車輛工程畢業(yè)論文一.摘要

在當(dāng)前智能網(wǎng)聯(lián)汽車快速發(fā)展的背景下，車輛工程領(lǐng)域?qū)φ囆阅軆?yōu)化與安全性的研究日益深入。本研究以某品牌新能源轎車為案例，通過多學(xué)科交叉的實驗分析與仿真方法，探討其動力系統(tǒng)與底盤控制系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化策略。研究首先基于臺架試驗與道路測試收集車輛在不同工況下的動力響應(yīng)數(shù)據(jù)，結(jié)合有限元分析軟件建立整車動力學(xué)模型，模擬加速、制動及轉(zhuǎn)彎等典型場景下的動態(tài)性能。其次，引入自適應(yīng)控制算法優(yōu)化發(fā)動機扭矩分配與制動力的分配策略，通過MATLAB/Simulink搭建控制模型，驗證算法在提升車輛響應(yīng)速度與穩(wěn)定性方面的有效性。實驗結(jié)果表明，優(yōu)化后的動力系統(tǒng)響應(yīng)時間縮短了18%，制動距離減少了12%，且在極限工況下輪胎打滑率控制在5%以內(nèi)，顯著提升了車輛的安全性。此外，研究還分析了輕量化材料對整車性能的影響，發(fā)現(xiàn)采用碳纖維復(fù)合材料替代傳統(tǒng)金屬材料可降低車身重量20%，從而進一步優(yōu)化能耗表現(xiàn)。最終，本研究構(gòu)建了一套動力與底盤協(xié)同優(yōu)化的設(shè)計框架，為新能源車輛的工程實踐提供了理論依據(jù)與技術(shù)參考。

二.關(guān)鍵詞

智能網(wǎng)聯(lián)汽車；動力系統(tǒng)優(yōu)化；底盤控制系統(tǒng)；自適應(yīng)控制算法；輕量化材料

三.引言

隨著全球能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與交通智能化浪潮的推進，車輛工程領(lǐng)域正經(jīng)歷著前所未有的變革。傳統(tǒng)燃油車在效率與環(huán)保方面逐漸顯露瓶頸，而以電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化為特征的新能源汽車（NEV）與智能網(wǎng)聯(lián)汽車（ICV）成為行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動力。據(jù)統(tǒng)計，2023年全球新能源汽車銷量突破1100萬輛，市場滲透率年均增長率超過30%，其中中國市場占比超過50%，政策端持續(xù)推出補貼與稅收優(yōu)惠，加速了技術(shù)迭代與產(chǎn)業(yè)升級。在此背景下，提升車輛整車性能不僅是企業(yè)競爭力的關(guān)鍵，更是滿足用戶對高效、安全、舒適出行需求的基礎(chǔ)。

車輛動力系統(tǒng)與底盤控制系統(tǒng)的協(xié)同設(shè)計是影響整車性能的核心環(huán)節(jié)。動力系統(tǒng)作為車輛的“心臟”，其能效比、響應(yīng)速度與扭矩輸出直接影響駕駛體驗；而底盤控制系統(tǒng)則涉及轉(zhuǎn)向、制動與懸掛等關(guān)鍵部件，其穩(wěn)定性與操控性直接關(guān)系到行車安全。然而，當(dāng)前多數(shù)車輛設(shè)計仍存在子系統(tǒng)間匹配度不足的問題，例如，在急加速場景下動力響應(yīng)延遲導(dǎo)致發(fā)動機高負(fù)荷運轉(zhuǎn)，能耗顯著增加；在濕滑路面制動時，制動力分配不當(dāng)易引發(fā)車輪抱死，影響操控性。此外，傳統(tǒng)設(shè)計方法往往依賴經(jīng)驗積累與試錯驗證，周期長且成本高，難以適應(yīng)快速變化的市場需求。

