DFMEA在车用燃料电池空压机设计中的应用

氢气具有资源丰富、热值高和无污染等特点,因而是燃料电池汽车最理想的二次能源。空压机作为燃料电池汽车的关键总成,掌握其核心部件的设计和制造技术非常必要。应用传统的设计方法进行相关零部件如空气轴承、压气叶轮、外壳等开发容易出现精度、可靠性及寿命等问题,导致反复修改提高了研发的成本,因而在零部件设计中引入设计潜在失效模式及影响分析（DFMEA）等分析理论有助于提升设计的合理性。论文首先回顾DFMEA的产生背景、分类及在汽车行业的应用现状,其次分析了使用时存在的问题,最后以DFMEA在空压机核心零部件设计中的应用为例,评估了设计的风险并给出了改进的建议。相关研究有助于提升车用燃料电池空压机的设计水平,进一步缩小与国外的技术差距,促进燃料电池汽车的快速普及。     

基于遗忘递推最小二乘与自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)在噪声不确定及工况复杂情况下锂电池荷电状态(SoC)估计精度低的问题,提出基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的估计方法.建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用遗忘递推最小二乘(FFRLS)参数辨识方法,将Sage-Husa自适应滤波算法与UKF相结合对系统噪声协方差进行实时更...     

三角级数法的路面重构仿真研究

精确的路面数据对汽车平顺性研究至关重要,应用三角级数法能快速实现路面重构.汽车行驶时不平路面的激励使其产生随机振动,早期对汽车平顺性的研究多是基于线性假设,由于汽车的非线性造成了仿真与试验结果相差较大.三角级数法数学基础严密,适宜于任意路面的仿真.用Matlab软件编写了仿真程序,并把结果与标准功率谱密度进行了对比.在...