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車用鋰離子電池低溫加熱方法綜述
論文作者:Cheng Lin, Yu Tian, Rui Xiong, Mingjie Zhao, Wenwei Wang
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鋰離子電池由于其良好的性能、較長的生命周期和環境友好的優點而普遍應用于電動汽車。在汽車啟動前,低溫下對鋰離子電池進行加熱,對于提升電池效率、安全性和穩定性至關重要。本文綜述了有潛力應用于電動汽車的電池加熱方法的最新進展,系統地回顧了每種方法的原理和優缺點?,F有的方法分為兩類,即外部加熱方法和內部加熱方法。然后,對不同方法的加熱速度、加熱消耗等加熱指標進行了定量總結。此外,分析篩選了電動汽車低溫環境冷啟動時的重要指標,并對相關指標進行了定性比較。最后,給出了外部和內部加熱方法的應用前景,認為結合外部與內部加熱方案的全氣候電池加熱方法有加熱效率高、均勻性好、成本低等優點,更適合于實車應用。
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關鍵詞:電動汽車, 鋰離子電池, 電池加熱, 電池熱管理
本文是北京理工大學林程教授團隊開展的研究,引用詞條如下:
Lin, C., Kong, W., Tian, Y. et al.: Heating Lithium-Ion batteries at low temperatures for onboard applications: recent progress, challenges and prospects. Automot. Innov. 5(1), 3-17 (2022)
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全氣候無動力中斷驅動系統及其協同控制
論文作者:Cheng Lin, Yu Xiao, Mingjie Zhao, Jiang Yi, Ruhui Zhang
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過去十年,中國的電動車行業發展迅速,達到了世界上最高的技術水平之一。然而,目前大多數電動公交車服務于城市地區,不適合于全氣候運行。為了響應在2022年北京冬奧會所有賽事期間大規模采用電動汽車作為交通工具的目標,我們提出了一種用于全氣候電動汽車的雙電機混合驅動系統。該系統旨在滿足高速和適應嚴寒環境下的山區道路等操作要求。該系統提供了三種工作模式,并對其在不同條件下的特性進行了分析。此外,提出了具有協同換擋和協同動力分配的雙電機協同控制策略,以消除換擋過程中的動力中斷,實現智能動力分配,從而提高換擋質量,降低能耗。最后,提出了全氣候動力分配策略和檔位位置標定方法,極大提升了整車的動力性。試驗結果表明,與傳統的單電機驅動系統相比,所提出的雙電機混合驅動系統在換擋性能具有優勢。
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關鍵詞:雙電機混合驅動系統,協同控制,檔位位置標定,全氣候動力分配
本文是北京理工大學林程教授團隊開展的研究,引用詞條如下:
Lin, C., Yu, X., Zhao, M. et al.: Collaborative control of novel uninterrupted propulsion system for all-climate electric vehicles. Automot. Innov. 5(1), 18-28 (2022)
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基于改進模擬退火算法的電動汽車無線充電磁耦合器魯棒優化設計
論文作者:Zhenpo Wang, Lantian Li, Junjun Deng, Baokun Zhang, Shuo Wang
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北京2022年冬奧會期間,包括電動巴士、貨運卡車和道路清掃車在內的自動駕駛車輛車隊將在奧運村運行。為了實現全天候智能運行,需要配備智能充電裝置,無線充電設備成為必然選擇。針對磁耦合器的穩健性提升,本文提出了一種三繞組串聯的單極耦合器結構。通過有限元方法分析,確定線圈結構參數變化對耦合系數和自感的影響。形成可用于定向搜尋的專家模型,結合專家模型和模擬退火算法,縮小抽樣區間、明確抽樣方向、排除局部最優。本文提出的優化算法有效提升了尋優速度。在外部電路參數、鐵氧體使用和鋁屏蔽的相同條件下,磁耦合器的偏移靈敏度從58.79%降低到18.89%。建立了一個充電設施原型,驗證了基于優化參數算法的線圈結構的可行性。
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關鍵詞:無線充電,磁耦合器,模擬退火算法,穩健優化
本文是北京理工大學王震坡教授團隊開展的研究,引用詞條如下:
Wang, Z., Li, L., Deng, J. et al.: Magnetic coupler robust optimization design for electric vehicle wireless charger based on Improved Simulated Annealing Algorithm. Automot. Innov. 5(1), 29-42 (2022)
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高置信度的自動駕駛地圖眾包建圖方法
論文作者:Benny Wijaya, Jiang Kun, Mengmeng Yang, Tuopu Wen, Xuewei Tang, Diange Yang
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高精地圖的構建是自動駕駛車輛在復雜交通場景中導航的重要基石。傳統的高精地圖構建依靠高端傳感器設備,例如價格昂貴的測繪車,但由于其成本較高,不適合大規模地圖建設。因此,本文中提出利用多車傳感器數據創建高精道路語義地圖。所提方法實現了眾包的基于點的視覺SLAM,結合由多車得出的局部地圖。用戶可以通過更復雜的神經網絡來修改提取過程,與傳統的二值化方法相比,可獲得更準確的檢測結果。所得到的地圖適合自動駕駛車輛導航、包含路徑規劃任務的道路標記點。該方法在KAIST城市數據集和首鋼數據集進行了評估,證明所提出的地圖的詳盡度和準確度較高,在理想狀態下的繪圖誤差為0.369米。
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關鍵詞:眾包建圖, 地圖融合, SLAM, 語義制圖
本文是清華大學楊殿閣教授團隊開展的研究,引用詞條如下:
Wijaya, B., Jiang, K., Yang, M. et al.: Crowdsourced road semantics mapping based on pixel-wise confidence level. Automot. Innov. 5(1), 43-56 (2022)
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