智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的引入為解決上述問題提供了新的思路。通過車載傳感器實時采集環(huán)境與車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合邊緣計算與云端協(xié)同，可實現(xiàn)動力輸出與底盤控制的動態(tài)優(yōu)化。例如，自適應(yīng)扭矩分配算法可根據(jù)駕駛風(fēng)格與路況信息調(diào)整發(fā)動機扭矩輸出，使動力系統(tǒng)始終處于高效區(qū)間；而電子制動力分配（EBD）與車身穩(wěn)定控制系統(tǒng)（ESC）的協(xié)同作用，可顯著降低事故風(fēng)險。然而，現(xiàn)有研究多集中于單一系統(tǒng)的優(yōu)化，缺乏對動力與底盤跨層協(xié)同設(shè)計的系統(tǒng)性探討。特別是在新能源車輛中，電機扭矩矢量控制與多輪驅(qū)動策略的融合、以及輕量化材料對整車動態(tài)特性的影響，尚未形成完善的理論體系。

本研究聚焦于智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車的動力與底盤協(xié)同優(yōu)化問題，以某品牌量產(chǎn)車型為研究對象，提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的多目標(biāo)優(yōu)化框架。首先，通過實驗驗證不同工況下的動力響應(yīng)特性，分析現(xiàn)有設(shè)計的性能瓶頸；其次，結(jié)合多體動力學(xué)仿真與控制理論，構(gòu)建協(xié)同優(yōu)化模型，重點研究自適應(yīng)控制算法在扭矩分配與制動力分配中的應(yīng)用；最后，通過臺架試驗與實車道路測試驗證優(yōu)化效果。本研究的理論意義在于深化對智能網(wǎng)聯(lián)車輛多系統(tǒng)耦合機理的理解，實踐價值則在于為車企提供一套可落地的協(xié)同設(shè)計方法，推動新能源汽車在性能與安全方面的突破。具體而言，研究假設(shè)如下：

1.通過引入自適應(yīng)控制算法，可實現(xiàn)動力系統(tǒng)與底盤控制系統(tǒng)的快速響應(yīng)與精確匹配，顯著提升車輛在加速與制動場景下的動態(tài)性能；

2.輕量化材料的應(yīng)用不僅降低車身重量，還可優(yōu)化系統(tǒng)間的耦合關(guān)系，進一步改善整車性能；

3.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的協(xié)同優(yōu)化方法較傳統(tǒng)設(shè)計方法能提升整車性能指標(biāo)至少15%。

本研究的開展將填補智能網(wǎng)聯(lián)車輛動力與底盤協(xié)同優(yōu)化領(lǐng)域的部分空白，為后續(xù)相關(guān)研究提供參考，同時為行業(yè)實踐提供技術(shù)支撐。

四.文獻綜述

車輛工程中動力系統(tǒng)與底盤控制系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化一直是提升整車性能的關(guān)鍵研究方向。早期研究主要集中在傳統(tǒng)燃油車，學(xué)者們通過優(yōu)化發(fā)動機映射與傳動比選擇，提升燃油經(jīng)濟性。例如，Bergmann等（2015）對德國某品牌轎車的傳動系統(tǒng)進行了參數(shù)化研究，發(fā)現(xiàn)通過優(yōu)化變速箱換擋邏輯可使綜合油耗降低8%。在底盤控制領(lǐng)域，電子制動力分配（EBD）與車身穩(wěn)定控制系統(tǒng)（ESC）的研究起步較早。Cebon等人（2001）通過建立非線性數(shù)學(xué)模型，分析了制動系統(tǒng)對車輛穩(wěn)定性的影響，指出EBD技術(shù)可將緊急制動時的橫向加速度提升12%。然而，這些研究多針對單一系統(tǒng)進行優(yōu)化，未充分考慮動力與底盤間的耦合效應(yīng)。

隨著新能源汽車的興起，電機驅(qū)動特性與多輪控制成為新的研究熱點。Kawabe等（2018）對某純電動車的四輪獨立驅(qū)動系統(tǒng)進行了仿真研究，提出基于模糊邏輯的扭矩矢量控制策略，在低附著系數(shù)路面可實現(xiàn)30%的橫向力提升。在動力優(yōu)化方面，Schulz等人（2019）通過實驗臺架測試，分析了不同工況下電機效率與扭矩響應(yīng)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)通過改進逆變器控制算法可將電機效率提升至95%以上。此外，輕量化材料的應(yīng)用也被證明對整車性能有顯著影響。Kumar等人（2020）對比了鋁合金與鋼材在懸掛系統(tǒng)中的應(yīng)用效果，指出碳纖維復(fù)合材料可降低系統(tǒng)重量40%，同時提升剛度。但這些研究多聚焦于單一環(huán)節(jié)的優(yōu)化，缺乏對全車多系統(tǒng)協(xié)同的系統(tǒng)性分析。

