随着微处理器的快速发展，永磁同步电动机（PMSM）驱动系统广泛应用于需要高精度控制的
工业领域。为了克服设计PMSM 系统的复杂和费时的局限性，提出一种PMSM 速度控制的磁场定向控
制算法(FOC)。该算法在MATLAB/Simulink 中实现，利用其中的标准模块，利用Matlab 的自动代码生
成工具，可在DSP 微处理器中实现。采用了STM32F4 微控制器。为处理电流反馈信号，引入主动式
电流读取误差补偿器。利用由3 个双向5-A Hall 传感器执行的模数转换器，使信号精度达10 mA、
10 Bit。在0~2 000 r/min 范围内，试验了带传感器的PMSM。对期望速度的阶跃响应实验表明：整
个系统的动态性能和稳态性能良好。

综述了智能网联汽车 (ICV) 技术的发展现状及趋势。ICV 的体系架构包括价值链、技术链与产业链。ICV 的4 个发展阶段是：自主式驾驶辅助、网联式驾驶辅助、人机共驾、高度自动/ 无人驾驶；关键技术有：环境感知、智能决策、控制执行、人机共驾、通信与平台、信息安全等。由于ICV是未来汽车技术发展的一个重要方向，其技术与产业发展是中国汽车工业转型升级的重要机遇；因而，中国要发展智能网联汽车，就应该充分结合本国体制优势，依托顶层设计。

事故数据显示，汽车后排乘员保护未能跟上前排乘员安全进步的步伐，可能因为其使用率不高和没有使用先进的安全技术。该文综述了后排乘员保护，旨在解决后排乘员多样化（从需要儿童座椅的儿童到不同身高、年龄和体型的成年人）造成的不同安全需求。基于事故数据分析、实验研究和计算机模拟的结果，正确使用适龄儿童约束系统和引入可调节、高级、或自适应的约束系统可以改善后排乘员安全。然而，缺乏具有足够人体真实度的代表儿童、老年人、和肥胖者的损伤评估工具或将成为进一步改善后排乘员安全的主要挑战之一。老年人和肥胖人口的比例增加、轻型车辆的增长、智能手机打车服务的普及、以及主动安全和无人驾驶车辆技术的进步将可能增加后座安全的重要性，同时也会对后排乘员保护带来额外的挑战。因而，未来需努力优化适应各种碰撞工况、乘员特性和坐姿的后排乘员约束系统。

随着社会经济的发展及汽车技术的进步，国内外交通事故呈现新的宏观特征，包括：弱势道路使用者及“非标准人群”的死亡率较高、存在车身碰撞相容性问题、单车事故致死率高、驾驶员感知缺陷引起的交通事故高发。基于2000 年以来中国、欧洲以及美国的交通事故统计数据的特征分析，阐述了汽车主被动安全技术各子系统的发展趋势。被动安全方面包括：弱势道路使用者的保护、自适应的乘员保护、车身碰撞的相容性与自适应性；主动安全方面包括：车辆动力学管理及智能辅助驾驶。未来汽车安全技术总体的发展方向是：主被动一体化的综合安全技术。

在文献、专利调研基础上，统计和分析了电动汽车用锂离子电池的温度敏感性。结果表明：
低温和高温都影响电动车用锂离子电池的性能和寿命，从而影响其应用与市场普及。缓解该问题的技
术途径可以是：电池原材料改性、优化电池设计、电池系统热管理。当前的研究热点是：正负极材料
的微观改性，以提高其电子导电率和离子导电率；优化设计电极结构和电池结构，以均匀电池内部的
热分布和电分布；研发低温下电池交流预热与充电的新方法；联合应用液冷方案。

电磁制动器(EB) 具有非接触性、响应速度快、控制简单等特点，已应用于商用汽车。为了
扩大电磁制动的应用范围和功能，本文介绍了其原理和技术的研究现状。对于商用汽车上的电涡流缓
速器、转筒式缓速器和自励式缓速器，概述了其结构组成、工作原理和控制方法。其关键技术有:
电磁制动的外特性与内特性、电磁与摩擦联合制动系统的匹配设计、控制策略与控制器设计。其未来
研究重点是：电磁制动与摩擦制动的系统集成和电磁制动系统的功能扩展。

