汽车基于_汽车基于离合器目录

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大家好，今天我将为大家讲解汽车基于的问题。为了让大家更好地理解这个问题，我将相关资料进行了整理，现在就让我们一起来看看吧。

文章目录列表:

1.????????

2.腾讯钟学丹：汽车产业将基于云端定义智能、体验和新商业模式

3.基于拓扑方法的汽车车体结构优化

4.基于汽车电控技术的现代汽车维修策略有哪些？

5.自动驾驶原理

6.长城汽车扩大基于新_的产品阵容

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近几年无人驾驶一直是热门的话题和投资界的宠儿，?据媒体统计，2018年无人驾驶国内外总投融资规模超过70亿美元，2019年在全球汽车行业大裁员的背景下，无人驾驶的投资额还在逆势上升，仅11家头部企业就获得了超过76亿美元的投资，其中Argo?AI一家就获得了26亿美元。

与此同时，中国消费者对无人驾驶_感兴趣和接受度_，有53%的人对无人驾驶表示出了积极的看法，35%的人持中立态度，_12%的人表达了消极的态度。可以说，中国的消费者尤其是年轻消费者，比美国、德国、法国、英国等_的人更希望购买一台带无人驾驶功能的汽车。

不过目前市面上的无人驾驶还是处在“雷声大，雨点小”的尴尬状态，消费者能真正接触到的量产无人驾驶车型寥寥无几，要么还在概念或测试阶段，要么像A8L（高配带L3自动驾驶）这样价格曲高和寡的车型。不过就在2月14日，几何汽车的_SUV正式命名为几何C，并且强调它是“全球_量产无人驾驶纯电SUV”，年轻人的_辆无人驾驶汽车终于要来了。

目前行业公认的无人驾驶评级是国际自动机工程师学会（简称SAE）提出的，一共分为L0-L5的六个级别。其中L0、L1算不上自动驾驶，目前市场上主流的是L2级智能辅助驾驶，鲜有车辆达到L3级别无人驾驶。其中吉利汽车已经成为业内L2+智能辅助驾驶覆盖率_的品牌，几何C上的无人驾驶技术更是按照L4级标准开发，其无人驾驶功能可持续迭代升级，是一台真正意义上的无人驾驶汽车。

几何C应用吉利在无人驾驶领域的_新技术成果，未来准备搭载5G技术，其中5G网络本身具有的超大带宽超低时延特性，可以实时搜集传输更多更_的环境信息，使用云化的计算能力用以车辆本身自动驾驶的决策；“V2X”则包括汽车对汽车（V2V）、汽车对基础设施（V2I）、汽车对互联网（V2N）和汽车对行人（V2P），通过和周边车辆、道路、基础设施的通讯，获取比单车能得到的更多的信息，大大增强对周围环境的感知。

其结果就是几何C上能实现接近L4级无人驾驶的功能，在室外、室内多场景的100%自主泊车功能。打个比方，当你早上去公司上班，到了门口直接上楼，让车辆自己去停车场找车位停进去，这样一般能节省几分钟到十几分钟的停车时间，避免迟到的尴尬场景。下班的时候也同理，只需要提前“召唤”车辆在公司门口等待，直接坐上车就可以回家了。

关于无人驾驶的畅想，在影视作品早就有出现，《霹雳游侠》里的“伙计”、《威探闯通关》里的计程车或是《重返犯罪现场》里的“Otto”，都是观众心心念念的“宝贝”。不过随着几何C的上市，年轻人也终于迎来他们人生中的_台无人驾驶电动车，这些影视里畅想的画面将成为现实生活中真实发生的片段。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

腾讯钟学丹：汽车产业将基于云端定义智能、体验和新商业模式

易车讯?日前，在中国汽车产业发展（泰达）国际论坛上，腾讯智慧出行副总裁钟学丹受邀发表以《车云一体，构筑云上新生产力》为主题的主旨演讲，分享了腾讯对汽车产业数字化变革、车云一体化发展的理解和实践。

腾讯智慧出行副总裁 钟学丹

钟学丹认为，中国市场正在引领智能化相关技术的发展和创新，从单车智能到车云一体持续进化。同时，汽车行业进入到不确定性与合规化发展并存时代，云作为弹性、易拓展的载体，可以帮助企业提升业务韧性，抵抗动荡，安全合规发展。

“云正在成为重要生产力，车云一体化的数据驱动将成为汽车产业的竞争关键。未来，汽车行业将基于云端去定义智能、定义体验、定义新的商业模式。”钟学丹表示。

腾讯将以云为核心，为汽车产业提供数据驱动的车云一体化基础设施，通过灵活的部署方式、云原生的开放体系，以及针对汽车行业特性的行业解决方案，助力车企构建围绕厂、店、人、车等不同场景，构建车云一体化的数据驱动闭环。