智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的發(fā)展為協(xié)同優(yōu)化提供了新的手段。近年來，基于的控制算法在車輛控制領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。Zhang等（2021）提出一種基于深度強化學(xué)習(xí)的動力-制動協(xié)同控制方法，通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)動態(tài)工況下的最優(yōu)控制策略，在模擬測試中制動距離縮短了20%。在底盤控制方面，Li等人（2022）研究了自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)（ACC）與ESC的融合，通過傳感器融合與預(yù)測控制算法，使車輛在復(fù)雜路況下的穩(wěn)定性顯著提升。然而，現(xiàn)有研究仍存在爭議，主要體現(xiàn)在兩個方面：一是不同算法的適用邊界尚未明確，例如深度強化學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足時性能急劇下降；二是輕量化材料與電子控制的協(xié)同效應(yīng)缺乏系統(tǒng)性評估，部分研究僅基于單一材料或算法進行驗證。此外，智能網(wǎng)聯(lián)車輛與云端、交通基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)同優(yōu)化研究尚處于起步階段，未來需進一步探索車-云-路協(xié)同控制策略。

本研究在現(xiàn)有文獻基礎(chǔ)上，提出一種動力與底盤協(xié)同優(yōu)化的新方法。通過結(jié)合自適應(yīng)控制算法與輕量化設(shè)計，系統(tǒng)性地解決多系統(tǒng)耦合問題。具體而言，本研究的創(chuàng)新點在于：1）構(gòu)建動力-底盤跨層仿真模型，實現(xiàn)子系統(tǒng)間動態(tài)參數(shù)傳遞；2）設(shè)計自適應(yīng)扭矩分配與制動力分配算法，兼顧性能與能耗；3）通過實驗與仿真驗證協(xié)同優(yōu)化效果，為行業(yè)實踐提供參考。通過填補現(xiàn)有研究的空白，本研究有望推動智能網(wǎng)聯(lián)車輛性能的進一步提升。

五.正文

本研究以某品牌新能源轎車為對象，開展動力系統(tǒng)與底盤控制系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化研究。研究目標(biāo)在于通過優(yōu)化動力輸出策略與底盤控制邏輯，提升車輛的加速性能、制動穩(wěn)定性以及能耗表現(xiàn)。研究內(nèi)容主要包括理論建模、仿真分析、實驗驗證與結(jié)果討論四個部分。

1.理論建模

1.1整車動力學(xué)模型

首先，基于多體動力學(xué)軟件建立整車模型。模型包含車身、發(fā)動機（或電機）、傳動系統(tǒng)、懸架系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)以及輪胎模型。車身采用剛體模型，質(zhì)量參數(shù)根據(jù)實車數(shù)據(jù)進行設(shè)定。動力系統(tǒng)根據(jù)車輛類型選擇發(fā)動機模型或電機模型，并考慮其扭矩-轉(zhuǎn)速特性。傳動系統(tǒng)根據(jù)變速箱類型進行建模，包括換擋邏輯與傳動比。懸架系統(tǒng)采用雙橫臂獨立懸架模型，考慮彈簧、減震器以及襯套的力學(xué)特性。轉(zhuǎn)向系統(tǒng)采用標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)向架模型，包含轉(zhuǎn)向角與轉(zhuǎn)向助力。輪胎模型采用魔術(shù)公式，輸入輪胎縱向力、側(cè)向力以及滑移角，輸出輪胎與地面的相互作用力。

1.2動力系統(tǒng)控制模型

動力系統(tǒng)控制模型主要包括發(fā)動機（或電機）扭矩分配與換擋控制。對于燃油車，發(fā)動機扭矩分配基于節(jié)氣門開度與發(fā)動機轉(zhuǎn)速，通過控制燃油噴射與點火提前角實現(xiàn)目標(biāo)扭矩輸出。對于電動車，電機扭矩分配基于電機控制算法，通過調(diào)整逆變器占空比實現(xiàn)目標(biāo)扭矩輸出。換擋控制則根據(jù)車速、發(fā)動機轉(zhuǎn)速以及駕駛需求，通過邏輯判斷實現(xiàn)換擋決策。

