随着新能源汽车市场的不断扩大，底盘集成化技术正加速发展。然而，现有研究成果相对分散，且缺乏系统化梳理，难以为技术传承与创新提供有力支撑。围绕新能源汽车底盘集成，系统回顾了该领域的关键技术进展。首先，从底盘集成控制架构的角度，分析了当前主流的分散式、集中式、分层式及域控式架构特点与发展趋势。在此基础上，介绍了底盘集成动力学建模方法，阐述了动力学稳定性的评估机制，并解析了横-纵、横-垂、纵-垂以及横-纵-垂四类典型集成控制策略。此外，针对系统安全性问题，介绍了底盘集成容错控制技术，包括故障诊断方法与容错控制策略。最后，以新能源汽车底盘集成技术的发展脉络为主线，总结现有研究成果，并展望其在动力学建模、动力学边界量化以及集成控制策略设计等方面的未来发展方向。

双极板作为PEM电解槽的核心组件，承担着单元连接、物质传输及电热传导等多重功能。系统综述了电解制氢用双极板的表面涂层改性策略，从涂层材料与制备工艺两个维度梳理当前研究进展。在涂层材料方面，基于贵金属、过渡金属、氮化物、碳基材料及导电氧化物的分类框架，回顾了各类涂层在电解阳极环境中的导电性、耐蚀性和耐久性表现。针对贵金属体系，聚焦于低贵金属载量的复合涂层，在维持性能优势的同时实现成本控制；对于非贵金属材料，重点关注其在阳极强氧化环境下的失效机理，以及相对应的性能优化方法。在制备工艺方面，结合具体材料类型，介绍了磁控溅射、电化学沉积、热喷涂等关键沉积技术在双极板表面工程中的应用，分析了其中关键工艺参数对涂层在特定工况下导电耐蚀性的影响。通过对比不同沉积技术的成膜质量、生产效率和经济效益指标，指出了不同沉积技术的适用场景与关键局限。综合分析表明，通过创新型涂层结构设计与沉积工艺的协同优化，能够实现贵金属涂层单位成本的降低或非贵金属涂层综合性能的提升，有望获得高性能、低成本的双极板表面涂层改性方案，推动金属双极板在PEM电解制氢领域的规模化商业应用。

针对氯氧型燃料电池封闭运行中液态水积聚、性能衰减的瓶颈,提出一种具有再循环及脉排功能的燃料电池系统,通过实验探究了氢气循环泵转速nd、脉排周期T、脉排持续时间t等典型运行参数对气体利用率、电压稳定性、系统净功率等多种性能的影响机制。实验发现:存在最优氢气循环泵转速保证足够排水效率的同时维持最高系统净功率;过短脉排周期电压不稳定、气体利用率低,过长脉排周期排水效率不足;延长脉排持续时间在提升排水效率的同时显著降低气体利用率并加剧电压波动,一定范围后继续延长无性能增益。本研究中300mA/cm²电流密度在T=10s、t=100ms、ηii=8000r/min时具有最高的氢气利用率（97.91%）、氧气利用率（95.50%）、最低的单体电压标准差（12.3mV）、脉排期间电压极差（3.2mV）及较高的系统功率（2765.2W,仅比最高系统功率低7.4W）。

盘车机构主要用于实现桨轴离合器盘车齿牙找正及紧急制动，是桨轴传动系统的重要组成部分，其盘车性能对桨轴离合器的工作性能以及船舶动力传动系统动力传递的稳定性具有重要影响。对盘车机构液压系统的关键设备开展了参数设计，以三维实体模型为基础，建立动力学仿真分析模型，建立盘车机构的液压控制模型，建立了ADAMS与AMEsim联合仿真模型，分析盘车机构的盘车性能。通过开展盘车性能试验研究，验证了所建立液压控制模型的有效性，对盘车机构及桨轴离合器的设计优化具有一定的指导意义。

针对质子交换膜燃料电池金属双极板碳涂层在车载复杂工况下面临着腐蚀失效问题，采用闭合场非平衡磁控溅射制备碳涂层，通过外部离线测试分析不同车载工况极化电位对碳涂层腐蚀形貌、接触电阻及离子析出浓度的作用。结果表明：plug-in 变载组合工况因极化电位持续变化扰动电化学腐蚀体系，虽平均极化电位低于怠速工况的 0.84 V 恒电位，但相同腐蚀时间下对碳涂层的腐蚀影响更显著；因电位越高腐蚀速率越快，怠速与 plug-in 变载组合工况的极化电位对碳涂层腐蚀的影响，均弱于启停工况 1.6 V 恒电位的影响。该研究为揭示燃料电池极板碳涂层在实际运行中的失效机制提供依据。

在并联式气电混合动力船舶的模式切换过程中，轴系冲击降低传动轴可靠性。为此，基于LuGre摩擦模型描述离合器摩擦扭矩，建立传动动力学模型。该模型准确再现了实际工程中的螺旋桨的转速、角加速度及冲击度波动特性，特别是在离合器接合完成后，冲击度的波动幅值显著增大现象。进一步研究表明：离合器摩擦扭矩增大时，摩擦阻尼增大，螺旋桨角加速度响应频率向低频偏移；反之，则向高频偏移。为抑制冲击，研究提出：减小离合器压强和螺旋桨激振频率，控制激振相位角为3π/2，可以有效抑制动静摩擦切换点的冲击度；控制离合器压强为3.5×10～5Pa，并减小螺旋桨激振频率，可以抑制接合后增扭阶段的冲击度。

锂离子电池等新型储能器件是国家新能源战略的核心装备，也是实现“双碳”目标的关键支撑；准确预测其剩余寿命已成为提升产品质量的核心技术。在梳理电池退化机理并总结国内外最新研究进展的基础上，系统综述了四类主流预测方法：机理模型、数据驱动模型、混合融合模型与数字孪生模型。进而深入剖析该领域面临的主要挑战——模型解释性、精度与复杂度的失衡关系，电池全生命周期数据采集不完备，复杂环境与个体差异的适配性不足。最后对未来技术需求与发展趋势作出展望。

为克服传统二维尺寸链分析方法在复杂三维装配体精度评估中的局限性，提出一种Sobol灵敏度分析与雅可比旋量模型相结合的完整公差分析框架，旨在高效且准确地评估复杂三维装配体中各公差参数对装配精度的影响。面对高维公差参数和非线性传递的挑战，引入了基于方差分解原理的Sobol全局敏感度分析方法。该方法不仅能评估单个公差参数的影响，还能量化其与其他参数的交互作用对最终装配偏差的贡献。以发动机曲轴活塞机构为例，建立了其雅可比旋量模型，并利用公差分析框架进行分析，不仅能够识别影响装配精度的关键公差参数，还能为产品的公差设计、制造工艺选择及质量控制提供科学依据。

为提升船舶小组立分类效率，实现适用于机器人作业的小组立分类自动化，提出了一种基于不同机器人性能与可达性的小组立分类准则，将小组立划分为9类。结合船舶小组立的结构特性，构建了对应的图神经网络自动分类模型。从覆盖所有类别的实船分段中随机抽取4390个小组立模型，并对每类模型进行人工标注。按类别随机划分数据集，其中80%作为训练集，10%作为验证集，10%作为测试集。利用训练集和验证集对模型进行训练，最终在测试集上验证分类模型的性能。结果表明，该模型在测试集上的准确率为0.9199，精确率为0.9217，召回率为0.9201。所构建的分类模型具有较高的准确率，实现了小组立分类的自动化，具备较强的工程应用价值。