今年是腾讯布局汽车行业的第五年，数据显示，已经有100多家车企及出行科技公司使用了腾讯云服务，在汽车行业的用云量已超过25万核服务器、汽车行业的存储规模突破100PB。

以下为演讲实录

各位_、各位嘉宾，媒体朋友们，

大家好！

今天，我想跟大家分享一下，腾讯对于汽车产业数字化变革、车云一体化发展的理解和实践。

今年上半年，汽车产业经历了短期的震荡，但并没有影响智能网联汽车长期向好的发展态势。我们看到几大核心的变化：

_个核心变化，智能电动化正在推动汽车产业结构化的变革。中国市场正在引领智能化相关技术的发展和创新，从单车智能到车云一体持续进化。

今年一季度统计，L2级自动驾驶在我国乘用车市场的新车渗透率已经达到23.2%。同时，近期多款新车已经搭载了高算力计算_、激光雷达等面向L3级以上的硬件配置，并且价格已下探至20-30万元区间。可以说，2022年或将成为中国准L3自动驾驶量产开端之年。

这背后也伴随着巨大的研发和运营投入。如何更_、更低成本的进行数据管理、算法迭代和体验优化，成为摆在大家面前的一大课题。在这样的背景下，车云一体化、数据驱动的IT基础设施成为必然。

第二个核心变化，用户对于智能科技的付费意愿和要求在不断增长。如何拓展新的服务模式，创造新的商业增值空间，成为车企的新考验。

德勤的一项调查显示，有90%以上的中国消费者愿意为车联网服务付费。好的体验不再是堆砌配置，而是要求以用户为导向，以数据为驱动，通过云端能力不断升级迭代，为用户提供按需服务，这背后还有非常多的商业空间值得挖掘。

第三个核心变化，汽车行业进入到不确定性与合规化发展并存时代。

一方面，新冠疫情反复、国际局势动荡等不确定性因素_发，对供应链、销售端都造成了一定的挑战。

另一方面，相关法律法规、行业标准、监管体系密集出台，也正引导汽车产业向更标准、更安全和更有序地发展，对企业的数据合规、自主可控提出了更高的要求。

在这样的背景下，云可以作为一个弹性、易拓展的载体，帮助企业提升业务韧性，抵抗动荡，安全合规发展。

综上变化，我们可以看到，云正在成为重要生产力，车云一体化的数据驱动将成为汽车产业的竞争关键。

基于云端去定义智能、定义体验、定义新的商业模式

一方面，软件占比的大幅提升，也促进汽车研发体系的重新构建。整车制造研发体系和智能座舱、自动驾驶的研发运营体系是完全不同的系统架构，后者需要构建数据驱动的敏捷研发和运营架构，如何实现大规模、分布式的软件协同效率提升，结合实时感知、场景理解、算法迭代等持续优化运行效率，将是新的核心竞争力。

从用户角度，用户对智能化_体验是不断刷新的。用户对汽车的体验要求，不再是买车的时候有什么功能特性，而是在用车的过程中，是否能够及时的获得新鲜的场景体验，_新的数字化内容，不断与时俱进的新交互和功能，以及越来越懂用户的使用体验和服务等。

具体而言，云端协同所带来的核心价值可以概括为三个点：不断优化的研发运营效率，不断革新的汽车服务体验，并随之带来企业业务韧性的不断增强。

优化研发效率

智能化、电动化的发展趋势下，对软件能力提出更高的要求。研发效率是决胜的重要关键因素之一。

自动驾驶、智能汽车技术更快速的进化，除了车端感知能力、算力_、控制优化等因素之外，还有一个非常重要的因素，就是云端的数据管理_和算法训练_。

工程实践中，获得一个算法模型，大约70-80%的人工时间花费在数据处理上，约70-80%的机器时间用在模型训练上。由此可见，数据和计算，是驱动研发效能提升的两大关键。

海量的数据存储和访问，如何降低存储成本、提升访问效率？我们基于腾讯云业界_的存储加速服务———GooseFS，相比传统存储的接入和访问模式，加速性能提高了10倍，可以很好的满足汽车自动驾驶场景对海量数据访问所遇到的瓶颈。

在算法开发方面，我们提供的_算法开发、训练框架——TI-One，可以帮助大量节约算法训练的成本。在模型训练环节，算法开发TCO（总体拥有成本）至少降低50%，进一步节约计算成本，提高训练效率。

针对研发体系繁杂、架构不_的情况，腾讯还可提供多云管理、多云调度的_，并提供DevOps、AIOps、低代码_等_的开发基础设施，加速软件开发效率和灵活性。

同时，我们认为，更_、低成本的上云，一定是“专云专用”、符合行业特定需求的行业云。为此，我们在上海设立了一个智能汽车云专区，从云专区的硬件选型，到云上组件都是高度结合智能汽车行业特殊需求进行配置和优化。在智能汽车云上，我们打造了完整的自动驾驶、仿真训练、高精地图、座舱等云上自动化工具链等，为车企带来开箱即用的专有化云端服务，让车企可以更专注于算法优化和体验改善。