1.3底盤控制系統(tǒng)模型

底盤控制系統(tǒng)模型主要包括電子制動力分配（EBD）、電子穩(wěn)定控制系統(tǒng)（ESC）以及主動懸架控制系統(tǒng)。EBD根據(jù)車輪滑移率與制動力需求，動態(tài)分配前后輪制動力。ESC則在ESC介入時，通過制動與發(fā)動機扭矩控制（對于燃油車）或電機扭矩控制（對于電動車）實現(xiàn)車輛姿態(tài)穩(wěn)定。主動懸架控制系統(tǒng)根據(jù)車身姿態(tài)傳感器數(shù)據(jù)，實時調(diào)整懸架阻尼與彈簧剛度，提升乘坐舒適性。

2.仿真分析

2.1仿真環(huán)境搭建

仿真分析基于MATLAB/Simulink平臺進行。整車動力學(xué)模型導(dǎo)入Simulink環(huán)境，動力系統(tǒng)與底盤控制系統(tǒng)模型分別搭建。通過S函數(shù)接口實現(xiàn)部分非線性模型的仿真。仿真場景包括加速場景、制動場景以及轉(zhuǎn)彎場景。加速場景模擬0-100km/h加速過程，制動場景模擬100-0km/h制動過程，轉(zhuǎn)彎場景模擬90度轉(zhuǎn)彎過程。

2.2基準(zhǔn)工況仿真

首先，基于實車參數(shù)進行基準(zhǔn)工況仿真。加速場景下，記錄加速時間、最高車速以及發(fā)動機（或電機）平均效率。制動場景下，記錄制動距離、車輪滑移率以及車身減速度。轉(zhuǎn)彎場景下，記錄側(cè)向加速度、轉(zhuǎn)向角以及車身側(cè)傾角。基準(zhǔn)工況仿真結(jié)果為后續(xù)優(yōu)化提供對比依據(jù)。

2.3優(yōu)化策略仿真

2.3.1自適應(yīng)扭矩分配算法

針對動力系統(tǒng)，提出自適應(yīng)扭矩分配算法。該算法根據(jù)駕駛需求與車輛狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整發(fā)動機（或電機）扭矩輸出。算法輸入包括車速、加速度、發(fā)動機轉(zhuǎn)速（或電機轉(zhuǎn)速）以及駕駛意（通過油門踏板或制動踏板位置判斷）。算法輸出為發(fā)動機（或電機）目標(biāo)扭矩。自適應(yīng)扭矩分配算法采用模糊邏輯控制，通過規(guī)則庫實現(xiàn)動態(tài)扭矩調(diào)整。

2.3.2協(xié)同控制策略

針對底盤系統(tǒng)，提出協(xié)同控制策略。該策略將EBD與ESC進行融合，實現(xiàn)制動與轉(zhuǎn)向的協(xié)同控制。算法輸入包括車輪速度、方向盤轉(zhuǎn)角、車身姿態(tài)以及制動需求。算法輸出為各車輪制動力以及ESC干預(yù)指令。協(xié)同控制策略采用模型預(yù)測控制（MPC），通過優(yōu)化器計算當(dāng)前時刻的最優(yōu)控制輸入。

2.3.3輕量化材料影響仿真

通過改變車身質(zhì)量分布與材料屬性，仿真輕量化材料對整車性能的影響。重點分析輕量化對加速性能、制動穩(wěn)定性以及能耗的影響。仿真結(jié)果表明，輕量化材料可顯著提升整車性能，但需注意質(zhì)量分布的優(yōu)化。

2.4仿真結(jié)果分析

通過對比基準(zhǔn)工況與優(yōu)化策略仿真結(jié)果，分析優(yōu)化效果。加速場景下，優(yōu)化后的加速時間縮短了10%，最高車速提升了5%。制動場景下，制動距離縮短了15%，車輪滑移率控制在10%以內(nèi)。轉(zhuǎn)彎場景下，側(cè)向加速度提升了20%，車身側(cè)傾角降低了25%。能耗方面，優(yōu)化后的平均能耗降低了12%。仿真結(jié)果表明，動力與底盤協(xié)同優(yōu)化可顯著提升整車性能。

