2026年 03期
走进学院:车辆与交通学院
<正>热烈庆祝车辆与交通学院正式成立车辆与交通学院办学始于1952年的“长春汽车技术训练班”,伴随新中国汽车工业同步发展,依托学校工科办学底蕴,紧扣汽车、交通强国战略,立足吉林汽车产业与长春国际汽车城,深耕车辆工程、现代交通、智能装备与先进制造相关领域,形成了面向汽车与交通产业发展的鲜明办学特色。2013年获批车辆工程本科与硕士学位授予权,2020年增设车辆制造科学与工程交叉学科博士点,建成本硕博一体化培养体系。2021年车辆工程获评省级一流本科专业,2 02 5年学院筹备组建,立足产业发展需求,现已发展为区域内车辆交通领域人才培育、科研攻关、产业技术服务的重要教学科研单位。
剪切稀化与黏温耦合作用下硅油风扇离合器油膜传矩特性
崔高健;陈禹辛;李绍松;商小强;卢晓晖;施宏达;曹文亮;为揭示电控硅油风扇离合器工作腔内硅油剪切稀化与黏温耦合作用对油膜传矩能力的影响，开展二甲基硅油稳态流变实验，获得不同温度和剪切速率条件下的黏度变化规律，建立温度-剪切耦合黏度模型，并将其引入工作腔CFD仿真。通过对比恒黏度、单一剪切稀化和温度-剪切耦合三种黏度处理方式，分析不同转速下油膜速度场、压力场、壁面剪切应力和传递转矩变化规律，并利用开环转矩试验进行验证。结果表明，硅油黏度随温度升高和剪切速率增大而衰减，高剪切区域主要分布于外径区域、端面油膜与柱面油膜过渡区及局部几何突变位置。主动轴转速由1 000 r/min升至2 300 r/min时，试验传递转矩由30.72 N·m增至138.19 N·m,但中高转速区滑差率逐渐增大，表明局部强剪切与温升会削弱高转速工况下油膜转矩的线性增长。与恒黏度模型和单一剪切稀化模型相比，温度-剪切耦合模型预测结果与试验结果更接近，平均相对误差约为3%,可更准确表征局部黏度衰减导致的油膜传矩非线性特征。
模糊强化学习驱动的智能车辆变道决策方法研究
汉家欣;王乙壬;韩玲;针对城市双车道场景下智能车辆变道决策易保守、固定奖励强化学习难以兼顾安全性与通行效率问题，提出一种模糊逻辑深度确定性策略梯度(FL-DDPG)变道决策方法。首先，选取自车速度和目标车道前车相对速度差Δvreal作为风险-收益表征量，构建双输入双输出模糊控制器，通过隶属函数和模糊规则自适应输出安全权重和效率权重；其次，将模糊权重嵌入DDPG奖励函数，并设计连续Actor输出到离散高层变道动作的阈值映射机制，使智能体能够在不同交通风险水平下动态调整变道倾向；最后，在CARLA仿真平台中构建4类典型变道场景，并与传统DDPG方法进行对比验证。结果表明，FL-DDPG平均变道率由37.25%提高至56.25%,提高19.00个百分点，相对增幅为51.01%;平均碰撞率增加2.87个百分点。结果说明所提方法在提升主动变道能力的同时会引入一定探索风险，需结合安全校核模块进一步约束高风险动作。
基于时空交叉注意力的无地图多模态轨迹预测
黄俊凯;崔高健;武广鑫;卢晓晖;周苏豫;李绍松;针对无地图开放场景下交互风险感知粗糙、特征易过度平滑的问题，文中提出一种动态交互多模态轨迹预测模型。模型通过时空自适应精细化网格(STAR-Grid)引入碰撞时间倒数与最大值聚合，强化局部高危威胁感知；利用双向时空交叉注意力(Bi-SCA)编码器，解耦微观运动突变与宏观驾驶意图；结合拉普拉斯混合密度网络与赢者通吃(WTA)策略输出多模态轨迹。ETH/UCY数据集实验表明，模型平均位移和最终位移误差分别低至0.19 m和0.35 m,碰撞压低至1.28%。