革新汽车服务体验

通过基于云端的互联服务，我们还在帮助拓展汽车服务新模式，探索创新的服务增值空间。

出行是一个场景驱动服务的体验模式，及时感知场景的变化和需求，为用户提供恰当的服务选择，可以极大的提升用户驾乘体验，而服务的碎片化、本地化需要有一个好的云端框架可以更便捷的将互联网服务快捷上车，方便用户无需下载安装，就可以更即时地、按需地获取这些丰富的内容和服务。

当然，好用的服务不在于多，而在于精。如何更好的结合用户具体的用车场景，解决用户当下所需呢？通过腾讯新一代的场景引擎，可以将车端对场景的实时感知，与云端的AI和数据能力相结合，让用户更清楚地获知身处何地、周边有什么、我想要的服务在哪里。我们重点围绕诸如停车、充电、etc等用户普遍关注的用车场景，去打磨的智能场景化的能力，帮助提升车载服务的活跃度。现在，腾讯也开放了场景引擎和智能推荐体系，助力车企打造自主可控的云端场景引擎一体化_。

在自动驾驶场景和_别辅助驾驶场景下，我们推出新一代智能驾驶地图，通过云端实时连接和一体化的数据架构，我们首创性地实现了高精地图、ADAS地图、SD地图的数据同源“一张图”，可以针对人工驾驶、辅助驾驶和自动驾驶的不同驾驶模式自动切换地图形态,从车道级精度到路径级精度，多种比例尺无缝切换。这种车-图-云一体化的形态，可以助力解决目前行业内普遍存在的各种地图之间数据不匹配，智能驾驶系统人工接管_率高，地图更新_率难以_等制约智能驾驶功能实际应用等问题。同时，通过多模态的交互方式，为用户提供更沉浸、更鲜活的导航探索体验。

通过_体验的打造和持续运营，腾讯愿与车企共创订阅制的商业模式，基于腾讯用户运营的经验，结合车企构建的车辆和用户数据闭环，助力车企打造和培养用户不但愿意使用，也愿意为体验付费的商业模式。

增强业务韧性

车云一体化带来的第三个价值，是增强业务韧性。

汽车产业目前正在经历结构性的变化，也进入到强监管、安全合规发展的时代，对企业的安全建设、数字化的运营能力，实时地事故处理能力，提出了更高的要求。

随着联网车辆的不断增长，如何构建更健壮和弹性的网络架构体系，及时解决接入、数据处理、扩容、灾备等问题，都是需要面对的新挑战。

云具备更加弹性灵活、开放兼容、可持续运营的特性，可以成为汽车企业在提升业务韧性的过程中的常规标配，助力车企随时应对突发的业务，提升业务敏捷性，有效降低整体运营成本。

在这方面，我们基于云和数字化实践的经验，结合汽车行业的业务特点，可以借助云_的数字底座，实现研发智能化、生产智能化、管理智能化、运营智能化，持续助力汽车产业增强业务韧性。

腾讯为汽车产业提供“车云一体化”的基础设施

在车云一体化的趋势下，腾讯将以云为核心，为汽车产业提供以数据驱动的车云一体化基础设施，通过灵活的部署方式、云原生的开放体系，以及针对汽车行业特性的业务解决方案，助力车企构建自己的数字化底座和完整的业务服务能力。

首先，腾讯基于自身敏捷的云原生体系，打造沉淀出坚实的底层云基础设施，通过灵活部署的IaaS，以及云原生、Devops、开放的云上工具_，帮助车企和合作伙伴灵活、快速、低成本的构建起车云一体化的基础，支撑汽车行业数智创新和快速变革。

在底层智能汽车云作为核心底座的基础上，向上连接起汽车产业链研发-生产-销售-服务等核心场景，实现车云一体化的数据驱动、场景闭环。帮助车企在软件定义汽车时代，构建新生产力。

基于开放强大的智能汽车云_，通过中间的IPaaS应用集成连接器、IDaaS账号连接器、微搭低代码应用连接器等，可快速支撑厂、店、人、车等多端的不同场景，通过端云一体化实现数据驱动的新场景，创造汽车行业新生产力。

为100家车企和出行科技公司提供云服务

今年是腾讯发力汽车赛道的第五年，目前，已经有100家车企及出行科技公司使用了腾讯云服务。

面向汽车行业，一方面，我们持续夯实云底座能力。目前，腾讯云在汽车行业的用云量达到25万核服务器、汽车行业的存储规模突破100PB，帮助车企增量超过70%。

同时，在腾讯云底座之上，我们还面向汽车行业各环节的特殊需求进行专有化定制开发，围绕智能汽车云、数字营销、办公一体化、工业制造等场景，联合600+生态合作伙伴，推出了130+个云上行业解决方案。

