自主潜航器海洋环境监测发展及运用

 自主潜航器（AUV）能对水下环境进行动态监测,是一种新型海洋环境监测平台。AUV用于海洋环境监测的有效载荷主要是为满足水下探测、测量和通信而配置的水声、电子和光学等设备。按功能任务划分,AUV的海洋环境监测载荷通常包括海洋探测设备、测量设备和通信设备等。介绍了国内外AUV装备研发情况及其海洋环境监测设备,梳理了AUV海洋环境监测运用现状,探讨了AUV海洋环境监测运用发展的方向。     

石墨烯复合材料在警车防弹防护方面的研究

研究警车高性能防弹防护材料应用技术,尝试采用石墨烯改性的方式对陶瓷及铝合金的强度、韧性性能进行了改性提升,利用石墨烯改性材料制备了复合防弹板,并进行了实弹射击试验,研究了防弹警车应用可行性.试验结果表明,石墨烯改性可以有效提高陶瓷的断裂韧度,以及铝合金的强度及弹性模量.经53式7.62 mm穿甲弹三次射击,靶板无穿透,用石墨烯改性陶瓷制备的防弹装甲板,可有效降低材料密度,大幅度提高防弹性能,对车辆防弹性能及轻量化技术研究具有一定的参考价值.     

基于灵敏度分析的某纯电动车白车身轻量化研究

纯电动汽车迎来快速发展时期,但限于电池包的质量,电动汽车续航里程的提升存在一定限制.文中以某纯电动汽车白车身为研究对象,建立了基于刚度和模态的灵敏度仿真分析模型,以白车身质量最小为目标,通过计算获得了设计变量对于目标的灵敏度值.基于灵敏度分析结果,结合工程经验,制定出合理的车身轻量化方案,在性能不明显降低的基础上实现白车身减重6.2 kg,为开发过程中进行纯电动汽车车身轻量化提供参考.     

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.     

CFRP在商用车白车身驾驶室中的轻量化研究

通过实验与仿真建立了CFRP复合材料的本构模型.对某商用车白车身驾驶室进行静刚度和动态力学分析,在满足驾驶室车身刚度要求的条件下,选取CFRP复合材料对驾驶室模型进行材料代替,设计了钢/CFRP混合材料结构的驾驶室模型,并以通用有限元软件nastran对其求解.仿真结果表明,轻量化后的驾驶室模型的刚度基本保持不变,一阶扭转频率提升了27.3%,同时白车身驾驶室整体质量下降37.9 kg,降幅达到11.3%,轻量化效果显著,CFRP复合材料在汽车轻量化领域具有广阔的发展前景.     

越野车充气轮胎小卵石路面行驶性能仿真分析研究

基于3维DEM-FEM耦合仿真分析方法,研究越野车充气轮胎小卵石路面的行驶性能.在建立某越野车轮胎的3维有限元模型和小卵石路面离散元模型的基础上,利用本研究室开发的专用分析软件ORV-SAND仿真分析越野轮胎在卵石路面的行驶行为,得到了不同滑转率（10%、20%、30%）下不同胎面结构轮胎的法向反作用力、轮辋下陷量、总牵引力、挂钩牵引力以及行驶阻力,并与相关实验进行了比较.     

一种新数值工具在车辆气动声学开发中的应用

为了优化车辆开发过程的有效性，数值气动声学分析法的实施和应用对汽车制造商来说变得越来越重要。提出了一种结合延迟分离涡流模拟和基于Lighthill方程及声学扰动方程的有限元模型混合数值工具，应用OpenFOAM和Actran软件实现了基于声学有限元法的近场声源区提取及声学压力脉动计算，并尝试应用于车顶扰流板及后视镜区域的气动噪声计算及分析。在兰博基尼Urus车型上，研究了不同车顶扰流板设计的气动声学行为，将仿真结果与斯图加特大学气动声学全尺寸风洞的实验结果进行比较，发现了令人信服的相关性。此外，探讨了扰流板上的主要噪声产生机制，研究了汽车表面压力波动水平随几何形状改变的变化情况。     

井下车用零件多裂纹扩展的时变可靠性分析

针对工程中井下车用零件的多裂纹损伤问题，通过扭转疲劳试验模拟了车用零件中传动轴的疲劳损伤，并应用长焦显微镜与照相机相结合的测量法对零件一定疲劳循环次数后的表面裂纹进行了测量统计，同时以Paris模型及剩余强度估算模型对统计数据进行处理，得到了剩余强度.再应用所建立的时变可靠性数学模型，求取了零件时变强度的漂移率及波动率，并最终得出了该零件在一定疲劳循环后的可靠度.该方法从实际应用上解决了时变理论对零部件时变强度的动态检测问题，将时变理论向工程化应用推进一步，具有良好的应用前景.     

考虑车辆间交互作用的驾驶意图预测方法

准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策，从而提高自动驾驶的安全性，促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测，提出了一种交互式意图预测方法。首先，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）相结合，在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型，用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后，考虑到交通场景复杂多变的特点，提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹，并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用，所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后，在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证，结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图，结合未来意图推理模型，能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为，由此可提高车辆驾驶的安全性。     

无人机视角下的林木爆燃火特性研究

森林火灾“爆燃”现象的特征是突然发生的高强度、高蔓延速度的燃烧。目前为止，关于“爆燃火”的原因还没有达成共识。以无人机视角下对林木爆燃火特性研究，以四川木里特大森林火灾为研究对象，通过分析凉山州某森林扑火部队3月31日木里森林火灾当天KWT（科卫泰）无人机航拍火场画面，结合无人机实时影像及实地调研数据，分析了峡谷地形林火蔓延时空特征，探讨了峡谷中风向风速变化时空分布规律，研究了地形变化条件下，不同海拔高度风速特征，建立了无人机倾角测量风速模型（其中为风速m·s-1，为无人机倾角°）。结果表明，高山峻岭特殊地形环境下每天4:00—12:00时间段为静风期，为峡谷林火扑救最佳时期；午后15:00—17:00和晚上20:00—22:00为山谷地形风速活跃期；仿真软件数据显示山顶、谷底与山腰不同海拔位置的风速风向不统一，谷底会产生乱流现象，且风速与海拔不存在正相关关系，小气候在复杂地形中占主导影响地位；在谷口至山谷深处的中间位置会出现气流速度的波峰状态，并易形成乱流，为爆燃火发生提供了客观必要条件。该研究可为复杂地形环境下，森林草原火灾扑救安全提供数据和技术支撑。