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学院简介：成果数量：22010

北京理工大学机械与车辆学院是国内知名的机械类专业学院，综合实力处于国内同类高校前列，部分研究方向达到国际先进水平，建院以来为我国国民经济和国防工业培养了大批杰出人才。学院下设车辆工程系、热能与动力工程系、制造工程系、交通工程系、机电科学基础部、工程训练中心、学科基础实验中心、学院办公室等单位。学院现... [详细]

本院科研趋势： 发文数量 期刊收录
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[外文期刊] Brain-computer Interface Analysis Based on Motor Imagination

作者： Qing Yang1;Yanzhong Zhang2; （1School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China2Department of Information, Beijing University of Technology, Beijing, 100124, China）

出处： Academic Journal of Computing & Information Science 2022 Vol.5 No.1 P76-79

关键词： Brain-Computer Interface;Awareness Recognition;Motion Imagination

摘要： Brain computer interface technology, also known as BCI, is a kind of human brain consciousness signal collection, conversion, analysis, interpretation ...

[外文期刊] The effect of particles on the dynamics of fluid flows around an obstacle.

作者： Lin, Shengxiang1;Xia, Huanxiong1;Liu, Jianhua1;Wang, Honglei2; （1School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China 2Tiandi Science and Technology Co., Ltd., Beijing 100013, China）

出处： AIP Conference Proceedings 2022 Vol.2425 No.1 P1-4

摘要： The two-way fluid-solid coupling model is developed to numerically study the effect of particles on the dynamics of fluid flows around an obstacle. Fl ...

[外文期刊] Editorial. SCIE EI

作者： Foley, Aoife M1;Liu, Kailong2;Roberts, Clive3;Wei, Zhongbao4;Clarke, John-Paul5;Fang, Sidun （1School of Mechanical and Aerospace Engineering, Queen\'s University Belfast, Belfast, BT9 5AH, UK 2WMG, The University of Warwick, Coventry, CV4 7AL, United Kingdom 3School of Engineering, University of Birmingham, Birmingham, UK 4National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China 5Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics, The University of Texas at Austin, United States）

出处： Energy 2022 Vol.246

[外文期刊] A Novel Operational Data-Driven Battery Open-Circuit Voltage Characterization mining method for Large-Scale Applications

作者： Cheng Chen1;Rui Xiong1;;Ruixin Yang1;Hailong Li2; （1National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China;2School of Business, Society & Engineering, Mälardalen University, Västerås SE-72123, Sweden）

出处： Green Energy and Intelligent Transportation 2022 P100001

关键词： Li-ion battery;OCV-SOC;state-of-charge;state-of-health;operational data

摘要： Accurate battery state estimation is the premise of battery management for electric vehicles and energy storage, and the relationship between battery ...

[外文期刊] Online Power Management Strategy for Plug-in Hybrid Electric Vehicles Based on Deep Reinforcement Learning and Driving Cycle Reconstruction

作者： Zhiyuan Fang1;Zeyu Chen1;Quanqing Yu2;Bo Zhang1;Ruixin Yang3; （1School of Mechanical Engineering and Automation, Northeastern University, Wenhua Road, 110819 Shenyang, China;2School of Automotive Engineering, Harbin Institute of Technology, Wenhua West Road, 264209 Weihai, China;3National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, Zhongguancun South Street, 100081 Beijing, China）

出处： Green Energy and Intelligent Transportation 2022 P100016

关键词： Electric vehicle;Deep reinforcement learning;Power management strategy;Driving cycle reconstruction;Optimal control strategy

摘要： This paper proposes a novel power management strategy for plug-in hybrid electric vehicles based on deep reinforcement learning algorithm. Three paral ...

[外文期刊] Two-stage Aging Trajectory Prediction of LFP Lithium-ion Battery Based on Transfer Learning with the Cycle Life Prediction

作者： Ziyou Zhou1;;Yonggang Liu1;;Mingxing You1;;Rui Xiong2;;Xuan Zhou3; （1State Key Laboratory of Mechanical Transmission & College of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University, Chongqing, 400000, China;2Department of Vehicle Engineering, School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China;3Department of Electrical and Computer Engineering, Kettering University, Flint, MI-48504, USA）

出处： Green Energy and Intelligent Transportation 2022 Vol.1 No.1 P100008

关键词： Battery aging trajectory prediction;Data-driven method;Feature engineering;Cycle life prediction;Transfer learning

摘要： With the wide application of the LFP lithium-ion batteries, more attention is paid to the battery life and future aging behaviors as the safety and pe ...

[中文期刊] 绕水翼空化流动多尺度数值研究1) 核 源

作者： 田北晨，李林敏，陈杰黄彪，曹军伟 （(北京理工大学机械与车辆学院）

出处： 力学学报 2022 第6期

关键词： 空化,多尺度,欧拉−拉格朗日,界面捕捉法,离散空泡模型

摘要： 空化的多尺度效应是一种涉及连续介质尺度、微尺度空化泡以及不同尺度间相互转化的复杂水动力学现象,跨尺度模型的构建是解析该多尺度现象的关键.本文基于欧拉-拉格朗日联合算法,通过界面捕捉法求解欧拉体系下大尺度空穴演化,通过拉格朗日体系下离散空泡模型求解亚网格尺度离散空泡的运动及生长溃灭.同时,通过判断空泡 ...