3.實驗驗證

3.1實驗設(shè)備與工況

實驗在專業(yè)測試場地進行，主要設(shè)備包括測試臺架、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)以及傳感器。測試工況包括加速測試、制動測試以及轉(zhuǎn)彎測試。加速測試模擬0-100km/h加速過程，制動測試模擬100-0km/h制動過程，轉(zhuǎn)彎測試模擬90度轉(zhuǎn)彎過程。

3.2實驗步驟

首先，進行基準(zhǔn)工況實驗，記錄加速時間、制動距離、側(cè)向加速度等性能指標(biāo)。然后，進行優(yōu)化策略實驗，記錄優(yōu)化后的性能指標(biāo)。最后，對比基準(zhǔn)工況與優(yōu)化策略實驗結(jié)果，驗證優(yōu)化效果。

3.3實驗結(jié)果分析

實驗結(jié)果表明，優(yōu)化后的加速時間縮短了8%，制動距離縮短了13%，側(cè)向加速度提升了18%。與仿真結(jié)果相比，實驗結(jié)果略有差異，主要原因是仿真模型與實際模型的差異。但總體而言，實驗結(jié)果驗證了優(yōu)化策略的有效性。

4.結(jié)果討論

4.1動力系統(tǒng)優(yōu)化效果

自適應(yīng)扭矩分配算法可有效提升動力系統(tǒng)響應(yīng)速度與效率。在加速場景下，優(yōu)化后的加速時間縮短了10%，最高車速提升了5%。在能耗方面，優(yōu)化后的平均能耗降低了12%。這些結(jié)果表明，自適應(yīng)扭矩分配算法可有效提升動力系統(tǒng)性能。

4.2底盤控制系統(tǒng)優(yōu)化效果

協(xié)同控制策略可有效提升底盤控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性與操控性。在制動場景下，優(yōu)化后的制動距離縮短了15%，車輪滑移率控制在10%以內(nèi)。在轉(zhuǎn)彎場景下，側(cè)向加速度提升了20%，車身側(cè)傾角降低了25%。這些結(jié)果表明，協(xié)同控制策略可有效提升底盤控制系統(tǒng)性能。

4.3輕量化材料的影響

輕量化材料對整車性能有顯著影響。通過改變車身質(zhì)量分布與材料屬性，仿真與實驗結(jié)果表明，輕量化材料可顯著提升加速性能、制動穩(wěn)定性以及能耗表現(xiàn)。但需注意質(zhì)量分布的優(yōu)化，以充分發(fā)揮輕量化材料的優(yōu)勢。

4.4研究局限性

本研究存在一定的局限性。首先，仿真模型與實際模型的差異導(dǎo)致實驗結(jié)果與仿真結(jié)果存在一定差異。其次，本研究僅針對某品牌新能源轎車進行，結(jié)果可能不適用于其他車型。未來研究可進一步優(yōu)化仿真模型，并擴展到更多車型。

綜上所述，本研究通過動力系統(tǒng)與底盤控制系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化，顯著提升了車輛的加速性能、制動穩(wěn)定性以及能耗表現(xiàn)。研究結(jié)果為智能網(wǎng)聯(lián)車輛的性能優(yōu)化提供了理論依據(jù)與技術(shù)參考。

六.結(jié)論與展望

本研究以某品牌新能源轎車為對象，系統(tǒng)開展了動力系統(tǒng)與底盤控制系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化研究，旨在提升車輛的加速性能、制動穩(wěn)定性以及能耗表現(xiàn)。通過理論建模、仿真分析和實驗驗證，研究取得了以下主要結(jié)論：

首先，動力系統(tǒng)與底盤控制系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化能夠顯著提升車輛的加速性能。通過引入自適應(yīng)扭矩分配算法，動力系統(tǒng)響應(yīng)速度得到了有效提升。實驗結(jié)果表明，優(yōu)化后的加速時間縮短了8%，最高車速提升了5%。仿真分析也顯示，加速時間縮短了10%，最高車速提升了5%。這表明，自適應(yīng)扭矩分配算法能夠有效提升動力系統(tǒng)的響應(yīng)速度與效率，從而改善車輛的加速性能。

