整车的动力总成的性能优化不仅涉及到整车的结构设计、发动机整体性能（整个运 行范围）的优化，而且更重要的是动力系（发动机）和传动系（整车）的优化匹配。过 去，在整车开发中往往忽略了这个关键部分：或没有引起足够的重视，或没有实现同步 开发；没有合适的评判体系（尤其是综合评判），试验和模拟计算以及设计不能协调等 等。所以，整车动力总成的性能达不到最佳状态。 本项目从 1996 年开始，经过 10 余年的研究，建立了动力总成的综合评价体系，进 行了模拟计算（商用软件）与试验技术（试验台架和方法、国家标准等）协调性的研究， 收集、整理了动力总成设计的国家和企业标准，建立了较完善的、可行的、具有实用价 值的整车动力总成开发体系，先后完成了国内 4 个公司委托的科研项目。 本项目提出的“整车动力总成综合评价体系”经与企业合作的科研项目实用验证， 证明对提高动力总成的综合性能是有理论意义和实用价值的。 本项目的部分研究成果 “整车动力总成综合性能评价体系构建、模拟计算和试验的协 调以及在整车开发中的应用“获得 2006 年汽车行业科技成果二等奖。 

在给定的汽车车身设计区域内寻求结构具有最优化材料分布，使得在规定的载荷和边界 条件下，汽车车身结构具有最大刚度。设计时：①车身结构拓扑优化工作在车身大骨架的初始划分阶段即进行；②以求出的结构最优拓扑解为指导，结合车身结构设计的实际经验，在 原有车身结构的基础上建立优化车身结构的概念性 CAD 模型。经过拓扑优化后的车身结构， 其刚度可提高 1.35 倍。适合于对轻型客车、微型客车的车身结构进行拓扑优化设计。

解决奥氏体不锈钢、高强度钢和超高强度钢、钛合金及镍基合金的切削加工难题，优化加工工艺方案，包括刀具的结构与参数优选，切削参数的选择与优化，工艺路线的确定，冷却润滑方案的制定等，提高加工效率与经济效益。主要内容包括：（1）刀具的选型及结构优化 根据被加工材料的物理力学特性，选择合理的刀具材料及结构，进行下列工作：①不同涂层材料切削仿真对比；②不同刀具角度的切削仿真对比；③不同刃型的切削仿真对比，主要考察直线刃、圆弧刃、倒棱、修光刃等单一刃型及复合刃型对切削结果的影响规律。

转向系统刚度强度是影响汽车稳态特性的重要因素，而转向系统NVH性能是汽车舒适性的重要评价指标。因此，铝合金转向支撑的轻量化设计是一个需要满足刚度和模态以及重量要求的多学科优化设计问题。本成果为在建立现有的某款转向支撑系统的高仿真度模型基础上，使用拓扑优化设计方法对其原有的概念方案进行重设计。提出面向转向系统轻量化的多学科优化策略，形成转向支撑系统概念设计阶段的高效优化流程，为面向轻量化设计的汽车零部件优化设计提供可借鉴的方法和途径。

在国内多翼离心风机优化设计方面，西安交通大学刘小民教授课题组针对多翼离心风机的高效低噪优化开展了大量研究，主要包括多翼离心风机的参数化优化，基于仿生叶片的风机设计优化等。诸永定基于Kriging代理模型及遗传算法，针对抽油烟机用多翼离心风机进行优化设计，优化结果显示风量提升4.4%，效率由20.15%提升至21.73%，所采用的方法可以显著减少CFD的优化迭代次数。针对以上总结，可见国内对于多翼离心风机的优化设计主要以常规家电为主，针对环境试验箱所用多翼离心风机优化设计尚缺乏针对性研究。

发明专利 “ 一种基于小波差分算法的电缆故障测距方法应用于电力电缆在线故障定位 ” ，证书证号 955827 ，专利号 ZL 2010 1 0235507.7 。该方法用于电力电缆的在线故障测距。

本发明公开了一种基于类相似性测量的实时目标跟踪算法，目标跟踪对实时性要求非常高，在目前 主流的基于检测跟踪的框架下，根据测试样本与目标类和背景类的相似度比较来确定目标在新帧中的目 标位置。本方法首先在当前帧采集目标类和背景类集合，计算出它们的统计特征，并在下一帧采集测试 样本集合。本方法定义了一种计算测试样本与类之间相似度的量化标准，通过找出与目标类相似以及和 背景类不相似的测试样本来确定目标位置。本方法明显提高了跟踪的实时性以及跟踪精度。

