简介：发动机工作区域优化是实现混合动力车节能的重要手段，应用新一代车用嵌入式控制芯片，开发了混合动力车汽油机辅助控制器，设计了硬件接口包括发动机状态参数传感器输入信号处理模块、发动机直接起停及扭矩控制输出驱动模块和基于SAEJ1939协议的CAN通讯模块等，为混合动力汽车主控制器和发动机控制之间提供了控制接口．试验结果表明，该控制器具有较高的数据处理能力和可靠性，硬件接口设计合理，响应速度快。满足混合动力总成对发动机控制的要求．

简介：针对混合动力电动车辆整车控制器，研究了基于32位单片机系统的双冗余设计方法，提出了一种双冗余硬件系统和基于冗余判决算法的软件系统．基于PXI硬件在环试验的结果表明：加注故障信息后，整车控制器的硬件系统和软件系统，能够满足混合动力车辆整车控制系统的实时性和可靠性需求．

简介：针对步进电机存在负载摄动和失步超步问题,提出了一种基于粒子群优化算法的混合灵敏度设计方法。在H∞混合灵敏度约束下,采用粒子群算法寻找能够反映系统特性的适应度函数最优值,在搜索到合适的加权阵基础上,利用Matlab得到了H∞最优控制器,并利用优化控制器对步进电机进行控制仿真实验。实验结果表明：该系统具有响应快速平稳、抗负载扰动强等特点。

简介：利用某车辆整车参数进行制动过程动力学模型建模,研究了8×8混合动力车辆机电复合制动控制策略,并分析了在机电复合制动工况下电机和液压制动力的分配情况.在不同制动模式下,对制动距离、制动时间和制动减速度进行了对比分析.研究结果表明,采用机电复合制动有效缩短了车辆的制动距离与制动时间,实现了制动能量回收.

简介：由于混合动力车辆中的电系统结构复杂，多个部件存在多向的电能量流动耦合关系，同时在多向的电能量流动过程中需要克服不同的交直流阻抗，所以需要研究电能量流表征和优化管理方法．在建立电能量流复杂耦合系统模型的基础上，通过研究在复杂载荷条件下单电池荷电状态变化规律，成组电池电能损耗稳态、瞬态变化规律，辅助能量单元效率变化特性和负载系统在不同模式下的稳态、瞬态能耗规律，提出了电能量优化的管理方法．硬件在环试验结果表明，该方法在一定程度上提高了电池组的寿命，也提高了车辆的燃油经济性．

简介：分析了动力电池组的匹配、能量管理、热管理、安全保障等关键技术，提出了锂离子动力电池组状态信息可预估（信息采集与估计）、工作可控（均衡管理，热管理、安全管理）、可扩性（模块化组配）等成组关键技术的解决措施．

简介：根据高强度钢具有明显的鲍兴格效应,在非线性有限元分析程序NFAP中增加了初始各向同性的材料非线性混合硬化模型。本模型将材料的鲍兴格效应直观地反映到屈服面半径和随动角的连续变化上,同时此模型还可作为各向同性、随动和混合硬化的通用模型。通过对身管自紧的残余应力、残余应变及残余位移分析,证明其计算结果与实验结果相当吻合。

简介：平衡机是变射角发射装置中的重要组成部分.针对平衡机的优化问题,对平衡机工作原理进行了分析并建立了优化模型,对推式平衡机进行了优化.研究发现：平衡机优化是极大极小值（minimax）问题,考虑到minimax问题的非光滑特性给求解带来了困难,采用极大熵法将问题转化为光滑函数,并利用遗传算法对问题进行求解.采用三点交叉法改善标准遗传算法的变异效果,并利用随机方向法对其结果进行搜索,改善了遗传算法的早熟问题.通过对比发现,混合算法的优化结果分别较单纯形法与复合形法的优化结果改进了41.6％和23.8％,且改进的遗传算法优于标准遗传算法.

简介：针对控制策略参数优化中存在的问题，提出一种利用多学科优化平台OPTIMUS进行履带式混合动力车辆整车控制策略参数优化的新方法．首先基于优化设计的思想，建立履带式混合动力车辆性能优化问题的数学模型．然后采用自适应遗传优化算法，对优化问题进行数值求解．结果表明，优化后车辆在某特定工况下燃油消耗减少13．4％，说明该方法可以找到一组全局最优的参数，可以大大缩短控制参数的实车标定时间．

简介：阐述了一种混合动力车用蓄电池管理系统的设计过程，重点讨论了高压电管理、高精度参数采样及蓄电池状态估计算法的实现．通过混合动力总成台架试验对系统的实用性和准确性进行了验证．结果表明，系统高压安全达到国家混合动力汽车安全标准，参数采样精度高，电池状态估计精度符合混合动力系统对电池管理的要求．

简介：采用真空热安定性法和腐蚀性试验方法以及实际储存效果检验，研究了粘结型塑性602混合物与十几种接触材料的相容性。确定了这种混合物适宜、可靠、实用的包装材料。

简介：研究了一类完全广义集值强非线性混合似变分不等式在自反Banach空间下的问题，借助一个极大极小不等式，证明了这类完全广义集值强非线性混合似变分不等式的解的存在唯一性定理。

简介：Ｎ、Ｎ二甲基乙酰胺和四氢糠醇是某剂模拟混合配剂中的主要组分，叙述了气相色谱法测定该模拟剂中Ｎ、Ｎ二甲基乙酰胺、四氢糠醇。用ＯＶ－１０１毛细管色谱柱，氢火焰检测器，以ｎＣ１４为内标。此分析方法相对误差小于５％，方法简便，准确可靠，