汽車安全與節能學報
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汽車安全與節能學報
關注()- 期刊周期：季刊
- 期刊級別：北大核心
- 國內統一刊號：11-5904/U
- 國際標準刊號：1674-8484
- 主辦單位：清華大學
- 主管單位：教育部
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《汽車安全與節能學報》2009年10月由國家新聞出版總署批準，2010年3月創刊，是面向國內外征稿及發行的汽車專業學術期刊，設綜述展望、汽車安全、汽車節能與環保等欄目，涉及化學、醫學、材料學、生物學、燃燒學、智能模擬和機械等多個領域，刊登能代表國內外汽車領域學科發展前沿的基礎理論與工程實驗研究方面的創新性的學術論文。
編委會由50余位相關領域國際知名專家組成。中國工程院院士柳百成任主任委員，倪維斗、郭孔輝、盧秉恒、鐘志華等院士任副主任委員，陳清泉、衣寶廉、林忠欽等院士任委員，美國國家工程院院士Albert I. King和大圣泰弘 (日本)、永井正夫 (日本) 、Rolf D. Reitz (美國)、Richard Stone (英國)、Henning Wallentowitz (德國)等國際著名學者任特約委員。
《汽車安全與節能學報》繼2012年被波蘭《哥白尼索引》(IC)、美國《化學文摘》(CA)、美國《烏里希期刊指南》(UPD)等國外著名數據庫收錄后，2013年又在國內數據庫收錄上取得了新進展，先后被《中國科技論文統計源期刊(中國科技核心期刊)》(CSTPCD)和《中國科學引文數據庫》(CSCD)收錄。
汽車安全與節能學報雜志欄目設置
綜述展望、汽車安全、汽車節能與環保
汽車安全與節能學報雜志榮譽
CA 化學文摘(美)CSCD 中國科學引文數據庫來源期刊(含擴展版)Pж(AJ) 文摘雜志(俄)萬方收錄(中)上海圖書館館藏哥白尼索引(波蘭)國家圖書館館藏知網收錄(中)維普收錄(中)中國期刊全文數據庫(CJFD)
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《汽車科技》(雙月刊)創刊于1973年，由東風汽車有限公司科技情報所主辦。以展示汽車科技成果，報道汽車行業信息，匯集汽車專家論述，傳播汽車實用技術為宗旨，以準確、及時傳遞科技信息為已任。本刊除為汽車行業的工程技術人員和大學教師及在校大學生提供權威性、科學性的科技信息外，還為汽車愛好者和使用者提供具有知識性、史料性、信息性等內容的文章及有收藏價值的圖片。主要欄目：特稿、設計研究、試驗測試、計算機應用、設備工裝、管理、使用維修。
汽車安全與節能學報最新期刊目錄
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摘要：傳統模型預測控制（MPC）控制器的權重矩陣通常依賴人工經驗調參，難以適應復雜動態環境，因此，提出一種基于反向傳播（BP）神經網絡的MPC權重矩陣自適應調整的方法。建立MPC智能車輛動力學模型分析不同權重系數對車輛軌跡跟蹤性能的影響，構造數據訓練BP神經網絡模型，利用Matlab/Simulink搭建BP神經網絡自適應MPC控制器與Carsim聯合仿真，最后從不同車速和路面附著系數2個方面設計雙移線...