车联网（VNC）是车辆与“远程信息技术(Telematics)”的结合。针对当前存在的认识误区，该
文提出了一种新的基于“三网融合”的车联网概念。此“三网”即：车载移动互联网、车际网、车内网。
远程信息服务（Telematics）、车车通信(V2V)/ 车路通信(V2I) 和车内网（in-vehicle networking）这
3 种网络，正在逐渐融合；并向着V2X( 其中，X 替代车、路、行人及互联网等) 方向发展。提出了
VNC 的定义、内涵和包括“便捷、安全和环保”在内的核心价值，以及3 种应用性和4 种基础共性的
关键技术。指明了VNC 在汽车工业中的应用及前景。

为了满足不同的技术和经济目标，从轻度混合动力、插电式混合动力到全电池动力的电动汽车，都将依赖于新型的、先进的（如基于锂的）蓄电池。这些电池在各种应用条件下的性能预测和寿命表征费工、费时，目前尚未得到充分的发展。一些国家已投入资金和人力进行相关的研究，其实通过国际合作，这些努力和花费也许能发挥更大的作用，例如目前正在国际能源机构（The International Energy Agency，IEA）框架内开展的准备工作。正在致力于开发一套标准化的、加速的测试程序，将允许各个测试机构合作分析电池的测量数据。该文评述了欧洲、日本和美国在加速寿命测试程序上的最新进展。以国际合作为目标，搜集、对比和分析现有的测试程序。

近年来，随着各国路况变化和安全技术的提升，原有的“新车评价规程(NCAP)”评价体系对
于汽车安全性的区分度一直在降低；为此，各国不断地更新着各自的NCAP 测试项目和评价规程。本
文分析了各国NCAP 的历史、基本特点和发展趋势。从试验形态、碰撞速度、假人安放、评价指标等
角度，比对了正面碰撞、侧面碰撞、翻滚试验、主动安全辅助装置以及总体评价等。结果表明：主动
安全技术将更强，评价项目更全面，汽车安全标准更严格，将未来的NCAP 评价体系，呈现全球化、
统一化的趋势。因此，为应对更苛刻的汽车安全技术标准，汽车制造商应进行前瞻性地研究。这些
结果可为修订中国的NCAP——C-NCAP 提供参考。

中国在2016年制定了氢燃料电池汽车发展路线图,规划了2020、2025和2030年的里程碑,并在随后的5年开展了进一步的技术研发和区域性示范推广应用,在2022北京冬奥会大规模使用了氢燃料电池汽车;2020年又对路线图和里程碑进行了修订,时间节点延展到2035年。该文对这一过程进行了全面回顾,并总结了代表性的进展。研究结果表明：中国氢燃料电池汽车和基础设置规模以及燃料电池系统和燃料电池堆关键性能技术指标超过2020年预期,部分接近2025年里程碑;在以张家口为代表的可再生能源丰富的寒冷区域,绿氢的制储运加注和氢燃料电池的推广应用取得了具有可借鉴性的成功经验,进一步可结合京津冀和河北省氢燃料电池汽车示范区的具体情况,开展氢燃料电池重型卡车的推广应用。

平视显示器（HUD）是网联环境下车内人机交互的新兴方式和未来发展的热点方向,开展汽车HUD人因测试是保证其预期安全效益的关键前提。该综述介绍了HUD的产品分类、现状应用及信息建议;绘制了HUD人因测试研究知识图谱以明晰现有研究的关键内容及其随时间和空间的变化趋势;从功能场景、测试变量和测试方法提出网联环境下HUD人因测试框架,并针对出行导航、安全辅助、自动驾驶及其他交互辅助场景的人因测试展开进一步论述;归纳总结了现有研究的不足,梳理和展望未来HUD人因领域的相关研究内容,为推进网联环境下人机交互及智慧座舱的建设提供参考。

为了克服间接式胎压监测系统在复杂道路环境及可变行驶工况下辨识准确率低的问题,该文在仅依靠轮速传感器的基础上研究了基于机器学习的间接式胎压监测算法。对建立的轮胎刚性环模型进行分析,得到辨识方法的理论依据;使用递归最小二乘法(RLS)剔除轮速传感器误差,获得准确的轮速信号;提取时域和频域轮速信号特征,利用决策树剔除问题轮速信号,基于正常轮速信号的特征综合Bayesian分类器识别当前轮胎压力状态。结果表明：与直接使用Bayesian分类器相比,本研究提出的决策树和Bayesian分类器结合在一起的间接式胎压监测方法具有更高的准确率,其准确率可达96.36%。