[中文期刊] 针对ASR系统防误触的复杂路面识别算法 CSCD 核 源

作者： 李希宸，张虹，解晓天，汪博文，王新宇 （北京理工大学机械与车辆学院）

出处： 汽车工程 2022 第44卷 第5期 P756-763，788

关键词： 车辆工程；驱动防滑控制系统；不平路面；路面识别

摘要： 因不平路面动载荷而产生明显波动的轮速会导致车轮滑移率的跳变，进而会频繁触发以滑移率为控制目标的驱动防滑控制系统（ASR），因此，须对不平路面进行识别并优化控制。针对沟坎路面，本文提出以滑移率和整车侧倾角变化为观测量，采用门限逻辑法实现路面识别。对于连续不平路面，结合穿越计次法与能量法进行路面不平状况 ...

[中文期刊] 基于车辆视角数据的行人轨迹预测与风险等级评定 CSCD 核 源

作者： 张哲雨，吕超，李景行，熊光明，吴绍斌，龚建伟 （北京理工大学机械与车辆学院）

出处： 汽车工程 2022 第44卷 第5期 P675-683

关键词： 行人轨迹预测；行人风险等级评定；车辆视角行人数据；长短期记忆神经网络；聚类分析；支持向量机

摘要： 常用的基于路基视角数据的行人轨迹和风险预测模型往往无法避免复杂的建模运算和人工判断。为简洁而有效地预测行人轨迹和评定风险等级，本文中采用车辆视角数据建立行人轨迹和风险等级的预测模型，并先后进行车辆视角行人数据的采集、基于长短期记忆神经网络的行人轨迹预测和基于聚类分析-支持向量机方法的风险等级评定。实 ...

[中文期刊] 镁合金低温切削性能及工艺参数优化 CA CSCD 剑桥 核 源

作者： 范雷，颜培，陈仕齐，陈豪，焦黎，仇天阳，王西彬 （北京理工大学机械与车辆学院）

出处： 哈尔滨工业大学学报 2022 第54卷 第7期 P53-63，69

关键词： ZK61M镁合金；低温切削；表面完整性；残余应力；灰色关联分析；参数优化

摘要： 为改善镁合金的切削加工性能及加工表面完整性，优化切削加工工艺参数，基于拟水平法设计了四因素四水平正交车削试验，研究切削三要素以及切削介质(常温干切、液态二氧化碳和液氮)对ZK61M镁合金车削加工表面完整性的影响规律。实验结果表明：切削深度对切削力的影响最显著，进给量次之，切削速度的影响较小，低温切削 ...

机械与车辆学院简介

北京理工大学机械与车辆学院是国内知名的机械类专业学院，综合实力处于国内同类高校前列，部分研究方向达到国际先进水平，建院以来为我国国民经济和国防工业培养了大批杰出人才。学院下设车辆工程系、热能与动力工程系、制造工程系、交通工程系、机电科学基础部、工程训练中心、学科基础实验中心、学院办公室等单位。学院现有教职工314人，其中教授61人，副教授及副高职称人员124人，学院在校学生约3712人。

学院拥有机械工程一级学科、动力机械及工程二级学科等2个国家重点学科；拥有车辆工程、动力机械及工程、机械制造及其自动化、精密与微纳制造等4个国防特色学科，其中机械制造及其自动化是北京市重点学科；拥有光机电微纳制造1个北京市交叉。拥有装甲车辆工程（原地面武器机动工程）、车辆工程、机械工程（原机械工程和自动化）等3个国家级特色本科专业，装甲车辆工程（原地面武器机动工程）1个国防重点本科专业，工业工程1各国防紧缺本科专业。学院下设4个博士后流动站，10个博士点，18个硕士点，7个本科专业，4个专业学位（工程硕士）授予领域，1个高职专业。学院承担国家“973”、国家自然科学基金、国家“863”、国家和国防关键技术攻关、国防预先研究和应用研究、国防军品型号研制和科技奥运等项目，年均到校科研经费超过2亿元，与国内各大汽车企业及国外部分著名汽车公司建立了广泛的人才培养和科研合作关系。近年来学院获国家科技奖励8项，其中国家科技进步一等奖2项，国家科技进步二等奖4项，国家技术发明二等奖2项。学院实验室面积约4万平方米，设备总资产约4.5亿元，建有坦克传动国防科技重点实验室（国家级重点实验室），电动车辆国家工程实验室（国家级重点实验室），北京电动车辆协同创新中心（国家级重点实验室），清洁车辆北京市重点实验室（省部级重点实验室），先进加工技术国防重点学科实验室（省部级重点实验室），军用车辆动力系统技术国防重点学科实验室（省部级重点实验室），国防科技工业技术精密微细结构加工技术研究应用中心（省部级重点实验室），新能源汽车北京实验室（省部级重点实验室），无人车技术重点实验室（省部级重点实验室）等。

学院在车辆总体、车辆传动、车辆电子、车辆悬架、新概念车辆、车辆结构强度与振动噪声、大功率柴油机总体技术、发动机燃烧与排放、发动机增压、先进加工、微小型制造、数字化制造、工业工程、激光微纳制造、检测与控制、机电系统与装备、交通规划与控制等方向达到国内领先水平，在车辆传动及新概念车辆等方向达到国际先进水平。

机械与车辆学院将紧紧围绕学校建设“国际一流理工大学”的目标，踏踏实实做事，认认真真建院，为将学院率先建成“国内一流，国际知名”的高水平研究型学院而不断努力。