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2024年11期

《汽车技术》是国内外公开发行的汽车前瞻与应用技术类月刊。《汽车技术》以报道汽车整车及其零部件设计、研究、试验等方面的前瞻与应用技术为主，并兼有理论研究内容，特别欢迎传统内燃机汽车高效动力系统、轻量化、低阻力领域以及新能源汽车和互联智能汽车技术领域的来稿，反映国家重点扶持项目、自然科学基金项目和其他重点项目等研究成果的稿件将被优先选择发表。

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| 高速公路强制换道场景下的车辆队列换道控制策略

| 高速公路强制换道场景下的车辆队列换道控制策略

【摘要】为满足基于L1、L2级辅助驾驶技术的车辆队列在高速公路上整体强制性换道需求，首先，提出了分层架构的车辆队列控制系统；随后，针对其中的策略层设计了队列整体换道条件判断方法，并详细描述了队列整体换道过程的具体控制流程，弥补了现有研究偏向理论而忽视实际应用的不足；最后，通过联合仿真平台与实体小车队列平台验证了所提策略的安全性、有效性与计算实时性。结果表明，所提策略可以在多种工况下判断合适的队列换
| 车联网环境下低速自动驾驶车辆主动服务方法研究

| 车联网环境下低速自动驾驶车辆主动服务方法研究

【摘要】针对低速自动驾驶车辆（LSAV）运营过程中的用户服务需求，基于行车主动服务系统（DASS）已有功能，设计了考虑用户需求和LSAV服务范围相协调的LSAV主动服务平台（LSAV-ASP），包括感知层、存储层和应用层，感知层用于获取交通网络中实时的车辆、道路、交通环境等信息，存储层用于将数据分类存储至LSAV服务池，应用层用于设计和应用服务匹配方法和服务评价优化算法，并提出了LSAV主动服务匹
| 2级驾驶自动化系统安全测试与评估方法

| 2级驾驶自动化系统安全测试与评估方法

【摘要】针对智能驾驶中基础测试场景集缺失、传统里程测试存在局限性，且现有测试方法难以满足2级驾驶自动化系统（简称L2系统）快速迭代的安全评估需求，系统地分析了L2系统的行车控制辅助功能、主要特征和安全测试评估要点，提出了一套基于L2系统的场景仿真、场地和实车道路测试，以及安全保障评估的安全测试与评估方法，为L2系统的全面安全测试评估提供参考。主题词：智能网联汽车 L2驾驶自动化系统测试场景集
| 车用燃料电池系统绝缘性能分析与优化

| 车用燃料电池系统绝缘性能分析与优化

【摘要】为了提升燃料电池系统的绝缘性，针对零部件的结构特性、材料特性以及安装方式进行优化设计。首先，对绝缘路径进行电路和水路的失效分析；然后，改善电堆内部绝缘设计及电堆仓结构，优化了电子元件保护策略，同时，更换了水泵、水暖型加热器等高压供电冷却回路的零部件材料，调整了散热器、中冷器以及传感器等零部件的加工工艺和安装方式。最后，通过绝缘电阻测试，新型车用燃料电池系统的静态绝缘电阻超过5 MΩ（500
| 高扭矩上升速率电力牵引力控制系统研究

| 高扭矩上升速率电力牵引力控制系统研究

【摘要】针对车辆电机扭矩上升速率过快，导致整车拖拽感加剧、差速器烧蚀等问题，提出基于电机转速闭环控制的电力牵引力控制系统（ETCS），利用电机转速快速识别滑转状态。实车测试结果表明：该系统能够在传统驱动防滑功能激活之前，主动降低了驱动扭矩，抑制车轮滑转率，从而有效消除整车拖拽感，保护差速器。主题词：电力牵引力控制系统动力性电机差速器中图分类号：TB1 文献标志码：A DOI：
| 某乘用车动力吸振器控制轰鸣与振动研究

| 某乘用车动力吸振器控制轰鸣与振动研究

【摘要】针对车速在100～120 km/h间，某四驱乘用车内严重轰鸣并伴随振动的NVH问题，采用模态试验和有限元模态计算分析方法，建立了传动轴总成有限元模型，并利用该模型进行动力吸振器匹配和频响分析。频响测试结果表明，内置吸振器的传动轴的计算与试验结果一致，在实车试验中，车内振动与轰鸣声抑制效果显著，进一步验证了提出方案的有效性。主题词：传动系动力吸振器频响轰鸣声中图分类号：U463
| 基于SID-Ⅱs女性假人的远端乘员保护分析研究

| 基于SID-Ⅱs女性假人的远端乘员保护分析研究

【摘要】基于SID-Ⅱs女性假人与Thums05女性生物力学人体模型，通过仿真与试验，针对车辆侧面碰撞时远端侧女性乘员的运动姿态以及碰撞损伤进行分析。结果表明，SID-Ⅱs的部分碰撞部位损伤程度较为严重，证实了在远端碰撞保护法规中增加车辆对女性乘员远端保护性能的考察非常必要，并为此提供了数据参考。主题词：远端乘员保护运动姿态 SID-Ⅱs女性假人中图分类号：U461.91 文献标志码
| 基于时频域分析方法与分类器算法相结合的Shunt辨识

| 基于时频域分析方法与分类器算法相结合的Shunt辨识

【摘要】为了准确辨识汽车抖动和半轴扭矩震荡（Shunt）现象，以传统汽车为载体，结合短时傅里叶变换方法分析补充了Shunt的定义并优化标签数据集，并使用决策树、支持向量机和随机森林算法，以发动机转速、变速器输入轴转速等传感器信号作为输入来识别Shunt。结果表明，与传统的模型构建方法相比，该方法降低了模型构建的难度和成本，后续可用于可解释的机器学习来解释模型。主题词：Shunt辨识短时傅里叶

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| 高速公路强制换道场景下的车辆队列换道控制策略

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| 车联网环境下低速自动驾驶车辆主动服务方法研究

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| 车用燃料电池系统绝缘性能分析与优化

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| 基于时频域分析方法与分类器算法相结合的Shunt辨识

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