为在爆炸冲击下保护特种车辆内乘员安全,利用自建的四自由度集中参数人体模型,提出了一种两级式半主动抗冲击软着陆控制座椅概念设计。通过垂向冲击动力学仿真,验证了模型的有效性;基于磁流变阻尼器Hysteretic模型,建立了阻尼器力学模型;通过振动测试台,辨识了阻尼器力学模型相关系数;用自建的两级式半主动座椅悬架系统仿真模型,研究了抗冲击座椅的抗冲击和减振性能。结果表明：相比原有设计,本文座椅可使乘员头部加速度峰值降低42.5%;使最大有效幅值传递率下降了19.4%。从而,提高了舒适性,降低了乘员头部损伤风险,满足抗爆性能要求。

从汽车质保数据出发,考虑用户实际需求,研发了一种支撑汽车可靠性评估及车企运营决策的系统。搭建了具有多任务管理和多维度分析功能的系统框架;设计了用于支撑数据分析挖掘的外部数据库,该系统具备数据自动清洗、故障统计分析、可靠性评估、科学决策分析和数据可视化等功能。结合3款实际车型的二维质保数据,应用本系统进行了汽车故障统计分析和可靠性评估,并预测了下个季度该车企的维修备件需求。结果表明：在车企维修备件预测中,预测值与实际值的相对误差小于5%。因此,该系统可以支撑车企的产品评估和运营决策。

为探析城市快速路交织区复杂的车辆换道行为,基于车辆微观轨迹数据,构建一种考虑换道频率分布的交织区元胞自动机模型。利用高空视频提取交织区全样本车辆换道信息,考虑驾驶人实际决策时间与安全优先意识,结合交织区车辆换道预判、换道间距,分别建立换道动机、换道时机规则,并逐级进行换道时机决策;采用流量、密度、速度、换道频率分布等参数对模型进行评价。结果表明：所构建的元胞自动机模型较为有效,流量、密度、速度的相对误差分别为0.7%、1.4%、1.6%,不同方向换道次数误差为2.97%~22.98%,换道分布与实测数据基本相符,可有效模拟交织区瓶颈现象,反映真实换道需求,描述实际运行状态。

在考虑车辆未来轨迹的基础上,利用强化学习来实现在复杂场景下的驾驶决策问题。基于图结构和长短时记忆（LSTM）网络搭建周围车辆长期交互的轨迹预测模型,利用Rainbow DQN算法构建行为决策模型。在该模型中,状态空间包括当前时刻自车及旁车信息和未来的轨迹预测信息;从安全性、舒适性、行车效率等角度设计对应的奖励函数,并设定安全规则提高所选动作的安全性。结果表明：第5 s末车辆轨迹预测纵向位置误差为1.54 m,横向位置误差为0.32 m,效果较为准确。因而,加入轨迹预测有利于提高自动驾驶汽车决策的安全性和通行效率。

对城市道路上的自动驾驶车辆,提出了一种判别行人过街意图的识别方法。该方法利用双流、时空自适应图卷积神经网络（2s-AGCN）,联系了行人骨架的动力学与行人过街意图;以时空图卷积神经网络（ST-GCN）的动作识别为基础,加入自适应图卷积神经网络结构（AGCN）;在骨骼的长度和方向上,设计了双流网络,将2个网络输出的 Softmax 分数融合,来预测行人过街意图。根据自动驾驶联合注意力公开数据集(JAAD),进行了仿真实验。结果表明：本文的2s-AGCN行人过街意图识别方法的准确率达到了89.36%,比ST-GCN神经网络的结果高3.36%。因此,该方法识别准确率较高。

为提升自动紧急制动（AEB）系统的安全性与稳定性,对两款同类型商用的AEB系统,进行了测试与评价。设置白天、夜间2种光线环境,50%、75%、100% 3种不同偏置程度的2种目标物（标准假车、骑自行车人模型）,研究在光线变化条件下,系统的预警时机、制动效能、避免碰撞时的刹停距离、制动策略等性能表现。结果表明：与偏置场景相较,正碰撞场景下的预警时机较早,制动时机介入滞后,制动效能增大;与白天相比,夜晚场景下几种偏置率场景对AEB系统的预警时机的影响程度明显增加;车辆制动停止后与目标车的距离随偏置程度的增加、光线变暗而减小。