站在汽车产业结构升级的重大时期，腾讯坚持做好数字化助手角色，专注自身所长三个领域：_，深耕云、图为核心的基础设施；第二，发挥好C2B连接价值；第三，共建开放生态。

从单车智能到车云一体，再到智慧交通、智慧城市，腾讯将充分发挥好以上三个维度的能力，将人、车、路、云都能够连成一张网，在云端实现人车路的实时计算，让交通运营管理体系之间信息畅通，让企业一体化管理和运营效率更高，让用户服务更及时、更_。

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基于拓扑方法的汽车车体结构优化

拓扑学为数学领域的一大重要分支学科，主要研究几何图形在连续改变形状时还能保持不变的相关特性，即研究拓扑空间在拓扑变换下的不变性及不变量。_化是应用数学的1个分支学科，是在一定约束条件下选取某种方案使目标达到_的1种方法，在工程设计、项目管理等诸多领域得以广泛应用。目前，日本汽车研发人员正在将拓扑方法、_化及计算机辅助工程(CAE)得以_结合，成功将其应用于发动机缸体及悬架下控制臂等铸件的优化过程。介绍了应用拓扑方法使汽车零部件实现_化的基本原理及优化结果，同时展示了将拓扑学_化分析程序应用于点焊位置及粘结剂位置的优化示例。

0?前言

出于环保及改善燃油耗的需求，各大车企正在快速推进汽车车体的轻量化。为实现轻量化，汽车白车身更倾向于使用高强度钢板。随着高强度钢板的应用，相应降低了板材厚度，使整个车体的刚度也随之降低。作为相关对策，使用质量_轻的材料以弥补由此降低的刚度是必不可少的。目前，可通过拓扑学_化方法实现改良。拓扑学_化方法是在给予一定设计空间的前提下，保留所必备的单元。通过拓扑学_化设计，可将复杂而_的形状应用于零部件。该方法目前已在发动机缸体及悬架下控制臂等领域的_化过程中得到应用。就由薄板构成的车体而言，由于拓扑学_化过程中须重点考虑单元尺寸及计算负荷等问题，不能使单元尺寸过度缩小，所以运用拓扑学_化方法难以设计出具体的零件形状。基于初步的设计指南，研究人员针对目前车体结构中灵敏度较高的部分，对薄壳单元实现了拓扑学_化处理。

本文介绍了在由薄壳单元组成的汽车车体结构中，引入由实心单元构成的设计空间，使用拓扑学_化方法以改善零部件形状。此外，介绍了拓扑学_化分析程序在点焊中的应用，以及针对粘结剂涂覆位置_化过程的示例。

1?基于白车身静态刚度的零件形状_化

1.1?分析方法

图1表示用于白车身_化过程的整车模型。该整车模型由美联邦新车评价中心(NCAC)所公布，车体由薄壳单元所构成。图2示出了车体承载负荷的4个约束条件。约束前悬架安装部件与后部螺旋弹簧安装部件共占4个条件中的3个，剩下1个负荷条件是在车辆上方加载1?000?N?负荷。同时，科研人员设定了变更负荷加载位置的4个条件，使用了图1所示的白车身，对在由薄壳单元构成的车体中采用的空间设计方法的合理性进行了验证。目标部件被设定为在灵敏度分析中用于构成后部地板的侧构件与横向构件的结合部分。图3示出了_化的目标部件。在设计空间的引入过程中，科研人员去除横向构件的终端部件，从而对由实心单元构成的设计空间进行了布置。考虑到负荷的传递需求，将通过实心单元构成的设计空间与通过薄壳单元构成的横向构件的端部、后部侧构件，以及地板进行了连接。_化的目标条件是使图2所示的4个负荷条件的平顺性总和_小。约束条件还应考虑到在设计空间内通过薄板生成零件的形状，将其体积百分率设定为20%。此外，研究人员充分运用基于拓扑学_化方法的保留结果，优化了零件形状，进而确保了其刚度。

1.2?_化结果

图4示出了车体经拓扑学_化处理后的保留部分。该保留部分由后部侧构件与横向构件所组成，重点保留了设计空间的地板侧平面。通常认为应从加载点通过侧构件、横向构件向地板传递负荷。

1.3?基于_化结果的形状研究

图5表示了运用基于拓扑学_化方法而生成的新零件与原零件的形状对比。_化后的零件与原零件同样用点焊连接了侧构件、横向构件和地板。以原零件为基准，经_化处理后的零件的抗扭刚度提高约4.3%，质量增加了0.1kg。在通常情况下，提高车体扭转刚度具有较高难度。研究人员从质量效率的观点出发，认为通过该方法能实现抗扭刚度的_化(指能以_小的质量增加为代价而强化零件刚度)。

图6通过应变能分布情况的对比，以说明零件_化后的效果。在该_化实例中，可使零件平顺性的总和降至_。原零件中横向构件的边线及地板的边角位置均产生了较大的应变能。由此确认，经_化处理后的横向构件的边线及地板边角位置的应变能均已大幅降低。

