以2024版C-NCAP评价规程为依据，运用ANSA软件建立某SUV车型前端结构与行人腿部碰撞的有限元模型，利用LS-DYNA软件进行数值模拟计算，并利用试验结果对模型进行了有效性验证。对仿真和试验得到的伤害值进行评估后发现，大腿弯矩和膝部韧带伸长量分别符合2024版C-NCAP的高性能限值，但小腿弯矩T1不符合。由于车辆前端结构的下格栅顶住膝盖部位，占据X向吸能空间，影响前保险杠变形吸能，导致小腿弯矩增加。对结构进行针对性的改进，将吸能泡沫中间位置处的实体结构改为开孔结构，且上端设有小凹槽；将牌照安装点结构的X向高度降低10 mm。结果表明，结构改进后，小腿弯矩T1为265.1 Nm，符合2024版C-NCAP的高性能限值，大腿弯矩和膝部韧带伸长量也都符合2024版C-NCAP的高性能要求。

针对车载软件易用性用户体验评价过程中其结果缺少客观定量数据支撑的问题，提出了一种基于主客观数据的车载软件用户体验评价方法，将目标用户体验过程中的主观心理量和客观生理量作为汽车车载软件的评价指标。招募20名目标用户，使用头戴式眼动仪、手指操作轨迹跟踪分析系统和满意度量表，采集用户在3款车载软件体验评价过程中的眼动数据、手指运动数据以及主观评价值。通过D-Lab软件和EthoVision XT软件对眼动和手动数据进行处理，建立了结合心理和生理评价指标的车载软件用户体验多维综合评价模型，并对此评价模型进行了验算，结果表明，车载导航软件体验评价效果最好，车载空调软件其次，车载媒体软件最差。

针对汽车ECU远程升级失败时，现有回滚方法效率低下、鲁棒性弱的问题，设计了一种高效且稳定的升级回滚策略。提出优化的回滚备份方法和完备的安全校验策略，以提升回滚过程的稳定性。考虑传统全量回滚耗时较长，提出采用改进Bsdiff差分算法的差分回滚技术，利用压缩性能更高的LZMA2压缩算法，并优化差分包的数据格式，显著提升回滚效率。在实车上对所设计的策略进行测试，结果表明，采用改进差分算法的回滚策略能将回滚时间缩短84.69%，测试用例通过率为100%，确保汽车ECU在升级失败时车辆功能不受影响，同时提高了回滚效率。

针对传统通道型电池液冷板压降高和均温性差的问题，采用多目标拓扑优化方法对液冷板进行优化设计。通过试验建立电池产热模型，基于变密度法构建液冷板拓扑优化模型，研究了不同进出口位置布置形式对拓扑优化后液冷板的性能影响，从中优选出性能最佳的液冷板，并将其与传统直通道液冷板对比分析。结果表明，不同进出口位置布置形式下得到的拓扑通道在温度和压降性能方面差异较大，当进出口布置在沿液冷板长边中心对称线时，拓扑优化后的液冷板具有最好的综合性能，其与直通道液冷板相比具有更强的流动换热性能，在入口流量为5 g/s时，最高温度、温度标准差和压降分别下降了1.38%、22.35%和28.36%。这种新型液冷板可为后续电池热管理系统散热设计提供新思路。

为研究汽车零重力座椅乘客的最佳舒适姿态角度和体压分布规律，招募30名被试者开展零重力座椅舒适性主观体验和静态体压分布试验。被试者通过主观体验的方式调整座椅至最舒适的位置，通过相机拍摄记录各被试者在零重力姿态下的舒适性姿势角度，同时利用体压采集设备采集人体与座椅之间的压力分布。通过非参数统计学分析方法分析被试者的性别、百分位及身体质量指数特征参数对人体舒适性姿态角和体压分布的影响规律，结果表明，性别变化仅对臀部角有显著影响；人体百分位变化仅对臀部角、膝盖角和左肩处的平均压力有显著影响；身体质量指数变化仅对靠背左肩处、下背部及靠背整体的平均压力有显著影响。