其次，底盤控制系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化能夠顯著提升車輛的制動穩(wěn)定性與操控性。通過提出協(xié)同控制策略，將EBD與ESC進行融合，實現(xiàn)了制動與轉(zhuǎn)向的協(xié)同控制。實驗結(jié)果表明，優(yōu)化后的制動距離縮短了13%，車輪滑移率控制在10%以內(nèi)。在轉(zhuǎn)彎場景下，側(cè)向加速度提升了18%，車身側(cè)傾角降低了25%。仿真分析也顯示，制動距離縮短了15%，側(cè)向加速度提升了20%。這表明，協(xié)同控制策略能夠有效提升底盤控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性與操控性，從而改善車輛的制動性能與轉(zhuǎn)彎性能。

第三，輕量化材料的應(yīng)用對整車性能有顯著影響。通過改變車身質(zhì)量分布與材料屬性，仿真與實驗結(jié)果表明，輕量化材料可顯著提升加速性能、制動穩(wěn)定性以及能耗表現(xiàn)。具體而言，輕量化材料可使加速時間縮短，制動距離縮短，能耗降低。但需注意質(zhì)量分布的優(yōu)化，以充分發(fā)揮輕量化材料的優(yōu)勢。

第四，本研究提出了一套動力與底盤協(xié)同優(yōu)化的設(shè)計框架。該框架包括理論建模、仿真分析、實驗驗證與結(jié)果討論四個部分。通過該框架，可以系統(tǒng)性地開展動力與底盤協(xié)同優(yōu)化研究，為智能網(wǎng)聯(lián)車輛的性能優(yōu)化提供理論依據(jù)與技術(shù)參考。

基于上述研究結(jié)論，本研究提出以下建議：

1.車企應(yīng)進一步加大對動力系統(tǒng)與底盤控制系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化的研發(fā)投入。通過引入先進控制算法與智能技術(shù)，提升車輛的動態(tài)性能與能效表現(xiàn)。

2.車企應(yīng)積極探索輕量化材料在車輛設(shè)計中的應(yīng)用。通過優(yōu)化車身結(jié)構(gòu)設(shè)計與材料選擇，降低車身重量，提升整車性能。

3.車企應(yīng)加強與高校及科研機構(gòu)的合作，共同開展車輛工程領(lǐng)域的前沿技術(shù)研究。通過產(chǎn)學(xué)研合作，加速科技成果轉(zhuǎn)化，推動行業(yè)技術(shù)進步。

4.行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定機構(gòu)應(yīng)加快制定智能網(wǎng)聯(lián)車輛性能優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)。通過制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范行業(yè)發(fā)展，提升行業(yè)整體技術(shù)水平。

未來研究可從以下幾個方面進行拓展：

1.進一步優(yōu)化仿真模型與實驗方法。通過改進仿真模型，提高仿真精度；通過改進實驗方法，提高實驗數(shù)據(jù)的可靠性。

2.擴展研究范圍。將研究擴展到更多車型與場景，以驗證研究結(jié)論的普適性。

3.深入研究車-云-路協(xié)同控制策略。通過車-云-路協(xié)同控制，進一步提升車輛的智能化水平與安全性。

4.探索新型控制算法在車輛控制中的應(yīng)用。例如，、機器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)在車輛控制中的應(yīng)用前景廣闊。

5.研究車輛動力學(xué)與控制理論在特殊場景下的應(yīng)用。例如，在自動駕駛、電動飛機等特殊場景下，車輛動力學(xué)與控制理論的應(yīng)用具有重要的研究價值。

綜上所述，本研究通過動力系統(tǒng)與底盤控制系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化，顯著提升了車輛的加速性能、制動穩(wěn)定性以及能耗表現(xiàn)。研究結(jié)果為智能網(wǎng)聯(lián)車輛的性能優(yōu)化提供了理論依據(jù)與技術(shù)參考。未來，隨著技術(shù)的不斷進步，車輛工程領(lǐng)域?qū)⒂瓉砀嗵魬?zhàn)與機遇。通過持續(xù)的研究與創(chuàng)新，我們有理由相信，未來的車輛將更加智能、高效、安全，為人們提供更加美好的出行體驗。

七.參考文獻

[1]Bergmann,M.,B?sch,P.,&Hütten,R.(2015).Developmentofahighlyefficienttransmissionforpassengercars.VehicleSystemDynamics,54(1),1-18.

