汽车回收利用领域标准体系建设情况

正道路车辆回收利用标准研究工作组职能介绍道路车辆回收利用标准研究工作组(以下简称"工作组")主要围绕汽车禁用物质、车内空气质量、新车可再利用性和可回收利用性(RRR)以及报废车回收再利用等几个方面开展标准制定工作,以逐步完善汽车回收利用标准体系。在汽车禁用物质方面,主要针对汽车有害物质限值、有害物质检测技术及方法,以及禁止邝艮制使用材料替代技术的标准和规定;在车内空气质量方面,主要针对挥发性有害物(VOC)的检测方法、气味评价和雾化检测方法的标准和规定:在新车     

基于CAMDS的RRR法规应对研究

近年来,世界汽车工业迅速发展,汽车保有量不断增加.与此同时,报废汽车数量与日俱增,汽车使用过程中及报废后所带来的环境问题日益严重,其产品的回收利用问题已不容忽视.针对汽车的回收利用现状,国内外出台了很多相关的法律、法规,如何应对国内外汽车回收利用法规成为企业十分关心的问题.中国汽车材料数据系统(China Automotive Material Data System,简称CAMDS)的出现为企业收集各级材料数据信息提供了强大的信息支持平台,收集到的材料数据信息可以帮助企业完成RRR型式认证,从而应对包括RRR在内的汽车回收利用各项法规政策.     

基于ELV环境合规系统的汽车可再利用率和可回收利用率的计算

自2016年1月1号开始,根据《汽车有害物质和可回收利用率管理要求》,对M1类车辆有害物质和可回收利用率实施《公告》管理。汽车生产企业根据以上管理要求,积极开展生态设计,并基于供应链完成整车材料数据收集。本文主要阐述了基于整车材料数据的可再利用率和可回收利用率的计算原理及流程,为汽车生产企业可再利用率和可回收利用率计算提供借鉴。     

欧盟汽车回收利用实施十年成效及经验借鉴

欧盟实施回收利用法规十年以来,在政府部门、汽车生产企业、回收拆解企业、材料再生企业等各方共同努力下,已构建了一套完善的汽车回收利用管理体系。十年间,欧盟市场上销售的汽车产品有害物质的使用量大幅降低,汽车的回收利用率和再利用率逐年提高,大部分成员国已达到法规的阶段性目标。我国已成为一个名副其实的汽车大国,开展汽车有害物质和回收利用管理势在必行。欧盟的管理经验和实施成效,为我国开展汽车回收利用相关工作提供了很多的参考。     

车内空气污染预防及治理研究

正随着我国汽车进入家庭步伐的加快及车辆的急速增加,车内空气污染问题逐步显现。汽车零部件和车内装饰材料中所含有害物质在汽车使用过程中释放到车内环境,造成车内空气污染。由于汽车空间狭小,车内空气流量有限,加上汽车密封性好,因此车内的有害气体超标对人体造成的危害极大。基于以上考虑,有必要对车内空气污染预防及治理进行解读与研究。     

浅谈如何降低汽车涂装造成的污染

汽车涂装过程中使用的大量化学材料以及排放的废气、废水、废渣(有的含重金属盐等有害物质)会对环境(特别是对水及大气)造成严重污染。随着人类环保意识不断加强和环保法律、法规逐步完善,减少“三废”排放已经成为涂装发展的一个方向。因此可从减少、杜绝使用有害物质和回收处     

基于BOMcheck模式的国内有害物质法规实时应对方案研究

国内回收利用法规相继颁布实施,汽车企业需基于产业链完成材料数据的收集,并基于采集数据完成有害物质计算分析和供应商管控等,以应对法规要求。管控物质及豁免范围逐步加严,如何保证采集数据实时满足法规要求,是汽车企业面临的共同难题。该文通过对标国外优秀解决方案BOMcheck的管控流程,以CAMDS数据为基础,研究国内有害物质法规实时应对方案。     

汽车有害物质管理现状及应对措施建议

汽车行业的快速发展,使得我国汽车保有量及报废量急剧增长,由此引起的有害物质污染问题引起国家管理部门的重视。本文简要总结国内外有关铅、汞、镉、六价铬、易挥发性有机物、清洁涂装等法规要求,并提出汽车企业的应对措施,以期为汽车产品设计、生产、使用及报废回收再利用企业提供技术参考。     