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摘要：為了評估機械按摩座椅在車輛發生追尾碰撞時可能帶來的潛在致傷風險，該文采用HybridⅢ第50百分位男性假人模型，針對普通車用座椅和機械按摩座椅，依據仿真模型進行追尾碰撞試驗，并著重對乘員的頭部、頸部、胸部及腰椎損傷進行分析。結果表明：采用3 ms合成加速度作為胸部損傷評價指標，機械按摩座椅與普通座椅的數據分別為26.6 g與27.7 g，均滿足要求。對于歸一化頸部損傷準則(Nij 基于多目標優化的輕型商用車線控制動系統結構參數設計 摘要：為了滿足輕型商用車制動需求，提出了一種基于多目標優化的線控制動（BBW）系統結構參數優化設計方法。該方法通過設計線控制動系統基本構型，建立制動力、傳動效率和執行機構末端運動速度的優化目標函數及約束條件;采用模糊層次分析法計算每個目標函數的權重，線性加權獲得多目標綜合優化函數。基于該綜合優化函數，通過粒子群優化算法求解多目標函數最優值，得到線控制動系統結構優化參數，使線控制動系統結構綜合性能達到最優... 太陽光照下夾層風擋玻璃吸能特性仿真研究 摘要：為了研究太陽光照對夾層風擋玻璃吸能特性的影響，該文提出了太陽光照影響聚乙烯醇縮丁醛（PVB）中間層溫度，進而影響夾層玻璃力學性能的光熱—力學耦合仿真模型。對太陽光照下玻璃升溫過程進行光熱建模，將中間層溫度結果通過動態力學分析（DMA）實驗轉化為PVB中間層模量，將其作為頭模型—風擋玻璃碰撞有限元模型的輸入，計算風擋玻璃的吸能能力和行人保護性能。結果表明：在夏天風擋玻璃透射太陽功率為700 W/m<... 基于模糊MPC的無人礦卡橫向控制 摘要：為了應對轉向遲滯，提高無人礦卡橫向控制的精度，提出了一種基于模糊模型預測控制（FMPC）的無人礦卡橫向控制算法。建立車輛動力學模型和跟蹤誤差模型，設計基于動態預瞄時間的車輛狀態預測方法，根據預瞄后的車輛狀態計算跟蹤誤差。進一步，通過結合模糊控制，設計了基于橫向誤差與航向角誤差自適應調節權重矩陣的模型預測控制（MPC）控制器。利用硬件在環仿真實驗與實車實驗驗證所提算法的有效性。結果表明：硬件在環仿真... 端到端的多任務車輛自動駕駛行為決策模型 摘要：針對自動駕駛決策任務中時空特征處理和任務間依賴性問題，該文提出一種基于三維窗口自注意力機制的端到端駕駛決策模型。通過窗口自注意力計算輸入序列的時空特征，結合多任務學習和損失權重分配，提取駕駛視頻特征并預測車速和轉向角。結果表明：該模型在車輛轉向角預測和速度預測的準確率分別達到了86.32%和85.36%，優于FMNet、Swin-Transformer和MobileT-DSM等模型，且計算量僅為5... 基于SIMP和GRSM算法的重型貨車車架多目標結構優化 摘要：為了解決重型貨車車架的變形開裂問題，對車架進行高強度輕量化的多目標結構優化研究。以某11 m重型貨車車架為研究對象，通過Hypermesh前處理軟件建立有限元模型。利用固體各向同性懲罰微結構材料法（SIMP）對原車架進行多工況多目標拓撲優化，找到車架的最佳受力結構。利用全局響應面法（GRSM）對車架進行多目標尺寸優化，以降低車架質量。在滿載彎曲、滿載扭轉、滿載轉彎和滿載制動工況下，對車架進行靜力學... 基于融合感知的自動駕駛汽車AEB控制研究 摘要：針對現有自動緊急制動（AEB）系統在復雜場景中易出現障礙物誤識別、未充分考量前車加速度干擾及控制精度不足等問題，該文提出了一種融合視覺與激光雷達（LiDAR）感知的障礙物檢測方法。通過設計基于模型預測控制（MPC）的分級AEB控制策略獲得期望的制動減速度，并采用比例-積分-微分（PID）控制器對車輛的制動器主缸壓力進行控制。結果表明：提出的障礙物檢測方法能夠在復雜場景中準確識別障礙物；控制器能夠使... 基于深度強化學習的入口匝道流量調控方法 摘要：針對當前基于強化學習的匝道控制方法對策略訓練中的學習成本、策略遷移性等研究不充分，導致控制策略難以在實際中應用的問題，該文提出一種匝道控制策略優化的強化學習方法，并通過大量仿真實驗對方法的可移植性進行了深入研究。構建匝道控制模型，提出基于深度強化學習的模型訓練方法；選取雄安新區對外主干路網中榮烏高速公路某合流區瓶頸作為實驗場景，利用深度強化學習算法對模型進行訓練，并將訓練過程中控制策略的表現與經典... 