2?白车身特征值的零件形状_化

2.1?分析方法

图7表示运用了计算机辅助工程(CAE)的特征值分析而得出的车体前部弯曲变形的状态。作为本次研究的对象，选择了仅在车体前部沿车宽方向进行移动的前部弯曲模式。车体全长为4?178?mm，用25倍表示了其变形情况。根据图7可知，车体仅会面临前部弯曲的状态。从该弯曲模式的特征值看，原车体弯曲特征值为31?Hz，操纵安全性较好的车体的前部弯曲特征值会在40?Hz以上。因此，研究人员将比40?Hz更高的数值作为目标而开展研究。

对图1所示的白车身，通过在由薄壳单元构成的车体上引入空间设计的方法，建立了_化模型。优化过程的目标部件被设定为前部横向弯曲区域内从散热器固定架到发动机上部的前侧部分。图8(a)示出了原车体状态；图8(b)表示从原车体去除了零件后的状态；图8(c)表示将由实心单元构成的设计空间引入至全车模型后的状态。对于去除了散热器固定架及翼子板支架而保留了前构件的车体而言，配置了通过实心单元构成的设计空间。此外，考虑到负荷传递需求，连接了设计空间与车体，设定了_化的目标条件，使前端弯曲特征值_化，并设定了其体积百分率应为20%以下。作为对性能的验证，运用经拓扑学_化后的保留结果，生成了断面形状各异的模型，同时调整了其形状及板厚，进而验证了特征值。另外，作为技术对比，对用于固定保险杠的塔形支撑杆进行了验证，并将基于灵敏度分析而设计出的零件作为优化目标，对通过增加板厚而改善了特征值的情况进行了验证。

2.2?_化结果

图9表示利用车体模型进行拓扑学_化后保留的状态。保留特征的结果是前侧部分呈现X形。先在散热器固定架附近实现一次性收缩，然后与保险杠左右安装部相连接，再次在车体下部收缩，从而得出了保留后的状态结果。从该结果可知，为提高前部弯曲的特征值，通过连接部件而支承前部悬架及保险杠的方案是卓有成效的。

2.3?基于_化过程的零件形状研究

将经_化后设计出的零件配装到车体上，同时作为与_化零件的比较，采用了连接左、右悬架的塔形支撑杆。图10示出了经灵敏度分析后增加了板厚的零件。将这些零件的板厚同样按1.2倍、1.4倍、2.0倍分别设定，并进行了特征值分析。图11同时示出了使用塔形支撑杆、增加板厚，以及通过形状_化处理后的零件前部弯曲特征值。经_化处理后的零件的前部弯曲特征值为55?Hz，该类值得以大幅提高。将塔形支撑杆的特征值增加0.2?Hz，对于前部弯曲部件而言，特征值的增加尚无法起到明显效果。此外，即便只增加高灵敏度零件的板厚，如以增加25?kg的板件质量为例，其特征值也只能提高到35?Hz，其效果无法与_化过程相比。

3?白车身点焊焊接点位置的_化

3.1?分析方法

图12示出了点焊焊接点_化程序的示意图。该图模拟了零件凸缘部，是按20?mm?间隔设定补加焊接点的示例。原焊接点按40?mm?间距进行布置，优化后按_小20?mm?间距将其设定为_化过程的目标焊接点。根据拓扑学_化方法，只保留了对刚度有较大提升效果的焊接点。

在整车模型中，按照10?mm、20?mm、30?mm?分别调整_小焊接点间距，研究了其对刚度的影响。整车模型使用了图1所示的车体，负荷条件则使用了图2的抗扭刚度负荷约束条件，并通过实心单元描述了焊接点。相比车体上原设定的3?906个焊点，按_小20?mm?的焊接点间隔；设定了_化后的目标焊接点数为3?168个；按_小10?mm?的焊接点间隔，设定了_化后的目标焊接点数为10?932个；按_小30?mm?的焊接点间隔，设定_化的目标焊点数为1?679个。将上述焊接点设定为后续开展拓扑学_化过程的目标条件，使4个负荷条件的平顺性总和_小，使其为刚度_的约束条件，从而保留了焊接点数与_化焊接点数的比例。_化过程后保留的焊接点数都按_小焊接点间隔分别设定为200个、400个和600个。此外，使用了基于拓扑学_化过程的保留结果，生成整车模型，并通过CAE验证了其刚度。

此外，在具有高应变特性的焊接点附近补加了其他焊接点，与_化后的结果进行了比较。图13示出了通过传统方法补充焊接点的示意图。采用的方法是在应变能较大的焊接点两侧间距20?mm?的位置上各补加2个焊接点。在上述4个负荷条件下的各个焊接点上，按照应变能总和大小进行排序，将目标焊接点数设定为100个。在这100个目标焊接点的两侧，按_小20?mm?的间距补加了200个焊接点。