本发明公开了面向大规模图像视觉特征的多维倒排索引与快速检索算法，包括：利用图像的视觉特征训练增强型残差量化所需的多层码书，并利用所训练的码书构建多维倒排索引；根据已训练完成的码书，对图像视觉特征进行量化和编码，同时根据计算得到的编码将其插入到倒排索引中对应的倒排列表；利用查询图像视觉特征对所构建的多维倒排索引进行查询，获得查询候选集；利用自适应超球体过滤对查询候选集进行优化，对过滤后的查询结果排序，从而完成图像视觉特征的检索。本发明的方法通过对图像特征进行量化和编码，提高图像特征的量化效率；利用所生

1.痛点问题 协作机器人与人类共享工作空间，通过直接（即物理上）或间接地与人类交互共同开展操作任务。相比传统工业机器人，协作机器人有更高的安全性和更易于编程的特点，能够通过人类示教部署于各种不同的任务并灵活地与人类配合。随着传统工业机器人带来的效率提升趋于饱和，能够安全配合人类的协作机器人能够进一步提高制造业的生产效率，带来可观的经济效益。然而，现有的协作机器人存在以下两大痛点问题。 问题一：安全和效率之间的权衡一直是人机交互中未系统解决的开放性问题。当存在人机直接接触时，为了保证人的安全，现有的协作机器人是通过中止正在进行的任务、顺从人的干预以保证安全；然而，不论人是有意地干预（即工人直接抓取机械臂来引导其任务）还是无意地接触机器人，都将造成机器人暂停手头工作；直到人类停止干预，机器人才能继续执行它的任务。虽然这种人机协作方式能够保证机器人与工人合作的安全，但因为机器人需要在不同的工作模式之间切换，其工作效率将会受到影响。 问题二：如何提高人的示教效率为协作机器人的另一大痛点问题。协同机器人多用于能够灵活拆装的生产线，以适应新的任务，因此新任务的编程效率很大程度上决定了工作效率。基于人类示教的编程方式具有自然、本能的优势，能够直接传递人类的操作技巧与经验。其中，将示教轨迹参数化为可以编辑修改、适应不同任务的形式是提高效率的核心问题。该示教轨迹不光应该包含机器人末端的运动数据，而且应该包含同时调整的冗余关节运动数据，从而同时完成末端主任务与关节避障任务，以适应工作环境。现有的示教方式未能结合离线示教与在线介入，因此无法适用于需要同时记录机器人末端和关节的示教任务。 2.解决方案 本项成果基于增强现实-触觉感知技术，开发了混合交互接口与人机互补操作算法，以解决上述痛点问题。 ①对于问题一，本项成果提出了自适应视觉控制与零空间阻尼控制的协作框架：在有限视场、未校正相机、关节奇异的情况下，保证了机器人在整个工作空间内的全局稳定性；在不影响机器人末端任务的前提下，允许人类专家随时、安全地介入以改变机器人关节姿态，以应对环境动态变化或突发事件，从而实现了安全与效率并重的人机协作方式。 ②对于问题二，本项成果构建了增强现实-触觉感知的混合接口，让人类专家可以在任务和冗余联合空间进行双手演示，同时记录机器人末端与机器人关节的数据。示教轨迹基于DMP方法进行参数化，能够根据不同任务所需的末端位置、关节角度、运动速度进行自适应调整，在保证末端任务精度的同时完成关节的避障任务。 技术核心： ①基于增强现实-触觉感知的混合交互接口; ②用于双手示教的机器人轨迹学习方法; ③自适应全局稳定控制算法。 预期产品：用于人机互补协同操作的设备与软件 3.合作需求 1)资金需求：本项成果开发的人机互补协作平台，在硬件与软件研发阶段需要资金投入，需约250-500万元人民币； 2)孵化资源：公司研发所需办公及研发场地、实验室、分析与测试实验室等； 3)团队：协作平台开发团队、商务开发与合作团队、财务、法务等支持团队； 4)生产制造企业合作：提供人机协同操作的场景与需求，开展工厂真实环境的测试与部署； 5)基础研究合作：与协作机器人、增强现实、触觉感知方向的国内外基础研究团队合作，开发新的交互设备与算法。