前言
第1章概述1
1.1新能源汽车的分类与发展历程1
1.1.1新能源汽车的定义1
1.1.2新能源汽车发展历程2
1.1.3我国新能源汽车的发展4
1.2能量转换与节能的基本原理5
1.2.1节能的定义5
1.2.2节能与能量转换的基本准则6
1.3新能源汽车的节能评价指标9
1.3.1动力系统的节能评价指标9
1.3.2传动系统的节能评价指标12
1.3.3行驶系统节能评价指标13
1.3.4电动汽车能量流测试14
1.3.5全生命周期评价15
1.4新能源汽车的节能途径和
技术17
1.4.1动力系统的节能技术17
1.4.2智能能量管理系统18
1.4.3动力电池的高效冷却18
1.4.4高效智能电机控制技术18
1.4.5整车结构和轻量化技术18
1.4.6汽车电器的节能技术19
1.4.7实时高效动能回收19
1.4.8节能驾驶辅助系统19
思考题20
第2章新能源汽车动力系统的节能
技术21
2.1发动机的节能技术21
2.1.1影响发动机节能的因素21
2.1.2电控燃油喷射技术23
2.1.3高效新型燃烧技术28
2.1.4增压技术44
2.1.5低摩擦技术55
2.1.6替代燃料动力系统57
2.2电动汽车动力系统的节能
技术70
2.2.1电动汽车动力系统的结构特点70
2.2.2动力电池性能评价72
2.2.3电池管理系统73
2.2.4电驱动系统的组成和分类75
2.2.5电驱动系统的节能技术77
2.3混合动力系统的节能技术84
2.3.1混合动力系统的结构特点84
2.3.2混合动力电动汽车的动力耦合
类型88
2.3.3混合动力电动汽车的工作模式91
2.3.4混合动力系统能量管理算法103
2.3.5混合动力系统能量管理策略104
2.4燃料电池电动汽车的节能
技术108
2.4.1燃料电池电动汽车的结构特点108
2.4.2质子交换膜燃料电池工作的影响
因素及效率110
2.4.3燃料电池能源利用效率分析115
2.4.4燃料电池能量控制策略115
思考题118
第3章新能源汽车底盘的节能技术120
3.1新能源汽车底盘的功用120
3.2电动汽车传动系统的布置
形式120
3.2.1集中式驱动布置形式121
3.2.2分布式驱动布置形式123
3.2.3集中式和分布式结合的驱动布置
形式126
3.2.4传动系统布置形式对节能的
影响126
3.2.5传动系统的控制策略127
3.3变速器的节能技术130
3.3.1变速器的结构形式130
3.3.2变速器的布置形式131
3.3.3各种减速器的比较134
3.3.4变速器的换档规律138
3.3.5自动变速器技术141
3.4低阻力轮胎技术142
3.4.1轮胎滚动阻力的基本概念142
3.4.2降低轮胎滚动阻力的措施144
3.5动力转向技术147
3.5.1液压动力转向系统148
3.5.2电控液压动力转向系统148
3.5.3电动助力转向系统148
3.5.4动力转向系统能耗对比分析150
3.6低风阻车身设计151
3.6.1汽车车身气动六分力151
3.6.2车身气动阻力153
3.6.3车身气动减阻节能技术159
思考题161
第4章新能源汽车的能量回收技术163
4.1新能源汽车能量回收的基本
原理和方法163
4.1.1能量回收系统的定义和基本
原理163
4.1.2新能源汽车能量回收的方法164
4.2制动能量回收技术165
4.2.1制动能量回收对新能源汽车节能
的作用165
4.2.2制动能量回收的形式167
4.2.3制动能量回收系统170
4.2.4制动能量回收的控制策略171
4.2.5制动能量回收的主要影响因素174
4.2.6制动能量回收系统的发展175
4.3振动能量回收技术176
4.3.1压电与馈能式能量回收176
4.3.2汽车减振器消耗的能量177
4.3.3馈能式减振器系统180
思考题182
第5章新能源汽车整车结构及轻量化
节能技术183
5.1新能源汽车轻量化的特点与
目标183
