为了解决三轴车辆在复杂行车环境急转弯时的横向失稳问题，提出一种前馈控制与反馈控制相结合的全轮转向控制策略。首先，考虑轮胎非线性力学特性和车辆转向过程中垂直载荷转移及各轴垂向刚度差异，构建9自由度三轴车辆动力学模型，并基于牛顿插值法动态校正参考模型的轮胎侧偏刚度，提出基于阿克曼原理的零质心侧偏角比例前馈控制策略；然后，设计基于非奇异快速终端滑模控制的前轮转向反馈控制器和基于模糊PID控制的中、后轮转向反馈控制器，建立前馈和状态反馈跟踪理想模型的全轮转向控制策略；最后，分别在鱼钩和双移线测试工况下进行车辆转向性能仿真验证。结果表明：与前馈控制策略相比，所设计的全轮转向控制策略使车辆轨迹跟踪能力提高34%，车辆侧向稳定性提升26%。

根据欧洲车辆安全委员会工作标准建立全宽可变形壁障（FWDB）有限元模型，采用英国交通研究实验室台车实验方法进行标定，并使用已经标定验证的移动渐变性可变形壁障（MPDB）有限元模型，分别搭建轿车和某SUV的MPDB工况和FWDB工况碰撞模型进行车辆正面碰撞兼容性研究。计算车型MPDB工况和FWDB工况兼容性评价指标，分析结果发现当前MPDB工况对车辆结构兼容性评价尚有一定的局限，无法评价主吸能结构在垂直及水平方向上的作用，需结合FWDB工况的兼容性评价指标垂直结构相互作用系数（VSI）和水平结构相互作用系数（HSI）进行分析，以更加全面地评价车辆正面碰撞兼容性。

为了探究全触屏车机系统响应速度对跟车安全的影响，在实车座舱模拟器中以真实跟车视频开展人机交互试验，采集25名被试在静态环境和动态跟车过程中2种车速、3种响应速度组合情况下的交互数据。根据人机交互过程的视觉分心数据，分析车机响应速度与跟车安全风险间的关联特性。结果表明：响应时间在0~800 ms，注视屏幕总时间、扫视次数、单次操作时间呈现增速逐渐放缓的非线性增长趋势；在80 km/h工况下，响应时间在0~400 ms，注视屏幕总时间、扫视次数、单次操作时间分别增加17.83%、19.74%和28.72%；在400~800 ms对应指标分别增加10.97%、12.89%和18.06%；车头时距为3 s时前车制动，响应时间0~800 ms中，两车最小间距减少14.5 m（80 km/h）、12.78 m（100 km/h）；3种不同等级跟车时距仿真测试中，车机响应速度降低可显著提升追尾事故风险及事故严重程度。

为探究底盘结构中球铰强度对小偏置碰撞的影响，从而提高实际工程应用中仿真模型的精度，采用试验与仿真结合的方法，通过底盘关键零部件材料试验与球头失效试验获得对应材料力学参数，对关键位置球铰强度进行设计，搭建局部台车对底盘零件进行标定来提高分析模型仿真精度。结果表明，球铰强度对小偏置碰撞工况的影响较大，标定后的模型分析结果与试验的一致性较好。

基于协同避障导致的车-车斜角碰撞事故场景，分析乘员的离位响应和人体损伤。选取壁障残余车速和碰撞重叠率两个变量，分别设置4种壁障车速度和3种碰撞重叠率，分析乘员因协同避障产生的离位现象以及乘员在碰撞过程中的人体损伤；匹配主动预紧式安全带，分析其对离位乘员的约束效果。结果表明，协同避障会导致乘员产生明显的侧向离位，降低了基础约束系统的保护效果，尤其是针对右倾坐姿乘员，安全带已经完全脱离乘员肩部。从测试矩阵分析结果来看，碰撞重叠率在30%左右时的乘员综合损伤最高；匹配主动安全带的约束系统在协同避障过程中对乘员的离位运动有较好的约束效果，乘员侧向离位明显降低，乘员综合损伤风险下降，但在50%重叠率的碰撞工况中，乘员头部仍有很大损伤风险。

基于Maxwell-Fluent对车载永磁同步电机进行电-磁-热-流耦合分析，通过建立电机三维模型及不同结构的冷却流道，应用计算流体力学对比分析了不同流道类型、折返方式、折返次数及进出口位置对流道压力损失及定子温度的影响，结果显示，进出口之间的角度为180°、折返次数为7次、流道类型为圆角轴向折返型时，冷却流道的散热性能和压力表现最好，为车用永磁同步油冷电机冷却流道的设计和选型提供了数据支撑。

针对“零重力”座椅在不同展开角度下的乘员碰撞安全问题开展研究，首先搭建汽车正面碰撞模型，调整座椅角度为标准姿态、零重力坐姿以及在标准姿态基础上将靠背角度调整至120°、150°和180°三种不同姿态，再给模型分别施加40 km/h和56 km/h两种碰撞速度曲线。仿真对比发现：标准姿态下乘员头部、颈部、胸部损伤值最小，零重力姿态下乘员头部、颈部损伤值最大；胸部损伤风险随姿态角度增大而增大，胸部发生压缩变形，肺部最易受到挫伤，其次为肝脏与脾脏。乘员倾斜角度的增加，乘员下潜严重且下肢“二次碰撞”的风险增大。

为了兼顾不同的驾驶风格和能见度的车道偏移问题，提出了一种自适应车道偏离预警策略。利用驾驶模拟器采集驾驶行为数据，选用横向位置偏差、跨道时间、偏离速度等参数，基于模糊聚类算法将驾驶员按照驾驶风格分类，引入径向基函数神经网络（RBFNN）实现驾驶风格识别。通过设计不同预警阈值，构建自适应车道偏离预警模型，并进行在环试验验证。结果表明：提出模型的精准度达到94.7%，对于不同的驾驶员和能见度能够有效输出动阈值、减小误警率，提高车道偏离预警系统的适用性。

【摘要】为克服动态、不确定的复杂行车环境带来的车辆编队碰撞与稳定性问题，提高行车安全性，提出了一种基于优化人工势场法的智能车辆编队避障策略。设计了智能车辆编队避障策略框架，建立了基于经典人工势场法的车辆编队控制器，以及具备莱维飞行随机搜索特性的车辆编队搜索逻辑，以克服人工势场法中引力与斥力增量系数设置的局限性，进而增强车辆编队对复杂行车环境的适应能力。采用联合仿真试验平台对所提出的算法进行了验证，结果表明，基于优化人工势场法的智能车辆编队避障能够更加快速地适应较为复杂的行车环境，并具备更短的编队避障时间。

【摘要】为解决现有车辆队列控制方法可拓展性差、难以应对高速公路行驶过程中各种队列行为及较少开展实车道路测试的问题，提出一种行为可拓展的车辆队列控制方法，同时设计通信丢包条件下的头车加速度预测方法，并搭建队列实车试验平台，将所提出方法应用于实车平台，最后在通信丢包条件下进行实车试验，对所提出方法进行验证。最高时速80 km/h、累计约1 000 km的道路测试结果表明：所提出的车辆队列控制方法可以安全有效处理多种队列行为并进行拓展，且稳定行驶过程中，跟随车速度平均误差小于分别为0.62 km/h和1.55 km/h，间距保持稳定，验证了控制方法和实车平台的有效性和实时性。