主修课程
- 热力学基础、流体力学、发动机原理
- 控制理论、动力系统建模与仿真
- 汽车设计与制造技术
研究经历
- 参与国家级大学生创新创业项目，研究混合动力系统的优化设计，使用MATLAB/Simulink进行模型仿真，提高了系统能效比约15%。
- 在导师指导下，开发了基于CAN总线的实时数据采集系统，用于发动机动力性能测试。
荣誉奖项
- 校级优秀毕业生
- 多次获得一等奖学金（平均绩点3.8/4.0）
主修课程
- 燃烧学、传热传质学、先进动力装置
- 动力系统可靠性与故障诊断
- 计算流体力学（CFD）应用
研究经历
- 主要从事内燃机燃烧优化研究，利用ANSYS Fluent进行CFD模拟，优化了燃烧室结构，降低了NOx排放20%。
- 协助教授完成国家自然科学基金项目，研究电驱动系统的动力学特性，使用ADAMS软件进行多体动力学分析。
荣誉奖项
- 硕士学位论文被评为校级优秀论文
- 获得上海市优秀毕业生称号
工作职责
动力总成设计与开发
- 负责内燃机和混合动力系统动力总成的设计、仿真与优化，使用如ANSYS和MATLAB/Simulink等工具进行多体动力学建模，确保系统在不同工况下的高效运行。
仿真与分析
- 进行动力系统仿真，包括热力学分析、流体动力学模拟和控制策略优化，以提升燃油经济性和减少排放，符合国六排放标准。
测试与验证
- 参与动力总成台架测试，执行性能、耐久性和可靠性测试，使用数据采集系统记录和分析测试数据，识别并解决潜在故障，提升系统稳定性。
跨学科协作
- 与机械、电子和软件团队合作，整合动力系统控制算法，确保软硬件集成，参与整车动力性能调校，提高车辆动力响应和能源利用效率。
动力系统设计与开发
-
负责电动汽车动力总成系统的集成设计，包括电机、电池和电控的协同优化，使用ANSYS和MATLAB/Simulink进行仿真分析，确保系统效率提升15%以上。
-
参与动力系统控制策略的开发，基于ISO 26262标准进行功能安全设计，编写需求文档和测试用例，确保产品符合行业认证要求。
-
执行台架测试和路试，使用LabVIEW采集数据，分析动力系统性能指标如燃油经济性和排放水平，并通过优化算法降低噪声和振动。
-
协作跨部门团队，包括机械和电气工程师，解决系统集成问题，使用SolidWorks进行3D建模和有限元分析，以提升动力系统的可靠性和耐用性。
项目背景
主导开发新一代高压共轨柴油发动机，目标是提升燃油经济性和降低氮氧化物排放。
主要职责
- 系统匹配设计：负责发动机与自动变速器的协同标定，确保动力性与燃油经济性平衡。
- 燃烧系统优化：通过多体仿真分析，优化喷油策略，使燃烧效率提升12%，并降低颗粒物排放30%。
- EGR系统开发：设计并验证废气再循环系统，实现NOx排放降低40%，同时避免燃烧恶化。
- 热管理分析：建立发动机热管理模型，解决高负荷工况下的过热问题，确保长期可靠性。
技术难点
- 燃烧噪声控制：通过优化涡轮增压器匹配，将燃烧噪声降低6dB，提升NVH性能。
- 冷启动优化：开发低温预热策略，使HC排放降低50%，满足欧VI排放标准。
项目成果
成功开发出热效率达42%的柴油发动机，获得国家发明专利2项，并实现产业化应用。
项目背景
负责插电式混合动力系统的标定与控制策略开发，目标是实现平顺换挡与能量回收效率最大化。
主要职责
- 能量流管理：开发基于驾驶意图的能量分配算法，实现电驱模式下能量回收效率提升至85%。
- 动力总成标定：完成发动机与电动机的协同控制，使0-100km/h加速性能提升15%，同时油耗降低18%。
- 故障诊断系统：构建电池热失控预警模型，实现故障提前72小时诊断。
- 台架试验验证：搭建专属标定台架，完成1000+小时的耐久性试验，验证系统可靠性。
技术难点
- 多模式切换：解决纯电模式与混动模式切换时的扭矩波动问题，通过滑移控制策略使换挡冲击降低60%。
- 电池管理系统集成：开发SOC动态预测模型，解决复杂工况下的电池寿命衰减问题。
项目成果
完成3000台样车的标定与交付，获得2022年度中国汽车工业科技进步二等奖，并申请发明专利3项。
个人总结
作为一名资深动力系统工程师，我拥有超过5年的行业经验，专注于发动机设计、热力学分析和控制系统优化。专业技能包括精通CFD模拟、热力学建模和CAD软件应用，曾成功领导多个项目，提升系统效率达20%以上。
在职业生涯中，我积累了丰富的实践经验，涵盖汽车和航空航天动力系统。我的职业规划是深化新能源技术，如电动和氢动力系统研发，致力于推动可持续发展和行业创新。
研究背景与内容
本研究聚焦于复杂动力系统的稳定性优化，旨在通过先进的模型预测控制（MPC）算法提升系统的动态响应和鲁棒性。针对多源动力系统（如风能-电能耦合系统），我们提出了创新的控制框架，以应对非线性动态和外部扰动。
研究方法
采用动力系统建模与仿真技术，构建了详细的数学模型，包括状态空间表示和参数辨识。通过MATLAB/Simulink平台进行仿真分析，并结合实验验证，使用了优化算法如遗传算法（GA）来迭代优化控制参数。同时，引入了实时仿真平台，模拟实际工况下的系统行为。
研究成果
成功将系统稳定性提升30%，并实现了控制响应时间的显著缩短。研究成果发表在《控制工程学报》等顶级期刊上，并申请了2项发明专利。此外，该研究为工业界提供了可推广的控制策略，已在某能源公司动力系统中应用，提高了能源利用效率。
研究背景与内容
本研究针对动力系统常见故障（如轴承磨损和齿轮啮合异常），开发了一套基于机器学习的智能诊断系统。研究目的在于通过数据驱动方法提高故障预测的准确性，从而降低维护成本并提升系统可靠性。我们整合了传感器数据和动力系统运行数据，构建了故障模式识别模型。
研究方法
采用了数据采集与信号处理技术，包括振动分析和温度监测。使用Python和TensorFlow框架，训练了深度学习模型（如LSTM神经网络）来识别故障特征。通过实验数据集进行模型训练和验证，并结合实时数据流实现了在线监测系统。同时，引入了模糊逻辑系统来处理不确定性和提高诊断精度。
研究成果
研究成果实现了故障预测准确率超过90%，比传统方法提前2-3周检测潜在问题。论文发表在《机械工程学报》上，并获得了行业奖项。该系统已成功集成到某汽车制造企业的生产线动力系统中，减少了30%的意外停机时间，体现了显著的创新价值和应用潜力。
英语：流利，能熟练阅读、撰写和口语交流技术文档与报告；掌握动力系统工程相关英语术语，能处理国际标准和规范。 其他语言：基础级，提升跨文化沟通能力。
注册动力工程师证书：持有，证明专业资质与工程实践能力。 机械工程学士学位：认证，涵盖热力学、流体力学等核心课程。 ISO 9027认证：相关，展示质量管理体系知识与应用。