为了详细研究重型车辆的行驶状态,利用两种不同的方法建立了车辆的数字孪生模型对其进行预测研究,并对孪生模型的适用范围进行了分析。首先利用相关装置和仪器对车辆的行驶参数和状态进行了测量,然后分别利用高斯过程和深度卷积神经网络建立了车辆行驶的数字孪生模型,两个模型的输入均为车辆的传动系统参数、动力系统参数及天气状况,输出参数为车辆的行驶速度和转矩值。分析结果显示,基于高斯过程的数字孪生模型对于车辆行驶参数的预测精度较高,基于深度卷积神经网络的孪生模型在短时间内的收敛精度较好。文中所建立的车辆数字孪生模型为后续的车辆行驶状态的优化及孪生交互技术的实现奠定了基础。

在液压系统中液压冲击是机械工作过程中经常会遇到的难题,不仅会对液压系统的性能稳定性和工作可靠性造成影响,还会引起振动和噪声以及连接件松动等现象,甚至使管路破裂,液压元件和测量仪表损坏,在高压、大流量的系统中其后果更为严重。现着重对液压系统中出现的液压冲击问题进行分析,并简要提出处理解决思路。

为提高某重型柴油机气缸垫的可靠性和疲劳寿命,基于其温度场、热机耦合应力场和变形情况等状态参数利用相关方法对气缸垫的工作参数进行了优化研究。利用正交实验方法分析了缸垫的气缸圆直径、上水孔圆直径、隔热带长度、缸垫厚度和螺栓预紧力等5个工作参数对上述3个状态参数的影响规律,并确定了影响最为显著的4个工作参数。利用所提出的混合神经网络模型建立了工作参数与状态参数的对应关系模型,结合所提出的改进灰狼算法计算确定了气缸垫的最优工作参数值。分析结果表明改进后气缸垫的温度应力和变形情况得到显著改善,证明了改进的有效性和算法的准确性。

重点阐述了内燃机燃烧室周边活塞组、缸套、缸垫、缸盖和气门等高温部件的应力场研究现状及发展趋势：首先分析了燃烧和摩擦这两个缸内主要热源的研究现状,随后分析了计算高温部件温度场的方法,并重点对流固耦合方法进行了 介绍,最后阐述了国内外对于柴油机高温部件温度一机械复合应力场的研究现状及下一步的研究方向.

运用GT-POWER软件建立了某增压中冷柴油机的工作过程计算模型,并利用该模型对柴油机进行优化,分析了在不同工况、不同配气相位下柴油机性能参数的变化规律,以功率为目标得出了在不同转速下的最佳进气晚关角,从而确定了该柴油机进气VVT的设计方案。