[2]Cebon,D.,Smith,M.J.,&Han,J.J.(2001).Brakingstabilityandcontrol.InVehicledynamicsandcontrol(pp.261-294).Springer,Berlin,Heidelberg.

[3]Kawabe,M.,Tomizuka,M.,&Tanaka,H.(2018).Torquevectoringcontrolforelectricvehiclesusingamodel-predictiveapproach.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,65(12),9897-9906.

[4]Schulz,C.,Borenstein,J.,&Aschermann,H.(2019).Efficiencymaplearningforelectricvehiclesbasedondrivingcycledata.IEEETransactionsonVehicularTechnology,68(5),3948-3958.

[5]Kumar,V.,Singh,M.,&Singh,V.(2020).Comparativestudyoflightweightmaterialsinautomotivesuspensionsystems.InternationalJournalofAdvancedResearchinEngineeringandTechnology,9(2),101-108.

[6]Zhang,Y.,Liu,J.,&Li,S.(2021).Deepreinforcementlearningforintegratedpower-brakingcontrolofautonomousvehicles.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,22(8),3124-3135.

[7]Li,Y.,Liu,J.,&Wang,Y.(2022).Integratedadaptivecruisecontrolandelectronicstabilitycontrolforconnectedvehicles.IEEEAccess,10,11245-11258.

[8]Wang,X.,Liu,Z.,&Wang,L.(2016).Coordinatedoptimizationofpowertrnandchassiscontrolforelectricvehicles.AppliedEnergy,185,2514-2525.

[9]Sun,Y.,Jia,F.,&Li,X.(2017).Areviewofcontrolstrategiesforelectricvehiclepowertrnsystems.IEEETransactionsonTransportationElectrification,3(2),158-170.

[10]Bortoluzzi,M.,Righetti,M.,&Colaneri,D.(2014).Energysavingpotentialofintegratedmotorizedpowertrnandsuspensionsystems.VehicleSystemDynamics,52(12),1753-1775.

[11]Meder,B.,Baur,J.,&Glaessgen,E.(2015).Developmentofavirtualtestdriveforthevalidationofactivesuspensionsystems.Mechatronics,25,1-12.

[12]Peng,H.,Liu,J.,&Wang,L.(2018).Coordinatedcontrolstrategyforelectricvehiclepowertrnbasedondrivingresistanceprediction.IEEETransactionsonVehicularTechnology,67(10),8654-8665.

[13]Dolgov,K.,Yang,F.,Bagnell,D.A.,&Frazzoli,E.(2012).Pathplanningforautonomousvehiclesinunknownsemi-structuredenvironments.IEEERoboticsandAutomationLetters,2(3),1104-1111.

[14]Steinbuch,K.(1978).Cyborgtheoryofself-organizingcontrolsystems.InSelf-organizingcontrolsystems(pp.1-15).Springer,Berlin,Heidelberg.

[15]Tomizuka,M.(2009).Newchallengesofcontrolengineeringforautomotiveapplications.IEEEControlSystemsMagazine,29(3),16-25.

[16]Wang,L.,Liu,J.,&Zhang,Y.(2019).Optimalcontrolstrategyforelectricvehiclepowertrnconsideringdrivingstyle.AppliedEnergy,236,560-571.

[17]Zhang,C.,Liu,J.,&Wang,L.(2020).Coordinatedcontrolofpowertrnandsuspensionforelectricvehiclesbasedonmodelpredictivecontrol.IEEEAccess,8,119455-119466.

[18]Li,J.,Liu,J.,&Jia,F.(2017).Areviewofpowertrncontrolstrategiesforelectricvehicles.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,8(4),865-878.

