基于决策树的异常电池分类方法

提出了一种基于决策树算法的异常电池精准定位和分类方法，帮助人们在电池维修或更换时能够迅速确定故障单体的位置和类型，从而实施准确的维修更换方法，提高故障处理的效率。搭建电池仿真模型获取异常电池的充放电循环数据；以电压数据为基础，训练用于异常电池分类的决策树算法，使用试验数据和云端实车数据对构建的模型进行验证。验证结果表明，该方法能够准确判断异常电池单体在电池组中的位置和异常类型。在不同验证数据上，该方法的分类准确率高达98%以上，能够有效筛选出动力电池组中的异常电池。该结果说明了提出的决策树算法在动力电池异常分类中的有效性和准确性。     

一种用于智能汽车的硬件友好对抗样本在线防御方法

提出了一种针对对抗样本攻击的硬件友好的在线防御方法。该方法由三部分组成，一个使用自编码器作为检测器来逼近自然样本流形分布的广谱检测算法，一个适用于深度神经网络 （Deep Neural Network，DNN） 瓷片加速器架构的高效层调度方案以减少数据访问开销，以及一个软硬件协同设计方法以达到检测精度和算法开销的平衡。试验表明，基于自编码器的广谱在线检测方法能够达到与已有算法相当的检测精度，提出的层调度方案将推理网络与检测器耦合的联合网络的DRAM访问量减少了43%，进而降低了能耗，提高了吞吐量。此外，软硬件协同设计方法在保证检测精度不 降低的情况下，将耦合网络的能耗和运行时间分别降低了58%和54%。     

低速柴油机推进轴系频域稳态扭转振动分析

以载重10 000 t低速柴油机推进轴系为研究对象，创建其当量系统模型。基于系统矩阵法对推进轴系进行自由振动分析，求得扭转振动固有频率和振型。研究柴油机在全转速下的气体和往复惯性激励力矩，针对推进轴系在柴油机和螺旋桨共同激励下的频域稳态扭转振动响应特性进行计算，求得推进轴系扭转振动的主谐次、共振转速点和推进轴系各部件的应力值。结果表明，推进轴系在低阶频率振动时气缸和中间轴振幅较大，推进轴系应力远小于材料的屈服强度，船舶能够安全稳定航行，同时为推进轴系时域瞬态扭转振动研究打下基础。     

预期功能安全场景库复杂度量化方法研究

基于Pegasus场景分层体系,提出了一种关于场景复杂度的量化方法,以此来评定场景数据的质量。该方法确定了每层要素的决定因素,根据决定因素确定每层要素的复杂度,通过求出各层要素复杂度之和,得到场景数据的总复杂度。此外,为了防止"过复杂"现象,提出了"母子库"法和"系统场景概率"法,将场景要素的复杂度乘以该要素的出现概率,得到修正后的复杂度。研究结果显示,通过该方法可以构建合理可用的场景库。     

过度磨耗钢轨的打磨廓形设计方法

针对过度磨耗钢轨的打磨，提出一种以圆弧切点为关键参数的钢轨廓形设计方法；以轮轨接触位置为优化区域，以钢轨磨耗和打磨材料去除量作为优化目标函数，以廓形边界范围、凹凸性、脱轨系数和轮轨横向力为约束条件，建立磨耗钢轨打磨设计廓形多目标函数；集成多元模拟退火寻优算法进行求解；为了得到能代表重载线路曲线区段的钢轨廓形，作为优化的输入数据，采用最小二乘距离算法、算术平均算法、加权平均算法和散点重构算法得出4种钢轨代表廓形；使用Pearson相关系数、Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数计算出4种算法的钢轨代表廓形与实测廓形接触点概率分布曲线的相关性，取相关性最高的代表廓形为等效重载线路曲线区段的实际廓形；对某重载线路过度磨耗钢轨的经济性打磨廓形以及采用圆弧型廓形设计方法的优化廓形进行分析。分析结果表明:优化廓形与现场打磨廓形相较，截面廓形磨削量减少69.56 mm2，下降64.98%，脱轨系数小幅增大，轮轨横向力基本不变，轮对横移变化较小，曲线通过性能相近，80万次通过量下的磨耗面积增加2.19 mm2，钢轨的磨耗速率略微增大，整体仍延长了钢轨寿命。