5.1.1新能源汽车轻量化的特点184
5.1.2新能源汽车轻量化的目标186
5.2新能源汽车的轻量化技术186
5.2.1材料轻量化技术186
5.2.2结构轻量化技术194
5.2.3工艺轻量化技术197
5.3新能源汽车零部件轻量化200
5.3.1电池系统的应用现状及轻量化200
5.3.2电驱动系统的轻量化211
5.3.3电控系统的轻量化218
5.4新能源汽车轻量化技术的应用
实例220
5.4.1铝合金促进轻量化220
5.4.2一体化压铸技术221
5.4.3轻量化结构设计224
5.4.4电池系统轻量化技术路径及
策略225
5.4.5电驱动系统高度集成设计227
思考题230
第6章新能源汽车的智能化技术231
6.1智能化技术的应用背景231
6.2无人驾驶技术等级231
6.3智能化节能技术介绍233
6.3.1汽车环境感知技术233
6.3.2驾驶环境的机器视觉识别242
6.3.3汽车导航定位技术247
6.3.4汽车路径规划技术252
6.3.5汽车节能车速规划技术257
6.3.6汽车自主循迹控制技术261
6.3.7自动泊车辅助技术270
6.3.8车胎气压监测技术273
6.3.9决策控制技术276
6.3.10能量管理策略277
思考题281
第7章新能源汽车电器的节能技术282
7.1汽车空调的节能技术282
7.1.1汽车空调的组成和分类282
7.1.2电动汽车空调介绍284
7.2汽车车灯的节能技术287
思考题288
第8章新能源汽车节能技术展望289
思考题291
参考文献292
前言
变量符号表
第1章绪论￥1
1.1方向——立足机械，赋能实体￥1
1.2思维——从设计产品到创新准则￥4
1.3路径——图论为基石￥5
1.4逻辑——深度运筹学￥7
1.5智能——六大关键￥8
1.6内容——系统设计框架￥12
第2章设计基础——底层建模逻辑￥14
2.1数学简介——建模百宝箱￥14
2.1.1数学全貌￥14
2.1.2集合——现代数学的共同基础￥17
2.1.3张量——现代数学的共同语言￥19
2.1.4泛函——网络距离的度量￥20
2.1.5群论——网络同构的度量￥24
2.1.6拓扑——网络结构的度量￥26
2.1.7分形——网络形状的度量￥27
2.2图论——智能制造系统的细胞￥29
2.2.1图论概述￥30
2.2.2谱图论￥39
2.2.3复杂图￥39
2.2.4图嵌入￥43
2.2.5图论与智能制造的关系￥49
2.3复杂网络——智能制造系统的神经￥52
2.3.1复杂网络概述￥52
2.3.2复杂网络的测度￥56
2.3.3异构张量及复杂网络类型￥59
2.3.4复杂网络与智能制造的关系￥63
2.4运筹学——智能制造系统的器官￥66
2.4.1运筹学概念￥66
2.4.2运筹学十大分支￥67
2.4.3运筹分析基本步骤￥83
2.4.4运筹学与智能制造的关系￥83
2.5力学简介——智能制造系统的肢体￥83
2.5.1基础力学￥84
2.5.2固体力学￥85
2.5.3振动力学￥89
2.5.4流体力学￥89
2.5.5流变学￥90
2.5.6热力学￥91
2.5.7本构原则￥91
2.6振动与噪声——智能制造系统的听觉￥93
2.6.1机械振动￥93
2.6.2噪声分析￥101
2.6.3振动与深度学习￥108
2.6.4振动、噪声与智能制造的关系￥109
2.7数字图像处理——智能制造系统的视觉￥110
2.7.1数字图像处理概述￥110
2.7.2形态学分析￥121
2.7.3数字图像处理与智能制造关系￥122
2.8随机过程——智能制造系统的动态￥123
2.8.1随机过程的定义￥123
2.8.2典型随机过程￥123
2.8.3随机微分方程￥130
2.8.4随机过程与算法的结合￥131
2.8.5随机过程在图神经网络中的应用￥131
2.8.6随机过程与智能制造的关系￥132
第3章设计目标——提取问题与约束￥135
3.1质量工程￥135
