喷油特性智能感知与控制是发动机实现可控高效燃烧的关键前沿技术。为准确获取实时喷油特性的可信信息，提出了融合变分贝叶斯与双向长短期记忆网络（VB-BiLSTM）的喷油特性感知方法，通过变分推断与自适应矩估计算法协同优化，确定了超参数概率密度分布的最优变分近似，实现了喷油速率可信区间确定与精确感知。以不同典型机器学习模型为对照，在不同强度噪声干扰下评估了感知性能，并在试验台上进行了喷油特性在线感知验证。研究结果表明：VBBiLSTM模型在不同信噪比条件下抗噪性能均显著优于其他模型，喷油速率试验数据处于感知喷油速率的95%可信区间内，感知喷油量与实际喷油量的最大误差小于6%，端到端的感知时间仅为毫秒级。

针对起重机专用发动机在低转速工况下工作时soot排放高和再生里程短等问题，通过试验与化学动力学结合，研究了不同流量喷油器对发动机性能和soot排放的影响，探明了PAHs的生成路径。结果显示，与大流量喷油器相比，发动机采用小流量喷油器后，缸内压力峰值和瞬时放热率峰值降低，燃烧持续期延长，释放的大量热量使得A₂，A₂—，A₃，A₃—和A₂R₅等PAHs关键中间产物减少，soot排放下降。此外，采用小流量喷油器不仅对发动机性能影响较小，还可极大降低soot排放。在起重机运行工况范围内，当采用小流量喷油器时，随着运行扭矩增加，喷油正时延迟结合较小的喷油压力，可使发动机实现高热效率和低soot排放，这有利于提高发动机的经济性和减少因积碳过多导致的成本增加。

通过研究不同理化特性的石化柴油在稳态与瞬态加载工况下对发动机颗粒排放的影响，得出以下结论：就着火性能而言，随着十六烷值增加，小负荷下颗粒总数与集聚态颗粒数量浓度先下降后略有上升，而核态颗粒数量浓度持续上升，中大负荷下核态与集聚态颗粒数量浓度均逐渐增加，瞬变加载过程中的颗粒数量浓度先下降后变化不大；就蒸发性能而言，随着芳烃含量提高，小负荷下核态与集聚态颗粒数量浓度均先减少后基本保持不变，中大负荷及瞬变工况下两者数量浓度均未出现明显变化。

在一款面向国Ⅵ标准开发的重型甲醇发动机上，分别采用当量比和稀薄燃烧策略，在冷起动及热起动条件下运行WHTC循环，对原排中的常规气态污染物和颗粒物排放进行了测量。研究结果表明：稀燃策略较当量比燃烧可降低约7%的醇耗；在冷起动和热起动条件下，稀燃策略有助于降低CO，CH₄，NO_x，NH₃，PM和PN排放，但冷起动下的未燃甲醇和甲醛，以及热起动条件下的NMHC排放较当量比燃烧均增加。采用稀燃策略后，PM和PN原排浓度已优于国Ⅵ限值，而NMHC和NO_x是排放达标的核心挑战，可采用氧化性催化器（OC）和选择性催化还原（SCR）后处理系统应对，并重点优化低排温下的未燃甲醇和甲醛排放控制。

针对发动机排气歧管在高低温载荷下易发生疲劳开裂的问题，及传统台架试验与用户实际使用脱节的难题，提出了基于损伤模型与大数据结合分析的排气歧管加速试验与可靠性评估方法。基于Coffin-Manson疲劳理论和Miner线性累积损伤法则，建立了以温度为驱动参数的排气歧管损伤量化模型，同步构建了排气歧管表面温度虚拟传感器模型。采集整车用户的运行数据，分析外推得到覆盖95%用户损伤水平的目标伪损伤值，并在发动机试验台架开展冷热冲击加速试验进行对比验证。研究结果表明，排气歧管表面温度虚拟传感器模型计算误差小于5%，满足工程应用需求。同时，通过台架试验及整车使用数据验证了损伤模型的准确性，预测优化后的排气歧管能满足整车用户超过60×10⁴ km的使用要求。损伤模型计算为发动机排气歧管的可靠性评估和寿命预测提供了依据。

为建立发动机润滑油油品与电化学阻抗谱之间的关联关系，实现基于电化学响应的油液劣化模式识别，以美孚1号FS 0W30机油为对象，在润滑油劣化机理分析的基础上，针对氧化老化、水分污染、金属磨屑污染、煤质活性炭污染、燃油污染和石英粉末污染等典型劣化模式开展电化学响应特性的试验研究。制备不同劣化模式的油样，通过阻抗谱扫频试验分析各劣化油样的阻抗模值和相位差的变化规律，并采用一种改进型Randles模型对阻抗谱数据进行解析，提取电化学参数以表征油品的性能状态。研究结果表明，改进型Randles模型可用于构造描述润滑油性能劣化状态的电化学指纹，通过对电化学响应特性的监测可实现对油液劣化模式的有效识别与区分，为基于状态的预测性维护提供了强大的技术手段。

通过试验研究了亚纳米银流体与50%乙二醇水溶液作为冷却介质时，电机控制器液冷板的散热性能。在进口温度为70 ℃时，测试了不同流量下亚纳米银流体与50%乙二醇水溶液在加热负荷为2.5 kW，3.5 kW，4.5 kW和5.5 kW下的液冷板进出口温差与热源温度，并分析了散热效率。研究表明，当加热负荷为5.5 kW，质量流量为0.22 kg/s时，质量分数为700×10^-6的亚纳米银流体较50%乙二醇水溶液的液冷板进出口温差提高了6.28%，散热效率提升了6.8%。