3.2?焊接点位置的_化分析结果

图14示出了在整车模型的各个_小焊接点间隔条件下，基于拓扑学_化过程后保留的焊接点。这是在各种焊接点间隔条件下均补充200个焊接点的结果。保留焊接点的位置主要分布于后部横向构件(后横梁)，车身B柱上、下部，A?柱及减振器塔形支撑件周边。此外，在焊接点间距较小的情况下，可看到保留的焊接点呈现密集分布的趋势；在焊接点间隔较大的情况下，可看到保留的焊接点呈现分散的趋势。

图15表示运用拓扑学_化过程，通过补充焊接点以提高车体刚度的效果。在所有_小焊接点间隔的条件下(指焊接点间距分为别为10?mm、20?mm、30?mm)，随着焊接点数的不断补充，刚度有所提高。但当焊接点间距为30?mm?时，随着焊接点数的增加，刚度提_果逐渐趋于饱和。另外，在同样补充焊接点的条件下，焊接点间隔越小时刚度提_果越明显。此类现象是由于10?mm?的焊接点间隔较小，所以能可靠地设定有利于提升刚度的焊点位置;在焊接点间隔为30?mm?的条件下，由于受焊接点间隔的制约，通常无法直接提升部件的刚度。

图16表示分别通过传统方法与拓扑学_化方法补充200个焊接点位置后的效果比较。通过传统方法补充的焊接点位置集中于后方横向构件及车身B柱的上部和下部，而通过拓扑学_化方法追加的焊接点基本分布于整个车体上。图17表示采用传统方法及拓扑学_化方法，通过补充点焊焊接点以提高刚度的效果。采用拓扑学方法的刚度提升效果比采用传统方法的刚度提升效果要高出3倍。这可认为是初期通过传统方法决定后续焊接点的位置，但却无法适应补充焊接点过程中的应变状态所导致的。另一方面，在拓扑学方法应用过程中，认为补充的焊接点位置已得以_化，以便在补充200个焊接点时使刚度达到_。

4?白车身结构用粘结剂涂覆位置的_化

4.1?分析方法

至于针对粘结剂涂覆位置的_化，使用了图1所示的白车身模型，负荷条件则与焊接点位置_化过程相同。在整车模型方面，根据在凸缘面上涂覆粘结剂的状态，运用了拓扑学_化方法，调整保留量，研究了其对刚度的影响。粘结剂通常被设定为实心单元，设定了涂覆全长为103?m?的结构用粘结剂。由于前后保险杠部、车顶部、副车架等部件并非粘结剂的主要应用部位，因此通常不被计入研究目标。

研究人员将应用粘结剂的部位设定为拓扑学_化过程的目标条件，以使4个负荷条件的平顺性总和_小。为使刚度达到_，在制约条件方面使用了保留的粘结剂量/以_化为目标的粘结剂用量的比例参数。经_化过程后保留的粘结剂的比例分别设定为80%、60%、40%和20%共4种情况。此外，运用基于拓扑学_化过程的保留结果，构建整车模型，测量了凸缘长度方向上粘结剂的涂覆长度，并对刚度进行了验证。依据粘结剂的特性，研究过程中所使用的弹性模量为3.0?GPa，泊松比为0.45，比重为1.0，并通过CAE验证了其刚度。

研究人员利用CAE_地构建了结构模型。但在使用粘结剂的情况下，该过程对人工操作依赖性较高，因而耗费了较多工时。因此，针对焊接点位置的_化过程，重点研究了通过调整粘结剂涂覆位置以提高刚度的方法。由于能实现自动化补充焊接点，因此可使工时降至原来的50%以下。运用图12所示焊接点的_化程序，采用10?mm?的焊接点间隔，对接合单元进行了配置，以使其形成接近于连续接合的状态。此外，要求接合单元与粘结剂的_化过程相一致，保留原有的焊接点。至于整车模型，相比于车体上原有的3?906个焊点，研究人员设定了_化后的目标焊接点数为10?932个。为使4个负荷条件的平顺性总和为_小，保留了3?600个接合点。通过这一保留结果，开展了针对粘结剂涂覆位置的研究。

4.2?粘结剂涂覆位置的_化分析结果

图18表示在整车模型上使用了拓扑学_化方法后的粘结剂保留位置。主要保留的涂覆位置为后部横向构件(后横梁)、车身B柱上下部、A?柱、减振器塔形支撑件周边及前围板。

应用基于焊接点位置的_化方法，为了重点研究有利于提高刚度的粘结剂涂覆位置，比较了通过拓扑学_化方法而补加的600个焊接点与采用粘结剂涂覆的位置。图19示出了这些焊接点与采用粘结剂涂覆后的_化位置。保留焊接点的位置主要为后部横向构件，车身B柱上下部，A?柱及减振器塔形支承件周边区域。与粘结剂保留的位置相比，两者分布位置大致相同。如前围板及车身后侧围板上部，则是焊接点保留较少的部位。

