电动汽车具有节能环保的优点，电池、乘员舱和电机驱动系统的热管理是提高其运行安全性和司乘人员舒适性的关键技术。针对电动汽车集成热管理系统构建过程中的关键问题，首先概述了电池、乘员舱和电机驱动系统的产热模型；其次系统地总结了现有的电池、乘员舱和电机驱动系统的热管理方法，重点分析了集成热管理系统的研究现状、运行控制和系统性能评价；最后总结了当前研究存在的不足并进行了研究展望，指出研究准确的产热计算模型，发展紧凑高效的集成热管理系统，在综合性能评价体系下优化集成热管理系统的运行控制是未来的主要研究方向

铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究

MATLAB语言是美国 Mathworks公司研制开发的大型计算软件,自1985年问世 以来,特别是1993年4. Windows版本的出现,使得 MATLAB语言的使用获得了巨 大的发展。它的强大的矩阵处理与运算功能、丰富的图形绘制能力深受用户的青 睐。控制领域的研究者与工程技术人员对此给予了极大关注,国际上众多的知名学 者在此基础上先后开发出一系列的相关工具箱(toolbox),如控制系统工具箱 (Control System Toolbox)、神经网络工具箱(Neural Network Toolbox系统辨识 工具箱(Systerm Identification Toolbox)、最优化工具箱(Optimization Toolbox)、鲁棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)等,以及集成在 MATLAB上的 面向结构图的系统分析平台 Simulink

MATLAB意为“矩阵实验室”，源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件。 Matlab语言是由美国的Clever Moler博士于1980年。开发的设计者的初衷是为解决“线性代数”课程的矩阵运算问题。 目前MATLAB已经成为国际上最流行的软件之一，除了可提供传统的交互式的编程方法之外，还能提供丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像 处理和Windows编程工具等。因而出现了各种以MATLAB为基础的工具箱，应用于自动控制、图像信号处理、生物医学工程、语音处理、信号分析、时序 分析与建模、优化设计等广泛的领域，表现出了一般高级语言难以比拟的优势。 美国Mathwork软件公司推出的Matlab软件就是为了给人们提供一个方便的数值计算平台而设计的

动态优化建模首先要解决两个问题,其一是,要使什么性能指标达到最优,其二是,通 过什么变量(函数)控制这个性能指标。当然这些都应该是要解决实际问题的直接反映。 工厂与客户签订了一项在某时刻提交一定数量产品的合同,在制订生产计划时要考虑生 产和储存两种费用,生产费用通常取决于生产率(单位时间的产量),生产率越高费用越大; 储存费用自然由已经生产出来的产品数量决定,数量越多费用越大,所谓生产计划这里简单 地看作是到每一时刻为止的累积产量,它与每单位时间(如每天)的产量可以互相推算

MATLAB语言是美国 Mathworks公司研制开发的大型计算软件,自1985年问世 以来,特别是1993年4. x Windows版本的出现,使得 MATLAB语言的使用获得了巨 大的发展。它的强大的矩阵处理与运算功能、丰富的图形绘制能力深受用户的青睐 控制领域的研究者与工程技术人员对此给予了极大关注,国际上众多的知名学者在 此基础上先后开发出一系列的相关工具箱( toolbox),如控制系统工具箱( Control System Toolbox)、神经网络工具箱( Neural Network Toolbox)、系统辨识工具箱 ( Systerm Identification Toolbox)、最优化工具箱( Optimization Toolbox)、鲁 棒控制工具箱( Robust control toolbox)等,以及集成在 MATLAB上的面向结构图的 系统分析平台 Simulink。从而使得 MATLAB的功能得到了全面提高,几乎覆盖了控制 领域各个硏究分支