为降低汽车碰撞风险,提升安全性与舒适性,提出一种基于电动伺服液压制动（ESHB）系统的自适应自动紧急制动（AEB）的分层控制策略。考虑了路面附着因数和车辆行驶状态,构建车辆模型、轮胎模型及路面峰值附着因数观测器;进行台架测试和实车实验。结果表明：路面附着因数观测稳态误差小于3%;制动压力跟随稳态误差小于100 kPa;在相对车速70 km/h以内实现有效避撞;在兼备舒适性前提下,相较于固定即碰时间（TTC）阈值的多级制动控制策略,本策略的一级和二级制动请求分别提前了0.2 s和0.1 s。因此,本策略能适应路面附着条件的变化,实现避撞控制。

为了优化电池组的冷却性能,提出了一种均匀直通道与阵列翅片相结合的液冷板设计。基于计算流体动力学(CFD)的评估方法对模型进行冷却性能分析和优化,在5 C放电工况下,研究对液冷板内部不同的通道与阵列翅片组合形式、进出口宽度、翅片大小和上下冷却槽间距对电池热管理的影响。结果表明：中间使用翅片、两侧使用通道可以改变最高温度、平均温度和温差,改变进出口宽度可以显著改变进出口压降。与原始模型相比,质量流量为0.5 g/s时,优化模型满足最高温度为39.99 ℃,平均温度降低0.93 ℃,同时温度标准差和进出口压降分别降低0.09 ℃和494.68 Pa;冷却液质量流量对液冷板散热性能有一定程度的影响。

为使燃料电池汽车(FCV)更大程度回收制动能量,基于质子交换膜燃料电池(PEMFC)动态降载特性,研究了一种FCV制动能量回收控制策略。建立燃料电池汽车动态特性模型,提出考虑PEMFC动态降载特性时基于协调的制动能量回收控制策略,用自行搭建燃料电池汽车制动能量回收硬件在环(HIL)仿真平台进行仿真。结果表明：与基于规则的控制策略相比,本文提出的基于协调的控制策略下,动力电池荷电状态(SOC)在城市工况下提高1.3%,在高速工况下,提高2.0%;对应的最大冲击度分别降低3.2%、2.1%。因而,燃料电池汽车回收更多的制动能量的同时,制动舒适性有一定程度的提高。

为了对特定区域构建符合当地车辆行驶特征的行驶工况,基于聚类与Markov链法构建了西安市某线路城市客车的行驶工况,确定了聚类个数及特征参数组合,提出了构建工况长度的确定方法,从能耗角度定义汽车行驶时的单位里程比能耗作为工况选取标准,从50条候选工况中筛选出该线路的代表工况。结果表明：与聚类法工况和V-A矩阵法工况相比,基于聚类与Markov链法构建的行驶工况与样本数据偏差最小,平均偏差率为1.17%,百千米能耗相差最小,偏差率为0.069%,显示基于聚类与Markov链法构建的行驶工况精度更高,更能反映车辆的实际行驶状况工况。

为了定量评价重型车单位行驶里程排放、单位发动机做功排放水平随载荷比例的变化情况,对于6辆国Ⅵ标准车辆和2辆国Ⅴ标准车辆,使用车载排放分析系统,进行了不同载荷比例的实际道路工况排放试验。结果表明：国Ⅵ车辆单位行驶里程颗粒物数量(PN)排放载荷修正系数随着载荷比例的增大而显著增加,拟合曲线斜率为0.011 9,而国Ⅴ车辆的斜率为0.001 2,远低于国Ⅵ车辆。 随着载荷比例的增大,国Ⅵ重型车单位发动机做功的PN和NO_x排放增加,CO₂排放不变,CO排放降低; 行驶相同的里程时,载荷比例越大的国Ⅵ重型车,单位质量整车的PN排放水平越高,CO、CO₂和NO_x排放水平越低。在高载荷比例条件时,国Ⅵ车辆在最初的市区阶段和最后的高速阶段出现了很高的PN峰值。

