为提高电动汽车的热管理性能、解决制冷剂碳排放问题，以天然工质CO₂为制冷剂，提出一种适用于电动汽车的跨临界CO₂热泵空调系统，并进行了性能分析。结果表明：该系统在-20 ℃环境条件下仍可保证制热量5 kW且出风温度36 ℃；随着压缩机转速提高，制热量提高，但性能系数（COP）降低；适当提高室内换热器风量可以有效提高制热量和COP，但过大的风量会导致出风温度过低而不利于制热；40 ℃环境温度和7 000 r/min压缩机转速条件下系统制冷量为4.2 kW，COP为1.1；制冷量和COP随着室内蒸发器风量升高而提高，适当提高风量可以有效提升制冷性能。

为解决转向系统各零部件间发生相对旋转摩擦而产生黏滑（Stick slip）振动及噪声，导致转向不够平滑的问题，针对转向机蜗轮蜗杆减速机构产生的黏滑实际问题，通过试验确定问题来源，建立理论受力模型和CAE仿真分析模型，确定相关影响因子，同步开发转向机的扭矩防跌落（MSP）功能，进行软件功能架构和各模块接口设计，通过软件功能调试优化并设定激活参数，最终锁定电机输出幅值为0.03 N·m的方波扭矩，满足软件层面的实时控制要求，提升了整车操纵舒适性。

为获得合适的汽车空调用CO₂可调喷射器调节探针的外型曲线，基于均相平衡模型（HEM）提出了直线型、下凹型和上凸型3种探针方案，并借助计算流体力学（CFD）工具分析了探针移动过程中喷射器流量和引射比的变化情况，对比了3种探针方案可调喷射器的性能差异，结果表明：喉部处探针半径较小时，随着喉部处探针半径增大，各方案喷射器引射比均因一次流流量的减小缓慢增大，当喉部处探针半径超过高效调节半径时，各方案喷射器引射比急剧下降，直至无法引射；相较于其他2种探针方案，下凹型探针方案在高效工作区内引射比较大，综合性能更强。

在研究踏板特性图（Pedal Map）3个参数控制目标需求的基础上，设计了电动汽车踏板特性图的标定控制程序，通过MATLAB遍历插值实现了3个参数目标的有效控制，仿真计算及实车测试结果验证了基于3个参数的控制目标能有效实现电动汽车的踏板特性标定和控制，纵向加速度曲线的试验和仿真对比结果表明，控制程序能够准确实现标定控制目标需求并成功实现自动化标定。

为高效实现车辆轮眉测量，基于图像处理技术设计了一种非接触式车辆轮眉间隙测量系统，并利用MATLAB的图形用户界面（GUI）开发了相应的测量软件，验证结果表明，实际间隙不小于15 mm时，该系统在不同拍摄距离条件下计算得到的轮眉间隙误差均控制在2%以内，具有较高的测量精度。

为替代整车热管理系统中的正温度系数（PTC）电加热器，通过试验和理论计算研究了三角循环的制热特性并提出了相应控制策略。在零部件选型方面，提出三角循环对冷凝器和电子膨胀阀的更高性能要求，并在台架测试中获得了接近6 kW的制热量，通过经校核的模型研究了不同电子膨胀阀开度、空调箱进风温度和进风风量对三角循环性能的影响，结果表明：电子膨胀阀开度越大，越有利于压缩机发挥更大的能力并获得更大的制热量，但增益递减；高进风温度或高排气压力工况下三角循环具有较大的制热量。最后，提出了涵盖转速2 000~6 500 r/min和进风温度-20~-10 ℃工况范围的三角循环控制MAP。

为提高车辆底盘几何参数检测系统的精度、稳定性及灵活性，以立体摄影测量技术为基础，使用结构化发光二极管（LED）光源，基于车轮侧表面和轮罩边缘形成空间测量区，设计了由LED式三维表面测量传感器组成的汽车底盘几何参数测量系统，动态获得车轮的点云数据，结合x-line软件建立轮毂三维模型，分析并计算底盘前束角、外倾角的线性度和重复性，结果表明，该测量系统的线性度误差为1.528'，前束角、外倾角的重复性测量误差分别为±0.03'、±0.05'，具有稳定性和可靠性。