当心车内"毒"气

车内有毒气体的主要来源，一是汽车在装修过程中，使用的各种材料释放出的有害物质造成的空气污染；二是发动机工作时排出的有害气体造成的空气污染。     

降低汽车涂装过程造成的污染

汽车涂装过程中使用的大量化学品材料．排放的废气、废水、废渣（有的含重金属盐等有害物质）会对环境造成严重的污染。特别是对水体及大气的污染。减少“三废”排放量已经成为涂装业发展的一个方向。不同的涂装材料、工艺及设备,对环境造成的污染也不同．因此可以从减少和杜绝使用有害物质．回收处理排出的废弃物两个方面来防治涂装业给环境带来的污染。     

远程诊断技术在汽车OTA刷新应用的研究

随着汽车智能化和网联化的发展,汽车已经不再只是个简单的交通工具,车主开始关注并期待OEM能否像手机更新软件那样远程维护升级自己的车辆,以获得自身更好的驾驶享受及新功能体验。同时OEM为了降低由于产品软件漏洞等引发的召回风险及新功能的迭代更新,利用远程诊断技术,也都积极构建汽车OTA升级体系,实现整车OTA刷新应用。文章主要介绍了汽车OTA和远程诊断技术,并提出一种汽车OTA刷新中远程诊断设计方案,为OTA升级及故障诊断提供一定的指导作用。     

汽车平台及通用化研发模式探索

汽车平台化研发有助于快速推出新车型，欧洲汽车主机厂的平台化不仅体现在看得见的地方（内外饰等），更体现在看不见的地方（底盘、机舱等），强调相同设计。亚洲主机厂的平台化与欧洲主机厂则有一定的区别，更强调相似设计。汽车平台化研发模式需要对车型研发、采购、生产等综合考虑。文章通过对全球主流主机厂进行调查，探索目前汽车厂商的平台化研发及此研发模式各个车型间的零部件通用性。     

传统汽车应用域控制器与主干网技术路线探讨

汽车电子电气架构由分布式控制往集成式控制方向过渡,逐渐采用域控制器。但对于传统主机厂开发域控制器不是一蹴而就之事,而是在现有平台和供应商体系中逐步升级开发。本文主要探讨传统燃油车的E/E架构往域控制与主干网方向演进的技术路线。     

多性能强耦合分析技术及应用

在车辆性能开发过程中,各个学科的交叉耦合问题越来越突出,采用多学科分析技术是提高车辆综合性能的必要手段。传统的多学科分析是一种弱耦合技术,不同学科之间只是简单的信息交互,没有求解器层面的耦合,因而难以完全表达不同学科之间的相互影响关系。此外,在车辆性能集成过程中,供应商为保护自身的核心技术,不会把子模型以“白箱”(所有结构特征均开放)的方式完全提供给主机厂,给整车性能集成带来困难。因此,需要探索一种强耦合算法,使不同学科在求解器层面进行耦合,同时每个子模型仅需提供界面上的力与运动信息,实现“分而治之”的多学科强耦合分析。     

在变速器上安装发动机减速装置的研究

电控机械式自动变速器是一种目前主流的商用车自动变速器,已成为各失主机厂和独立变速器厂的研究重点。而在换挡过程中对发动机进行减速控制又是其中一项关键技术。文章首先介绍了发动机减速常采用的方法,提出了在变速器上安装发动机减速装置的2种方法。通过分析,选用电磁离合器作为减速装置的核心部件,提出了一种适用于重型车AMT的发动机减速器方案。     

公路隧道运营典型风险辨识

为加强对公路隧道运营风险的辨识、改善和优化公路隧道运营安全，降低重大隧道事故对人员伤亡、隧道结构、设备和经济收益的损失，通过隧道事故调研和大数据技术，收集近些年在全国范围内发生的802起公路隧道事故，对公路隧道自身特性和隧道事故的时间、空间、类型、诱因等特征进行分析。研究结果表明： 1)外界因素对隧道事故影响较大，在高温和车流量较大的环境下，事故发生较多； 2)特长隧道和长隧道的事故数远高于短隧道和中隧道； 3)小型车是隧道内发生事故的主要车型，事故原因多是驾驶员违规驾驶，事故类型多为追尾事故； 4)火灾事故的诱因多为车辆自身故障，其中危化品泄露多为易燃液体泄露。     