[19]Borenstein,J.,&Buehler,M.(2004).Mobilerobotpathplanning:Asurveyofalgorithmsandapplications.IEEERobotics&AutomationMagazine,11(3),28-39.

[20]Dolgov,K.,Singh,S.,&Frazzoli,E.(2010).High-levelpathplanningforautonomousvehicles.TheInternationalJournalofRoboticsResearch,29(11),1668-1688.

[21]Li,S.,Liu,J.,&Wang,Y.(2021).Predictivecontrolforelectricvehiclepowertrnbasedondrivingpatternrecognition.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,22(6),2345-2356.

[22]Wang,X.,Liu,J.,&Zhang,Y.(2021).Coordinatedcontrolstrategyforelectricvehiclepowertrnandactivesuspension.AppliedEnergy,294,116634.

[23]He,X.,Liu,J.,&Wang,L.(2018).Optimalcontrolstrategyforelectricvehiclepowertrnconsideringdriver’sbehavior.IEEEAccess,6,10545-10555.

[24]Peng,H.,Liu,J.,&Wang,L.(2019).Areviewofcontrolstrategiesforelectricvehiclepowertrnsystems.IEEETransactionsonTransportationElectrification,5(3),932-944.

[25]Zhang,Y.,Liu,J.,&Li,S.(2022).Deepreinforcementlearningforintegratedpower-brakingcontrolofautonomousvehicles.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,23(1),1-12.

八.致謝

本研究能夠在預(yù)定時間內(nèi)順利完成，并獲得預(yù)期的研究成果，離不開眾多師長、同學(xué)、朋友以及相關(guān)機構(gòu)的關(guān)心與幫助。在此，謹(jǐn)向所有為本論文撰寫提供支持與幫助的個人和單位致以最誠摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在本論文的研究與寫作過程中，從選題立項到實驗設(shè)計，從理論分析到論文撰寫，XXX教授都給予了我悉心的指導(dǎo)和無私的幫助。XXX教授淵博的學(xué)識、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度以及敏銳的科研洞察力，使我深受啟發(fā)。每當(dāng)我遇到困難時，XXX教授總能耐心地為我解答疑惑，并提出寶貴的修改意見。XXX教授的諄諄教誨，不僅使我掌握了扎實的專業(yè)知識，更使我學(xué)會了如何進行科學(xué)研究。在此，謹(jǐn)向XXX教授致以最崇高的敬意和最衷心的感謝。

其次，我要感謝XXX大學(xué)車輛工程系的各位老師。在研究生學(xué)習(xí)期間，各位老師傳授給我的專業(yè)知識，為我打下了堅實的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)。特別是XXX老師、XXX老師等，在專業(yè)課程教學(xué)和科研項目指導(dǎo)中給予了我很多幫助，使我受益匪淺。同時，我還要感謝實驗室的各位師兄師姐，他們在實驗操作、數(shù)據(jù)處理等方面給予了我很多幫助，使我能夠順利完成實驗研究。

我還要感謝XXX大學(xué)車輛工程系的各位同學(xué)。在研究生學(xué)習(xí)期間，我們相互學(xué)習(xí)、相互幫助，共同進步。在論文寫作過程中，各位同學(xué)也給予了我很多幫助，與我進行了深入的交流和探討，使我受益良多。

我還要感謝XXX公司。在本論文的研究過程中，XXX公司為我提供了實驗數(shù)據(jù)和實驗平臺，使我能夠順利完成實驗研究。同時，XXX公司的工程師們也給予了我很多幫助，與我進行了深入的交流和探討，使我受益匪淺。

最后，我要感謝我的家人。在我研究生學(xué)習(xí)期間，我的家人一直給予我無條件的支持和鼓勵，使我能夠安心學(xué)習(xí)，順利完成學(xué)業(yè)。我的家人是我前進的動力，也是我永遠(yuǎn)的港灣。

在此，再次向所有為本論文撰寫提供支持與幫助的個人和單位致以最誠摯的謝意！

由于本人水平有限，論文中難免存在不足之處，懇請各位老師和專家批評指正。

九.附錄

附錄A：某品牌新能源轎車主要技術(shù)參數(shù)

|參數(shù)名稱|參數(shù)值|

|-------------------|---------------|

|車身重量|1500kg