为实现48 V轻混系统电池组的主动均衡，提高能量利用率，首先对某车型48 V轻混系统电池进行了成组设计及一致性检验，然后确定了主动均衡电路拓扑结构，基于电池管理系统（BMS）采集的电池端电压等信息，对主动均衡电路的均衡开启阈值及均衡控制策略进行了设计。仿真分析结果表明，主动均衡后电池模组的荷电状态（SOC）偏差均不超过0.005。

为分析随机和脉冲路面对商用车行驶平顺性的影响，以某商用车为研究对象，依托多体动力学理论，使用ADAMS/Car软件构建包含前后悬架、轮胎、车身、转向系统及人体-座椅系统的车辆动力学模型，并对车辆进行了脉冲输入和随机输入平顺性分析，仿真结果表明：在脉冲路面的激励下，车速提高后车辆行驶平顺性提高；随机路面输入条件下，相较于B级路面，C级路面对平顺性的影响更显著，在商用车行驶舒适性评估和改进中应用更为有效。

为研究柴油机进气节流对发动机低负荷工况排放的影响，选取某满足国家第六阶段污染物排放标准的6.234 L柴油机，在发动机台架上开展了美国加州低负荷循环（LLC）工况排放试验，并通过低负荷工况下进气节流的方式对发动机控制器（ECU）进行了标定优化，对比分析了优化方案对LLC工况下的排气温度、氮氧化物（NO_x）排放量和油耗的影响。结果表明：进气节流能够有效提升低负荷工况下发动机排气温度，对LLC工况下的NO_x排放具有明显的改善作用。

为提升某纯电动轻型商用车的续驶能力，从减少功率消耗和增加滑行回馈功率两个维度降低整车百公里电耗。首先，针对节能（ECO）模式，提出基于车辆不同使用场景和工况的节能控制技术，显著降低全场景下的整车能耗。其次，针对商用车空、满载滑行能量回收减速度差异大的问题，提出基于整车质量进行能量回收控制，实现了车辆不同载荷下具有相同的滑行减速度，以回收更多能量。然后，针对滑行能量回收通常以低附着系数路面为设计基础的现状，提出基于路面附着系数自适应调整滑行能量回收的方法。最后，对该纯电动轻型商用车进行实际道路测试，结果表明，ECO模式下百公里电耗降低2.9%，针对开启空调和开启车门场景，百公里电耗降低2.1%，基于整车质量的能量回收策略实现了百公里电耗降低2.7%。

针对目前采用主观评价方法进行汽车异响诊断效率较低的问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的汽车异响识别方法。借助四立柱振动台在半消声室环境下采集信噪比较高的原始异响信号作为研究对象，提取信号的梅尔频谱（Mel-Spectrogram）作为神经网络的输入，然后搭建卷积神经网络对数据进行深层次的特征提取和压缩并进行分类识别，平均识别率可达90.5%，最后运用迁移学习的方法对模型进行优化，试验结果表明，VGG和ResNet模型均可以提高识别精度，且ResNet网络在测试集上的识别效果更好。

为实现机械式自动变速器（AMT）故障诊断自动化测试和有效性验证，基于硬件在环（HiL）测试系统和自动化测试软件，针对机械式自动变速器前副箱低挡换挡卡滞故障搭建自动化测试序列，测试该问题的故障诊断应对情况，结果表明，故障诊断应对符合预期，验证了测试序列和故障诊断的准确性。基于该测试序列搭建了高速行驶工况下正常换挡、无故障应对条件下换挡和故障应对条件下前副箱低挡换挡工况。测试结果表明，发生前副箱低挡换挡卡滞故障时，变速器控制单元（TCU）可及时识别并进行应对，应对符合预期，同时可保证车辆继续正常行驶，验证了故障诊断应对的有效性。

设计了一种车门封板抗压能力检测设备，用于模拟汽车在侧面碰撞工况下门腔内的气压变化情况并测试车门封板的极限抗压能力。以此为基础，结合高低温环境箱探究了不同温度、材料硬度、零件结构对车门封板抗压能力的影响。通过多组试验对比，证明了封板极限抗压能力与温度呈负相关，增加背板筋及适当提高材料硬度对抗压能力有明显改善。