为提高城市插电式混合动力客车(PHEB)对随机质量、不同道路坡度、不同工况的适应性,本文提出了一种基于6σ设计的PHEB能量管理策略设计方法。将随机载客量作为噪声因子;离线过程采用6σ设计和等效燃油消耗控制策略(ECMS),获得能够对抗随机载荷变化的鲁棒控制参数;在线过程采用K最邻近法(KNN)行驶工况在线识别模型,实现复杂道路下的自适应控制。结果表明：该方法与基于规则的控制策略相比,100 km油耗平均减少了2.64 L。因此,该方法提高了混合动力城市公交客车的在不同工况环境下的适应性。

为实现汽车碰撞试验假人响应曲线数据集的类别辨识,研究了面向智能优化算法的问题转换与构造方法。针对假人曲线数据的特征处理与分类过程,提出了一种基于社会蜘蛛粒子群优化算法（SSI-PSO）的碰撞试验多变量时序数据特征选择与分类方法;利用汽车碰撞试验采集的假人曲线数据,测试和验证了该方法。结果表明：本文方法可获得面向假人曲线数据分类的最佳特征组合方式与较小规模的神经网络结构;该方法的假人曲线分类模型性能提升17.5%、分类精度达到96.5%。因而,实现了对碰撞试验假人响应曲线标注信息的有效分类。

为精确估计车辆行驶状态,提出了一种四轮独立驱动电动车辆侧向车速估计方法。基于深度强化学习(DRL)范式,设计了侧向车速估计方法的架构;基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法,设计了DRL智能体;采用循环神经网络,搭建了DDPG算法中的Actor网络和Critic网络。基于设计的奖励函数和训练场景,借助Matlab/Simulink软件,完成了算法的实现和训练;并通过在车辆双车道变换等实际行驶工况的仿真,进行了验证。结果表明：在经过了630次的学习训练之后,与扩展Kalman滤波方法相比,本文方法的估计精度提升40%。因而,本文方法能够在常用行驶工况中对车辆侧向车速进行估计。

为了改善某商用车发动机出水温度和整车风阻,提出了一种对发动机前舱冷却模块位置参数化研究方法。联合一维和三维计算平台建立了样车发动机舱计算模型,基于计算模型对以发动机舱内中冷器、散热器、冷却风扇和发动机本体之间距离为优化变量的四因素四水平正交试验进行发动机出水温度和整车风阻因数计算,利用极差法对正交试验结果进行分析得到各因素、各水平对发动机冷却效果和机舱气动阻力影响主次关系,从而确定最优组合方案。结果表明：最优方案相比原始发动机出水温度下降了2.3 ℃,比原始风阻因数降低了9.03,该优化方法能有效降低发动机出水温度和整车风阻。

该文针对天然气混合均质压燃（HCCI）发动机存在的低负荷易失火问题,基于一台改装的单缸机搭建了相应的三维模型,从缸内燃烧特性和助燃机理两方面对比分析了氢气(H₂)、臭氧(O₃)和二甲醚(DME) 3种气态添加成分对天然气HCCI发动机性能的影响。结果表明,3种添加成分均能改变天然气空气混合气的自燃燃烧特性,增强着火能力,提前燃烧相位,均可实现天然气HCCI向低负荷范围扩展;自由基OH是强化天然气HCCI燃烧的重要组分,H₂和O₃的助燃机理在于增加自由基OH浓度,加快甲烷消耗反应速率,DME的助燃机理在于引燃天然气;H₂是一种扩展天然气HCCI发动机低负荷运行边界的优良添加成分。

为了保证电动客车车门的安全性和可靠性,采用汽车试验场模拟汽车行驶全寿命过程,进行加速寿命试验。对比分析了城市道路和试验场石块道路行驶过程中电动客车车门振动加速度信号的时域和频域特征。基于疲劳损伤可靠性理论,建立了加速寿命试验模型,计算了加速寿命试验时间。结果表明：车门振动以1~20 Hz的低频振动为主,顶部振动大于底部振动,3个方向振动大小依次为垂向、纵向、横向;客车石块道路的振动量级远大于城市道路的振动量级,振动频域分布特征基本相同。采用前车门支柱下安装点的振动数据,城市道路运行2.88 万h可缩短至石块道路运行8.11 h,即可达到全寿命可靠性验证效果。