针对耦合余热回收式甲醇气辅喷射系统的甲醇-柴油双燃料发动机，首先基于能量流建立余热回收评价指标，然后根据评价指标探究气辅压力和甲醇替代率两个关键参数对甲醇燃料利用率的影响。结果表明：在气辅温度为80 ℃、甲醇替代率为40%的试验条件下，随着气辅压力的升高，甲醇燃料利用率逐渐升高。气辅压力在0.1~0.2 MPa范围内，随着气辅压力的升高，排气能量增加，使混合气吸热效率增加，甲醇从混合气吸收的能量增加，甲醇的燃料利用率从50.19%提高到95.26%。在气辅温度为80 ℃，气辅压力为0.15 MPa的试验条件下，随着甲醇替代率的升高，甲醇燃料利用率逐渐降低，在甲醇替代率为10%时甲醇燃料利用率为97.23%，在甲醇替代率为50%时其降低到62.95%。

利用车辆动力仿真软件构建了柴油机动力装置的运行安装环境，结合使用场景构建了铺面路、波形路、D级路、坡面路四种典型路面。基于构建的车辆和道路模型，开展了不同路面下柴油机动力装置振动特性分析。研究结果表明：不同表面特征的路面通过车体对柴油机动力装置的振动产生不同的影响，表现为振动峰值和频带分布的差异。车辆起动升速过程中，柴油机动力装置振动峰值最大值从大到小依次为D级路、波形路、坡面路和铺面路。就振动峰峰值而言，波形路、D级路和坡面路相当，铺面路最小；从振动频谱来看，波形路、D级路、坡面路的振动频带较为集中，铺面路大致呈均匀分布。在车辆正常行进过程中，坡面路产生的振动大于D级路、波形路和铺面路。

基于一台1.5T缸内直喷高压缩比混合动力专用发动机，建立计算流体力学（CFD）模型，并通过台架试验分析发动机冷却系统优化设计对爆震及性能的影响。冷却系统采用先气缸盖再气缸体的串联冷却模式，通过对气缸体、气缸盖水套的优化设计，实现排气鼻梁区的高效热交换，可以有效抑制爆震；通过对电子水泵、EGR冷却器、水冷中冷器的优化设计，在满足高EGR率下冷却需求的同时，具有容积小、压阻低的特征，使得发动机最高有效热效率提升0.6%，非加浓最大净功率提高11%，进一步通入5%的EGR气体后，最大功率可以继续提升8%。

为提升新设计柴油机的性能，建立了缸内燃烧模拟模型，研究了燃烧室和喷油嘴参数对性能的影响，并根据模拟结果进行样机试制和试验验证。模拟结果表明：喷油嘴凸出高度和喷孔包角对标定工况下燃油消耗率和碳烟排放的影响明显大于对最高热效率工况的影响；喷油嘴流量变化9.09%对最高热效率工况燃油消耗率和碳烟排放的影响很小，但增大流量更有利于控制标定工况下气缸体的高温热负荷；V01~V03三个方案中，与原型机相比，V01方案在最高热效率工况下的高压循环指示燃油消耗率（HPISFC）降幅最大，达4.70%，碳烟排放降低29.72%，而标定工况HPISFC和碳烟排放降幅最小；V02方案在最高热效率工况的HPISFC降幅最小，为4.23%，但在标定工况HPISFC和碳烟排放降幅最大。V01方案试验结果表明，最高热效率工况下有效燃油消耗率降低4.10%，碳烟排放降低30.23%，符合模拟计算对HPISFC和碳烟排放降幅的预期。

为了实现分布式驱动电动汽车制动能量回收效率最大化与行驶稳定性的协同优化，提出一种融合ABS协调机制的复合制动分层控制策略。该策略采用上下双层优化架构，上层基于变比例制动力分配策略，使实际分配曲线逼近理想制动力分配曲线，以最大化轮胎路面附着利用率；下层为基于滑移率的电机制动与液压制动动态协调控制机制，在确保制动稳定性的前提下实现ABS系统与再生制动的精准协同。引入粒子群优化算法对模糊控制器的隶属度函数进行离线寻优，以电池SOC、制动强度与车速为输入变量动态优化再生制动力分配系数，进一步提升复杂工况下的能量回收效率。基于Matlab/Simulink仿真验证，在NEDC与FTP75工况下优化后的SOC贡献率分别为17.81%和18.53%，低附着路面能量回收率为52%，对开路面达 23.9%。分析结果表明该策略能有效提升制动稳定性与能量回收率。

针对纯电汽车制动能量回收的控制问题，提出一种电机制动力控制策略。该策略合理分配前轴机械制动力与电机制动力，通过自适应模糊神经网络(ANFIS)控制器实现前轴电机制动力比例的动态优化，并引入剪枝算法以降低计算复杂度，从而兼顾制动稳定性与能量回收效率。通过联合仿真验证控制算法，结果表明：该策略在不同制动强度下稳定性保持很好；在NEDC工况下，对比ANFIS控制策略和AVL Cruise控制策略，改进ANFIS控制策略下电池SOC要高出0.46%和1.81%，同时电机扭矩波动得到有效抑制。硬件在环（HiL）测试结果表明，改进ANFIS控制策略在有效性和实时性方面表现优异。