随着能源危机的加剧和排放法规的日益严格，新型天然气发动机-电机混合推进型式成为了解决节能减排的有效手段，但是综合分析排放性能离不开高保真的天然气发动机排放模型。因此，文章提出了一种新型的基于全连接神经网络的高保真排放模型。首先，对全连接神经网络的理论基础和所解决进行阐述；其次，通过试验测试的关键参数进行异常数据和数据标准化处理，来提前避免参数间的数值范围和异常点对排放模型造成不可靠的问题；然后通过全连接神经网络学习与搭建适用于分析天然气发动机排放输出的高保真模型；最后通过评价指标验证了所提出排放模型的有效性和可靠性，为进一步排放性能分析提供了新的建模思路

节能减排、低碳出行已成为一种潮流并引导着行业变革。在“双碳”目标提出的大背景下，润滑油行业如何进行低碳化发展无疑是对众润滑油企业的巨大挑战。从绿色润滑油概念的提出，到洁净能源规模化、生产过程低碳化，国内外品牌进行多措改革，国内知名润滑油品牌昆仑润滑坚持“军工品质 大国重器”的品牌理念，一直致力于低碳、环保、节能的润滑油发展，践行双碳目标，迎战零碳时代。

针对车辆驻停时内部生命监测的问题，采用77GHz毫米波技术，可以精确测量毫米量级的轻微移动，从而达到检测活体的目的。本文利用77GHz毫米波雷达反射回波，通过信号处理算法获取物体在车辆内部的位置信息及微动参数，在确定位置的同时进行心跳和呼吸补充检测，综合信息得到车内有无生命体。提出的算法可实现对车辆熄火状态下的有无生命体检测，增加了用车安全性。

以某款单轴并联式混合动力轻型卡车为目标车型，在保持动力性的前提下，构建了一种基于学习的等效油耗最小策略的控制策略。基于AVL CRUSIE搭建整车模型，Matlab/Simulink搭建能量管理策略，制定基于规则的控制策略，为了提高整车燃油经济性，制定ECMS（Equivalent Consumption Minimum Strategy）控制策略，等效因子初始值与工况之间有密切关系，在此基础上，制定基于工况识别的A-ECMS，在NEDC和CHTL-LT工况下仿真分析。结果表明：与基于规则和ECMS相比，百公里油耗量显著下降，燃油经济性得到提高，SOC（State Of Charge）稳定性控制效果更好。

以一台高压共轨柴油机为基础，在进气歧管处加装甲醇喷射系统，同时缸内两段直喷（预喷+主喷）煤制费托合成柴油（Fischer-Tropsch diesel, F-T柴油），搭建F-T柴油/甲醇（F/M）双燃料发动机试验台架，在转速2000r/min，负荷25%、50%、75%和100%下分别探究不同甲醇替代率对发动机排放性能的影响，同时为实现F-T柴油/甲醇反应活性控制压燃模式（Reactivity Controlled Compression Ignition，RCCI）探寻理论基础。结果表明：与单燃料压燃模式相比，F/M双燃料燃烧模式的HC、CO、Soot、甲醇和甲醛排放均有所增加，且随着甲醇替代率的增大而增加，随负荷升高而下降；CO2、NOx和NO排放随着替代率的增大而减小，随负荷的升高而增加；NO2排放随甲醇替代率和负荷的增大而增加。试验结果证明，简单的在进气歧管加装甲醇喷射系统，并不能实现高效低排的RCCI燃烧模式，需对其喷油策略和喷油系统进行比较深入地研究与匹配。

燃料电池作为一型新型能源动力已经越来越受到世界各国军方的广泛重视，本文将从未来我国军用装备采用燃料电池动力系统的视角出发，通过对不同燃料电池系统的技术特点、成熟度和装车适应性分析了其作为军用动力的可行性。从能源携带、能量转化和能量输出三个维度，重点对质子交换膜燃料电池动力系统与传统燃油动力系统的技术数据对比分析。论述了质子交换膜燃料电池作为军用车辆动力系统的优势和面临的技术挑战，探讨了未来军用燃料电池动力系统技术发展方向。

随着节能减排的需求和国家政策的扶持，燃料电池车逐渐走进人们的视野，因此储氢系统 的安全性备受世人关注，为了确保储氢系统的安全性，其储氢系统的安全强度至关重要。通过对某 车型储氢系统进行静强度分析、轻量化分析、随机振动、疲劳分析及碰撞仿真分析，探究结构薄弱 位置并进行优化，分析结果对储氢系统的结构优化设计具有一定指导作用。

计算成本和模型分辨率之间的矛盾是车用永磁电机电热耦合仿真面临的主要挑战。本文基于GT-SUITE和JMAG-RT提出一种实用的电机电热耦合仿真方法，兼顾分辨率和计算成本。该方法包含高精度的电机模型、详细的电机内部热管理、电机外部冷却回路、电机控制器以及整车模型。该方法既能得到电机内部详细的温度分布，也能反映温度对电机性能的影响。同时计算成本可接受（1800秒的CLTC-P瞬态工况，用时30小时）。

针对柴油机燃油系统振动信号含有大量噪声且难以提取故障特征的问题，提出了一种基于经验小波变换（EWT）和奇异值分解（SVD）的信号去噪算法。首先，对燃油信号进行EWT自适应分解，得到若干个经验模态分量；然后利用能量熵增量和频域互相关系数准则将经验模态分量分为信号主导分量和噪声主导分量。利用奇异值分解对噪声主导分量进行消噪重构，根据奇异熵增量谱确定重构阶次，消除噪声，准确提取燃油信号的特征向量。实验结果显示，优化的EWT-SVD方法整体优于经验模态分解（EMD）、EWT方法，信噪比分别提高了35.03%和21.16%，均方根误差分别降低了52.84%和30.25%，有效减少了噪声分量，精准提取特征向量，准确实现故障识别。

针对共轨燃油系统喷油器非线性故障信号故障模式识别准确率低等问题，提出了一种基于集成经验模式分解(EEMD)信息熵和灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)结合的共轨燃油系统喷油器故障诊断方法。首先利用EEMD对喷油器运行状态的故障信号进行分解，根据相关系数筛选有用的本征模态分量(IMF)并对其进行信号重构完成信号的降噪处理，随后对降噪信号进行特征提取，将信号的信息熵作为特征向量输入到GWO-SVM分类器中进行喷油器故障的分类识别。通过试验验证了该方法的有效性和可行性，结果表明，提出的方法能有效的诊断其实际运行工况，提高喷油器的故障模式识别准确率，为共轨燃油系统的正常运行提供可靠保障。