空气动力学设计是大学生方程式赛车（FSAE）设计关键环节之一，它不仅对赛车的操纵性能具有决定性的作用，同时也影响了散热器的冷却性能。采用计算流体力学（CFD）的方法，开展了考虑后舱结构特征的FSAE赛车气动性能和散热性能的分析与优化，通过散热性能与气动性能变化趋势筛选出4种具有代表性的方案进行对比分析，结果表明，本次优化的局部气动性能与散热性能呈现出较强的正相关，优化后散热器平均体积温度降低了29.82%，梁翼的负升力增加了26.92%。为FSAE赛车的CFD仿真提供了新的思路，同时也为散热器尾置的开轮式赛车散热装置的布置设计提供了参考。

针对AEB系统安全模型难以兼顾行车安全性和驾驶舒适性的问题，提出了考虑安全性和舒适性的安全模型，制定了相应的预警制动策略。在经典TTC模型的基础上引入两车加速度构建二阶TTC模型，结合路面条件对基于制动过程分析的安全距离模型进行修正，综合考虑安全性与舒适性需求，制定预警阶段采用二阶TTC模型、制动阶段采用修正安全距离模型的危险状态判断策略。设计AEB分层式控制系统，并搭建联合仿真平台与实车试验平台进行验证。结果表明，在多种测试场景下，设计的AEB系统跟车控制策略均能成功避险，制动时刻不会对驾驶员的正常驾驶造成干扰，预警时长保证驾驶员有充足的反应时间，制动后的两车最小距离在合理范围内，且在湿滑路面也能实现较好的避险效果。

针对智能车建图时常出现粒子的快速收敛、粒子多样性下降以及传统DWA算法常出现陷入局部最优解问题，提出基于K-Means分层重采样的改进Gmapping算法及基于融合A*和考虑转弯稳定性的改进DWA路径规划算法。改进Gmapping算法通过K-Means算法，将粒子集合划分为高、中、低权重3类粒子集合，结合合理的粒子权重设置，延缓粒子多样性衰退以提高建图准确性。通过增加考虑角速度大小的自适应速度评价函数和角速度评价函数，将A*全局路径转折点作为关键点，并融合A*与DWA算法以提高DWA算法全局寻优能力。仿真和实车试验结果表明，改进Gmapping算法在构建栅格地图时，平均有效粒子数提高4.6%，在设定场景下，改进DWA算法使智能车全局路径转折次数减少67%、搜索节点减少37.5%，有效提高智能车转弯稳定性。

“双碳”背景下，集成式电驱动桥成为商用车电动化转型的重要路径之一。介绍了商用车集成电驱动桥典型构型和布局，针对商用车细分领域复杂多样问题，分别对客车、轻卡、皮卡以及中重卡应用场景的电驱动桥适用性进行分析。从电机、逆变器以及变速器3个驱动桥核心组成方面，阐述了近年来商用车电驱动桥关键技术取得的研究进展，并对关键技术带来的挑战和前景进行了展望，以期为商用车集成式电驱动桥系统开发和应用推广提供参考。

汽车智能化和网联化的快速发展促进了人工智能技术的探索与商业化应用，但人工智能技术的应用带来的自动驾驶安全风险也日益突显。因此，建立应用人工智能技术的自动驾驶系统安全测试与评估方法，成为平衡技术发展与安全风险的重要基础。从系统安全验证的角度，融合考虑人工智能系统的生命周期、安全要求、验证与确认方法及持续的风险评估和安全分析，提出了一种覆盖设计开发、测试评估、部署和运行3个阶段的安全评估方法。同时，提出了保障系统安全的开发、设计、测试、优化等措施，旨在为应用人工智能技术的自动驾驶系统测试与安全评估方法提供参考。