针对电动汽车动力电池故障数据稀缺导致诊断模型泛化能力差的问题，提出了基于生成对抗网络（GAN）的数据增强方法，根据增强后的数据，利用随机森林（RF）模型结合贝叶斯优化（BO）方法设计故障诊断方案，形成GAN-RF-BO电池故障诊断框架，并在真实故障数据集上与常用的多层感知机（MLP）模型、支持向量机（SVM）模型和梯度提升决策树（GBDT）模型进行泛化能力对比，结果表明，所提出的故障诊断方案准确率较MLP模型、SVM模型和GBDT模型分别提高19.66%、19.71%及16.31%，GAN-RF-BO框架能有效利用稀缺数据诊断动力电池故障。

针对电池组内的热失控、内短路等故障问题，提出了一种基于卡尔曼滤波和特征指数化的电池故障在线诊断方法。首先基于历史数据和卡尔曼滤波方法对电压数据进行降噪，可有效去除异常点，并提出一种特征指数化方法以提取和放大电池组单体之间的电压特征。最后，为了减少电池组不一致性导致的单体电池故障误报，提出一种基于余弦相似度的故障值计算方法以提高算法诊断精确度，并实现故障电池的在线自动检测和定位。云端车辆数据验证结果表明，所提出的基于卡尔曼滤波和特征指数化的电池故障诊断算法能够有效地检测故障电池并进行预警。

为揭示电动汽车用功率型锂离子电池的针刺安全特性，针对18650、21700功率型锂离子电池，通过搭建电池针刺特性试验平台，借助基于电池内、外电路电子流向的经典内短路模型，探究了不同荷电状态（SOC）、针刺速度、刺针直径以及电池尺寸等关联影响因子对电池针刺安全特性的影响。试验结果表明：荷电状态越高、针刺速度越快、刺针直径和电池尺寸越大时，电池针刺热失控的发生风险越高；当18650、21700功率型锂离子电池的荷电状态分别在40%、20%范围内时，电池具有较好的针刺安全性。

为了给锂离子电池电解液泄漏故障诊断方法的确立提供基础，寻找与电池漏液密切相关的参数，设计了电解液泄漏故障模拟试验，对漏液电池和正常电池进行直流阻抗测试和电化学阻抗谱测试，基于二阶等效电路模型参数和弛豫时间分布方法对电池的动力学特性进行分析，提出了表征漏液故障的直流阻抗与交流阻抗参数集，为锂离子电池漏液故障诊断提供了依据。

针对热管理集成模块总成安装电机后的共振问题，基于弹性力学模态求解理论，以电机加速度测试数据作为激励，建立总成三维模型，利用有限元方法获取多阶模态下的响应参数。分析发现，低频时，模块总成第5阶、第8阶与单泵第4阶、第10阶模态存在共振风险；高频时，共振区域集中在1 310 Hz和1 900 Hz附近。基于上述分析，对模块总成质心位置、水泵内壁结构进行优化并开展试验验证，结果表明，优化后总成结构声压级在+X、-X、+Y、-Y、+Z方向分别降低了7.2 dB(A)、0.2 dB(A)、2.3 dB(A)、7.1 dB(A)、2.3 dB(A)，对比噪声测试数据，差异小于5%，有效抑制了共振的发生。

针对电动汽车冬季制热能耗高，影响续航里程的问题，研究了表面浸润性对电动汽车热泵系统换热器结霜性能的影响。通过对超疏水表面冷凝、结霜过程的微尺度定量表征，发现超疏水表面液体合并自弹跳现象是抑制结霜的重要因素，为了在全尺寸换热器上实现抑制结霜效果，利用水热法及低表面能处理方法对换热器进行了超疏水处理，并进行了制热工况结霜试验，结果显示，与未作处理的原始换热器相比，超疏水换热器结霜时间延长70%以上，单位时间内化霜次数减少40%以上。

为探究低温环境下电动汽车的能量损耗和部件工作效率，以实现整车能量结构优化，考虑电动汽车2种常见使用场景，设计单次续驶和分段续驶2种测试工况，在-10 ℃和-20 ℃条件下进行能量流测试，建立了能量流分析模型，定量分析了低温条件下整车能耗和动力电池等主要部件的效率及能耗特性，探明了电加热器的高能耗和能量回收能力受限是导致低温续驶里程降低的主要因素。

针对氩气循环氢燃料发动机工质比热容比高，会引起异常燃烧现象，从而限制其热效率提升效果的问题，通过仿真和试验分析了进气道喷水对氩气循环氢燃料发动机的热力学参数和爆震的影响，并通过结合缸内直喷和进气增压，联合优化点火策略、喷射策略以及喷水策略，最终获得了最高62.41%的指示热效率（总指示热效率58.62%）。

为探究正面碰撞工况下大倾角增高座椅中儿童乘员的运动姿态、下潜趋势以及下潜对腹部损伤的影响，以经过验证的儿童增高座椅模型为基础，结合不同乘坐倾角的6岁PIPER儿童生物力学模型，在ECE R129正面碰撞台车模型中进行了动态模拟，建立了基于盆骨髂前上棘点的儿童下潜风险评价准则。仿真结果表明，50 km/h正面碰撞工况下，当靠背倾角超过35°后，儿童乘员发生下潜，下潜后腹部压缩量和粘性指数分别增加了234%和527%，肝脏最大第一主应变增加了45%，下潜导致腹部出现AIS 3损伤风险，限制盆骨旋转可减小儿童的下潜趋势。