3.1.1质量体系简介￥135
3.1.2质量管理七项原则￥136
3.1.3质量管理实施流程￥142
3.1.4质量管理五大工具￥142
3.1.5质量管理七大手法￥146
3.1.6CPK过程能力指数￥152
3.1.7质量工程与智能制造的关系￥153
3.2工业工程￥153
3.2.1工业工程简介￥154
3.2.2工业工程的关键——解决八大浪费￥154
3.2.3工作研究的方法与技术——发现
问题￥157
3.2.4现场管理——提取问题背后的问题￥158
3.2.5制程防呆——避免问题￥160
3.2.6工业工程与智能制造的关系￥162
3.3安全工程￥162
3.3.1安全体系简介￥163
3.3.2安全评估方法￥165
3.3.3控制能量以防患于未然￥170
3.3.4安全工程与智能制造关系￥172
3.4成本管理￥173
3.4.1公司类型及承担责任￥173
3.4.2成本管理概述￥174
3.4.3主要分析工具￥179
3.4.4成本驱动的设计￥179
3.4.5成本管理与智能制造的关系￥180
第4章设计对象——智能制造模块￥182
4.1企业资源计划(ERP)￥182
4.1.1ERP简介￥183
4.1.2ERP主要分析工具￥185
4.1.3ERP与智能制造的关系￥186
4.2客户关系管理(CRM)￥187
4.2.1CRM简介￥187
4.2.2CRM主要分析工具￥191
4.2.3CRM与智能制造的关系￥193
4.3产品生命周期管理(PLM)￥194
4.3.1PLM简介￥194
4.3.2PLM主要分析工具￥196
4.3.3PLM系统与智能制造的关系￥199
4.4制造执行系统(MES)￥200
4.4.1MES简介￥201
4.4.2MES主要分析工具￥204
4.4.3MES与智能制造的关系￥206
4.5高级计划与排程(APS)￥208
4.5.1APS简介￥209
4.5.2APS主要分析工具￥212
4.5.3APS与智能制造的关系￥216
4.6仓库管理系统(WMS)￥217
4.6.1WMS简介￥218
4.6.2WMS主要分析工具￥220
4.6.3WMS与智能制造的关系￥222
第5章设计方法——深度运筹学￥224
5.1算法￥224
5.1.1算法——关系提取的核心￥224
5.1.2算法与智能制造的关系￥231
5.2图神经网络￥232
5.2.1图数据的处理难题￥232
5.2.2图神经网络简介￥234
5.2.3嵌入的端到端学习￥238
5.2.4图数据的嵌入￥241
5.2.5空域图卷积神经网络￥244
5.2.6谱域图卷积神经网络￥249
5.2.7图神经网络与智能制造的关系￥253
5.3深度运筹学￥254
5.3.1深度运筹的概念￥254
5.3.2深度运筹的作用￥256
5.3.3深度运筹的应用￥258
5.3.4深度运筹与智能制造的关系￥259
5.4PyTorch深度运筹平台￥262
5.4.1Python与PyTorch￥263
5.4.2PyTorch的安装与环境配置￥263
5.4.3PyTorch平台上算法创新实例￥266
5.4.4PyTorch与智能制造的关系￥269
第6章设计过程——8D报告￥272
6.18D报告中的基本步骤和工具￥272
6.1.1D0 征兆紧急反应措施￥273
6.1.2D1 小组成立￥273
6.1.3D2 问题说明￥274
6.1.4D3 临时措施的实施验证￥274
6.1.5D4 确定并检验根本原因￥275
6.1.6D5 选择和验证永久纠正措施￥277
6.1.7D6 实施永久纠正措施￥278
6.1.8D7 预防再发生￥279
6.1.9D8 团队和个人认可￥279
6.1.108D报告分析示例￥280
6.2软件设计步骤￥281
6.2.1调研￥282
6.2.2蓝图￥283
6.2.3实施￥287
6.2.4上线优化￥287
6.2.5持续改进￥292
参考文献￥293
附录缩略语表￥299