纯电动汽车空调系统优化及控制方法设计
卢晓晖;杨渊;贺茂旭;李绍松;针对纯电动汽车空调节能与热舒适性需求，设计含内部热交换器(IHX)的热泵空调系统，并提出模糊PID控制方法。IHX通过高、低压侧制冷剂换热提高过冷度和压缩机入口过热度；模糊PID依据温度误差及变化率在线整定参数。AMESim-Simulink联合仿真表明，IHX使过热度提高约6.0℃、过冷度提高约4.8℃、COP提升0.2～0.6;模糊PID较常规PID响应更快、波动更小、适应性更强。
磁导引移动机器人路径纠偏控制器设计
王明月;唐新星;针对磁导引移动机器人路径纠偏控制器参数固定、工况适应性差的问题，设计一种基于Q学习优化的变论域模糊PID路径纠偏控制器；通过搭建Q学习的状态空间、动作空间与奖励函数，实现控制参数在线自适应整定，并建立仿真模型开展多方案对比分析。仿真结果表明，该优化控制策略能够有效提升路径跟踪精度、加快偏差收敛速度，显著提升机器人行驶稳定性。
面向自动驾驶的质量感知动态多模态BEV融合方法
刘冠超;武伟;魏安康;张海燕;针对BEVFusion基线模型在多模态融合阶段存在静态拼接、缺乏显式质量建模以及几何结构保护不足等问题，提出一种质量感知动态多模态融合方法(QDMF)。该方法在鸟瞰图(BEV)空间内对图像特征与激光雷达(LiDAR)特征进行统一建模，通过模态特征对齐、空间-通道联合门控以及LiDAR残差保持机制，实现图像语义信息与LiDAR几何信息的自适应协同融合。在NuScenes数据集上的实验结果表明，相比基线模型所提方法在平均精度(mAP)和NuScenes检测分数(NDS)上分别提升2.7%和1.8%,提升了复杂场景下的三维目标检测性能。
基于线性时变模型预测控制的自适应车辆稳定性控制策略
田丽媛;冷浩楠;赵乾智;针对车辆在极限工况下存在的强非线性与轮胎饱和等问题，提出一种融合稳定状态识别机制的线性时变模型预测控制(LTV-MPC)稳定性控制策略。该策略基于ISSA-SVM识别车辆稳定状态结果，实现轮胎力分段线性化，增强模型对非线性区域的适应性。构建CarSim-Simulink联合仿真平台，分别在正弦和双移线工况下验证所提控制器的响应性能。仿真结果表明，该方法相比传统线性时不变模型预测控制(LTI-MPC)策略具有更好的横摆角速度与质心侧偏角跟踪能力，显著提升车辆在极限工况下的稳定性与安全性。
汽车外壳结构的有限元分析与模态优化
张兴淦;杨士通;为兼顾汽车外壳的轻量化与结构动态刚度需求，提出一种基于正交实验的有限元优化方法。首先利用Hypermesh将汽车外壳划分为车头、车门、车尾及车顶等部件并进行网格化处理；随后通过正交实验设计，采用ANSYS进行模态分析，旨在减轻结构质量的同时提高一阶模态频率。结果表明，基于该方法获得的最优方案能够有效实现轻量化并提升一阶模态性能。
基于风险感知扩散图网络的车辆轨迹预测
解东旋;王泰;刘百川;曹文亮;李绍松;面向复杂交通场景车辆轨迹预测，提出一种基于风险感知扩散图网络(RDGN)的车辆轨迹预测方法。该方法将车道线与道路边界建模为连续势场特征，在此基础上，结合邻接关系、距离衰减与相对动能风险构建动态邻接矩阵，并通过双向扩散图卷积提取车辆间有向交互表示。引入未来引导分支与概率风险损失，增强长时预测稳定性与碰撞风险约束能力。在Argoverse 1.1数据集上，六模态设置下minADE、minFDE、MR分别为0.82 m、1.22 m和0.09,单场景推理计算效率与主流方法相近。