汽车技术

2025年06期

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《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... 展开

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月刊

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改进YOLOv8n的尘雾环境下目标检测算法 【摘要】针对扬尘、雾霾等恶劣环境下,车辆目标检测中漏检、误检及远小目标检测精度低等问题,提出了EPM-YOLOv8的目标检测算法。将高效通道注意力（ECA)模块集成到YOLOv8n算法的C2f模块，使骨干网络更加关注浅层较小的目标特征信息;...
基于SocialGAN网络与自注意力机制的车辆轨迹预测方法 【摘要】针对车辆行驶中时间特征与交通环境空间影响车辆轨迹预测精度的问题，基于社交生成式对抗网络（SocialGAN），提出一种融合时间多头自注意力与社交池化的车辆轨迹预测方法。首先，通过目标车辆自身轨迹数据的时间关联性，使用多头自注意力机制...
基于交通事故数据驱动的乘用车AEB高速公路测试场景构建 【摘要】为了提升乘用车自动紧急制动系统（AEB)测试场景的效能，基于中国交通事故深度研究(CIDAS)数据库中183起交通事故案例，探究高速公路AEB系统测试场景构建。从CIDAS数据库中选取静态与动态因素作为聚类参数，使用K均值聚类方法对...
车载事故紧急呼叫系统自动触发加速度波形研究 【摘要】研究了国外车载事故紧急呼叫系统（AECS）相关标准的现状，提出了适用于我国的AECS自动触发条件的基本原则。通过对国内车企气囊标定策略的调研和大量实车碰撞加速度数据的收集,分析了各个方向的碰撞动力学，研究了车体运动特征，并进行了数据...
考虑历史退化信息融合的电池健康状态估计研究 【摘要】为了精确估计锂离子电池的健康状态，提出一种基于策略优化算法(SOA)和记忆增强型长短期记忆神经网络(MELSTM)的估计方法。首先，采用变分自编码器(VAE)处理原始数据，减少冗余信息并提取健康因子，精确表征电池退化信息。其次,提出...
基于注意力增强Uniformer的锂电池剩余使用寿命预测 【摘要】针对锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)预测时常面临数据的动态变化和老化数据有限的问题，提出注意力增强Uniformer（AEUniformer）的RUL预测模型,通过Uniformer整合卷积神经网络（CNN）和自注意力机制的优势实...
基于ECMS的燃料电池汽车能量管理与热管理耦合研究 【摘要】为在提高燃料电池汽车整车经济性的同时提升燃料电池的热管理效果,在等效氢耗最小策略基础上提出一种基于燃料电池温度反馈的自适应等效氢耗最小策略，并通过仿真验证所提出策略的控制效果。仿真结果表明：该策略具有较强的鲁棒性，在中国乘用车行驶工...
基于自适应模拟退火优化算法的车轮阻风板降阻分析 【摘要】为高效优化汽车底部流场和降低整车气动阻力，本文以某纯电车型为研究对象，提出一种多变量联合全局寻优方法。首先，考虑车辆限位装置夹具的影响，应用计算流体动力学仿真和风洞试验相结合的方法，验证初始方案的有效性和分析方法的可靠性;然后，基于...