另一方面，通常认为粘结剂在焊接点分布致密的区域可充分发挥成效。图20表示了焊接点间隔低于20?mm?的部件，以及焊接点间隔大于20?mm?并适于涂覆粘结剂的部件。由于该方法的应用，相比于图19中间距较大的位置，由此也显示了离散焊接点的保留结果，并认为其能作为连续接合的粘结剂的应用部位(即明确指出粘结剂涂覆位置)。

图21表示将本方法应用于汽车车体量产的实例。车体为插电式混合动力汽车(PHEV)Edition车型的车体。在该车型后车门开口位置及货厢后栏板的开口位置、轮罩部等处通过拓扑学方法进行优化，并涂覆了粘结剂。

5?结语

本文介绍了拓扑学_化方法在汽车车体中的应用。就以薄板构成的车体而言，采用由实心单元构成的设计空间，运用拓扑学_化方法，可实现零件形状的_化并加强零件的_化配置。这种方法在负荷传递路线复杂的全车模型领域，能设计出质量较高的零件形状。此外，拓扑学_化方法对于焊接点位置及粘结剂涂覆位置的_化也有着较好效果。同时，通过整车模型能有效优化焊接点位置及粘结剂涂覆位置。今后，可逐渐扩大拓扑学_化方法的应用领域。

注：本文发表于《汽车与新动力》杂志2020年第3期

作者：[日]?斉藤孝信等

整理：彭惠民

编辑：伍赛特

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

基于汽车电控技术的现代汽车维修策略有哪些？

我认为基于汽车电控技术的现代汽车维修策略有下面几点：

1 、不断提高维修人员专业素质水平

汽车电控技术的发展促进了汽车行业的更新换代，汽车维修设备也要不断更新，维修人员需了解新的维修设备如何使用，探究用更便捷的设备诊断故障，为汽车维修提供辅助信息。新时期，汽车控制系统中融入更多的自动化、信息化设备，也就需要维修人员对此类设备有所了解，自身专业素质水平要跟上时代发展需求，以现代化的设备和更专业的维修理念，更新汽车维修服务方式。

2、 发挥大数据技术价值，充分利用维修数据

伴随新时期大数据技术不断发展，

大数据技术逐渐融入汽车维

修领域，促进汽车领域进一步发展。目前汽车领域出现的诸多类型、品牌及新装备、新功能，都会对汽车本身的结构及控制系统造成一定影响，尽管提高了汽车自身控制系统整体自动化程度，但大数据技术的应用使汽车的故障也呈多样化发展，给汽车维修工作带来很大挑战。汽车结构及控制系统依赖网络信息技术的发展，网络数据可在维修人员对不同类型汽车、不同故障类型维修时，引导维修人员针对出现的问题更好地整合、分析，迅速找到车辆故障发生的原因，打破维修人员凭借经验判断故障的格局。

3、 对汽车诊断及检测技术优化创新

现代化汽车系统各项仪器更加精密，汽车保养周期进一步缩短，汽车维修需求也逐渐增多。而面对愈加复杂的汽车整体结构及多样化的汽车故障，传统故障检测技术的弊端更加明显，例如速度慢，且无法检出汽车潜在的安全隐患问题，汽车诊断及检测技术与优化创新势在必行。

4、 注重使用汽车诊断设备

汽车电控技术的发展是汽车维修中经常会用到新型诊断设备，结合现代化的故障诊断原理，使诊断的_终结果符合现代汽车维修需求，合理利用时代前沿的各种电子诊断设备，应用到汽车领域，以信息技术为主导，充分发挥信息技术对维修工作的优势，维修人员在工作中融合多种汽车诊断技术和装置，在实践中积累维修经验，同时可提高车主对维修服务的满意度。

自动驾驶原理

汽车自动驾驶的原理是基于环境感知技术，根据决策规划出目标轨迹，通过侧向控制和纵向控制系统配合，使车辆在行驶过程中能够准确，稳定跟踪目标轨迹，可以实现如速度调整，距离保持，换道和超车等基本操作的。

自动驾驶的原理其实就是让电脑来通过各种摄像头传感器，根据前方的障碍物，然后进行调整。可以实现加速减速，也都是根据路况来确定。

汽车自动驾驶技术包括视_摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现，谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。

就这点而言，自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。

驾驶辅助系统（DAS）：目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。如“车道偏离警告”（LDW）系统等。

部分自动化系统：在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统，如“自动紧急制动”（AEB）系统和“应急车道辅助”（ELA）系统等。

高度自动化系统：能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控车辆的职责，但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。