《汽車安全與節能學報》征稿簡則 摘要：<正>《汽車安全與節能學報》是由中華人民共和國教育部主管、清華大學主辦、清華大學智能綠色車輛與交通全國重點實驗室（原汽車安全與節能國家重點實驗室）承辦的學術期刊（2023年改為雙月刊），公開發行。每論文配有唯一的DOI號。現已被國內外多家著名檢索機構收錄，包括荷蘭《文摘與引文數據庫》（Scopus）、俄羅斯的《文摘雜志》（AJ, VINITI, Abstracts Journal）、《... 基于跟馳對的CO2排放特性的生態車輛跟馳策略 摘要：提出了一種在智能網聯汽車環境下的混合交通流的生態車輛跟馳（ECF）策略，探索其跟馳行為的CO2排放。基于車輛軌跡數據，提取多測度的跟馳行為特征參數。建立了極端梯度提升（XGBoost）模型，利用加性解釋（SHAP）算法計算并分析了跟馳行為特征參數對跟馳過程中CO2排放量的影響規律。標定了人工駕駛車輛的智能駕駛員模型，并基于城市交通仿真（SUMO）平臺以及... 基于SQP和GRNN的商用客車動力學參數自適應辨識 摘要：提出了一種基于廣義回歸神經網絡（GRNN）模型和序列二次規劃（SQP）算法的自適應辨識策略，用于獲取商用客車動力學參數并對其實時辨識。建立GRNN模型，用SQP算法獲取GRNN模型的訓練集對其進行訓練，使其根據車輛的運行狀態，自適應辨識出關鍵參數；搭建TruckSim與Matlab/Simulink聯合仿真平臺，在不同工況下進行仿真試驗。結果表明：相較于固定參數模型，在正弦波轉角工況下，采用該模型... 基于聲學頻譜-時域信息融合的噪聲環境中應急車輛檢測 摘要：為實現汽車在高速行駛過程中的車外應急車輛警笛聲檢測，提出一種基于頻譜—時域特征融合的車載檢測方法。對輸入聲音信號執行快速Fourier變換并計算對數Mel譜圖以獲得頻域特征；采用卷積神經網絡在時域中建模聲音波形，得到其時域表示。利用坐標注意力網絡對頻域與時域特征進行融合與增強，并將融合結果輸入分類器以實現檢測。在公開和實采數據集上進行了實驗。結果表明：在LSAD-EVSRN數據集上，受試者工作特征... 《汽車安全與節能學報》稿件要求(節錄,2025年) 摘要：<正>本刊只刊登首發稿。來稿應遵從中華人民共和國的法律、法規;具有創新;文字流暢，結構合理，立論科學推理嚴謹;正確使用國家法定計量單位(包括量名稱、量符號與量單位)、數字用法、標點符號。如果為涉密項目產出論文，作者須提交所在單位的保密審批意見。為保證作者的署名權和知識產權，要簽訂《出版合同》，全體作者應在《出版合同》上簽名。如果為涉密項目產出論文，作者須提交所在單位的保密審批意見。為保... 基于深度生成網絡的夜間車道線檢測方法 摘要：為保障夜間車輛的安全行駛，準確識別夜間車道線并做出車道偏離預警，提出了用于夜間圖像增強的深度生成網絡EnhanceGAN和基于Transformer的端到端車道線檢測網絡AttentiveLSTR的夜間車道線檢測方法，并進行實車實驗。深度生成網絡EnhanceGAN將改進后的UNet作為網絡的生成器，采用兩層嵌套的U形結構擴大感受野，添加Markov局部判別器和組合損失函數增強車道線邊緣、紋理等細... 基于深度強化學習的智能網聯車輛盲區通行策略 摘要：為防止車輛通過視覺盲區時與盲區竄出的行人發生交通事故，提出了一種基于深度強化學習的智能網聯車輛（ICV）盲區通行策略方法。針對典型的盲區場景建立了數學描述模型；兼顧車輛通行安全，效率和舒適3個指標，基于“深度雙Q網絡”（DDQN）計了深度強化學習模型，該模型采用即碰時間（TTC）的指標，建立了一套具有物理可解釋性的獎勵函數，模型輸出為車輛的油門和剎車踏板深度。在3個典型場景中開展了車輛通行仿真實驗... 基于自適應分割網絡的隧道車道線檢測 摘要：針對隧道場景中傳統圖像分割方案存在依賴先驗知識、適應性差等問題，提出一種基于自適應分割網絡的車道線檢測方法。首先設計了一種基于光照特征的子區域規劃方法，通過提取光照特征信號來自適應地判斷多區域分割必要性并實時給出對應的子區域配置方案；其次，提出一種基于改進Otsu的車道線區域分割方法，各子區域可獨立地根據光照程度調節分割閾值，實現對車道線區域的精確分割；最后設計了一種動態感興趣區域更新方法，根據前... 相關科技期刊推薦 核心期刊推薦
