(CO)、总碳氢(THC)、氮氧化物(NOx)排放以及颗粒物粒径分布。结果表明:单燃料模式下,BG70和BG50E20的指示热效率高于柴油。BG70的CO排放相比柴油降低30%,但THC和NOx排放在3种燃料中最高。BG70和BG50E20的总颗粒物数量(TPN)排放低于柴油。相比各燃料单燃料模式的燃烧与排放性能,添加氨后的3种燃料的指示热效率降低1%~2%;CO排放增加约1倍;柴油和BG70 的NOx 排放减少接近50%,BG50E20的NOx排放减少约30%。另外,氨的加入对BG70和BG50E20的TPN有显著影响,当氨能量替代率从0增长至28%时,BG70的TPN排放增加20倍。

热处理节能钢铁材料及在汽车制造业的应用

摘要:热处理是汽车零件制造中耗能高的工序,在大中型汽车企业中,热处理电耗占企业用电总量的1/4以上,约占热处理生产成本的30%~40%。为了降低热处理生产成本,除了通过改进热处理工艺缩短生产周期外,积极采用热处理节能钢铁材料,也可以获得明显的经济效益。

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。