长城汽车扩大基于新_的产品阵容

意义：

长城汽车基于CHB_，扩大了哈弗SUV的产品阵容，推出H2、H4、H6和F7等车型，并推出了更高定位的WEY品牌SUV。

展望：

根据这家汽车制造商发布的信息，“柠檬”_将是一个可覆盖A级至D级车型的模块化_，轴距范围从2,650毫米至3,005毫米不等。基于“柠檬”_打造的车型整车长度范围从4,200毫米至5,100毫米不等。这个灵活的_能够覆盖整个哈弗产品线的生产，包括H9等全尺寸车型。

中国汽车制造商长城汽车正在通过“柠檬”和“坦克”两个新_，扩大其产品阵容。长城汽车预计将基于其“柠檬”_在高端品牌WEY旗下推出一款新车型，而_基于“坦克”_打造的产品将是坦克300。

据国内媒体报道，新款WEY车型将是一款B级运动型多用途车（SUV），其定位在紧凑型SUV?WEY?VV5之下。该车将搭载与新一代哈弗H6相同的1.5升涡轮增压发动机。这两款车型都基于相同的“柠檬”架构打造，长城汽车表示，其“柠檬”_可以适配多种动力系统，包括传统燃油动力（ICE）、混合动力以及燃料电池技术。新车型预计将被命名为VV3，将于2021年投产。根据我们收到的关于“柠檬”_和WEY品牌产品结构的相关信息，VV3可能将成为领克06的竞争对手，领克06是领克品牌_小的车型。这款B级车型的推出将进一步扩大WEY的产品阵容以吸引年轻一代消费者，并有助该品牌抵御领克的产品攻势。

除了VV5和VV6等都市跨界车型外，长城汽车还打算借助其全新的“坦克”_，为WEY品牌增添不同的元素。该架构支持通过技术集成以改善车辆的驾驶、操纵和越野能力。_基于“坦克”_打造的车型坦克300将于今年晚些时候加入WEY日益扩大的产品阵容。坦克300是一款四四方方的复古SUV，外观与吉普牧马人类似。新车型将使长城汽车能够吸引热爱越野SUV的购车者，这一细分市场目前由吉普和北汽旗下的北京品牌占据主导。

IHS?Markit?观点深度解析

长城的CHB_为其SUV车型的产量提高做出了巨大贡献。长城汽车基于CHB_，扩大了哈弗SUV的产品阵容，推出H2、H4、H6和F7等车型，并推出了更高定位的WEY品牌SUV。在市场对H6需求强劲的支持下，长城汽车在过去5年里迅速扩大了CHB_的产量。我们的轻型汽车生产数据显示，2019年基于CHB_的产量超过80万辆，相比之下，2017年为65万辆。

得益于CHB_的产能相对可观，长城汽车可以将其新一代车型的生产转移到新的“柠檬”和“坦克”_上。根据这家汽车制造商发布的信息，“柠檬”_将是一个可覆盖A级至D级车型的模块化_，轴距范围从2,650毫米至3,005毫米不等。基于“柠檬”_打造的车型整车长度范围从4,200毫米至5,100毫米不等。这个灵活的_能够覆盖整个哈弗产品线的生产，包括H9等全尺寸车型。长城汽车还打算将_新的动力系统技术引入基于新_的车型。长城汽车即将推出的核心发动机系列是其全新一代4N20系列2.0升涡轮增压发动机。长城汽车开发的这款全新发动机_功率可达180千瓦，峰值扭矩可达380牛·米。WEY即将推出的SUV车型就将搭载4N20发动机和新研发的9速双离合变速箱。

长城汽车新_的通用性以及这些模块化架构所支持的技术将会在哈弗大狗等未来车型中展示。哈弗大狗预计在今年晚些时候上市。这款新车型基于“柠檬”_打造，长城汽车表示其拥有出色的越野能力并且配备了博格华纳_新的四轮驱动系统。另外，该车型还配备了一个全地形控制系统，允许驾驶员根据道路和路面情况调整驾驶模式。

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大众汽车是基于哪些考虑才开展大众自造活动的

如下：

（1）要改变长期以来传统保守的品牌形象；

（2）数字化时代和社交媒体的出现使“大众自造”具备了条件（可行性）；

（3）消费结构的改变，尤其是年轻阶层的崛起，使“大众自造”具有了必要性。

从整个案例看，企业还可能考虑到了：开展“大众自造”可以更好地了解市场需求，发挥目标顾客的创造性，宣传企业，总体起到降低成本的作用。

介绍

大众汽车（德语：Volkswagen）是一家总部位于德国沃尔夫斯堡的汽车制造公司，也是_四大汽车生产商之一的大众集团的核心企业。2019年位居《财富》_500强第9位。

Volks在德语中意思为“国民”，Wagen在德语中意思为“汽车”，全名的意思即“国民汽车”，故又常简称为“VW”。台湾译为福斯汽车，港澳、大陆译为大众汽车或福士汽车。整个汽车集团在2012年产销超过907万辆，大众品牌则超过574万辆。

好了，今天关于汽车基于就到这里了。希望大家对汽车基于有更深入的了解，同时也希望这个话题汽车基于的解答可以帮助到大家。