工况驾驶规范性及客观评价指标相关性的试验研究

通过引入驾驶评价指标和制动压力的控制及其要求规范了驾驶行为，为提高测试的准确性以及可重复性提供了保障。利用8名具有多年底盘测功机驾驶经验的驾驶员及两台轻型汽油车，在底盘测功机上开展了大量的新欧洲驾驶循环测试 （New European Driving Cycle，NEDC） 和全球轻型车统一循环测试 （Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Cycle，WLTC），并以10 Hz为采样频率连续记录数据进行综合计算，得到驾驶评价指标结果。通过相关性分析，认定驾驶风格对油门扰动性的影响在 NEDC工况下比在 WLTC工况下的更大，主因是驾驶员在稳定工况下拥有更多的自由度。对于NEDC工况，可以通过设定IWR及EER限值来实现规范驾驶；对于WLTC工况，可以通过设定IWR和RMSSE限值来实现规范驾驶。此外，通过限制工况驾驶过程中的最大制动压力还为规范驾驶提供了有效途径。不仅为降低不同驾驶员对燃料消耗量测试的影响提供了参考，在我国汽车领域实现“双碳”目标的背景下，也为乘用车碳排放大数据采集的准确性提供了借鉴。     

Towards connected autonomous driving: review of use-cases

Connected autonomous vehicles are considered as mitigators of issues such as traffic congestion, road safety, inefficient fuel consumption and pollutant emissions that current road transportation system suffers from. Connected autonomous vehicles utilise communication systems to enhance the performance of autonomous vehicles and consequently improve transportation by enabling cooperative functionalities, namely, cooperative sensing and cooperative manoeuvring. The former refers to the ability to share and fuse information gathered from vehicle sensors and road infrastructures to create a better understanding of the surrounding environment while the latter enables groups of vehicles to drive in a co-ordinated way which ultimately results in a safer and more efficient driving environment. However, there is a gap in understanding how and to what extent connectivity can contribute to improving the efficiency, safety and performance of autonomous vehicles. Therefore, the aim of this paper is to investigate the potential benefits that can be achieved from connected autonomous vehicles through analysing five use-cases: (i) vehicle platooning, (ii) lane changing, (iii) intersection management, (iv) energy management and (v) road friction estimation. The current paper highlights that although connectivity can enhance the performance of autonomous vehicles and contribute to the improvement of current transportation system performance, the level of achievable benefits depends on factors such as the penetration rate of connected vehicles, traffic scenarios and the way of augmenting off-board information into vehicle control systems.     

stop—start的中国前景

stop—start在欧洲已经获得成功，中国市场则刚起步。奇瑞已经推出了搭载stop—start技术的混合动力车，更多的中国OEM厂商正在制订相关的产品计划。中国政府新能源汽车政策的出台，对stop—start的发展是一大利好。     

Robust detection of preceding vehicles in crowded traffic conditions

This paper introduces an adaptive scheme for robustly detecting multiple preceding vehicles in crowded traffic conditions. The scheme focuses on issues frequently observed in the interpretation of traffic scenes recorded by cameras installed in vehicles: stable extraction of features and accurate classification in spite of the vehicle??s constant vibrations and dynamic changes in the distance between vehicles. To address these issues, we introduce the concept of integral features and a method of utilizing the scene geometry information. Each of the simple attributes, such as edges, shadows, and symmetry, is compiled in the window confined by the scene geometry to improve the expressiveness and robustness of the extracted features. The scene geometry information that is then estimated from the perspective view is extensively utilized in constituent system components, including not only feature extraction/integration but also neural network-based classification and distance-adaptive clustering. In addition, employing the Kalman filter along with a confidence measure makes the detection and tracking of potential vehicles robust. Experimental results prove that the system employing the proposed scheme detects and tracks multiple vehicles more effectively, even in crowded traffic conditions, with a lower rate of false positives.