汽车工程XX汽汽车工程实习报告

汽车工程XX汽汽车工程实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX汽车工程技术中心担任助理工程师，负责发动机测试系统数据分析与优化。核心工作成果包括完成300台发动机台架试验数据整理，建立工况覆盖率达95%的性能参数数据库；通过优化数据清洗流程，将异常数据识别效率提升40%，日均处理数据量从500组增至850组。专业技能应用体现为运用MATLAB/Simulink仿真工具，对燃烧效率模型进行校准，使热效率仿真误差控制在2%以内。提炼出的可复用方法论包括分层递归的数据异常检测法和基于响应面法的参数优化策略，该策略在后续活塞环配对试验中验证，使NVH指标改善率达成18%。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在XX汽车工程技术中心实习，岗位是发动机性能测试助理。实习目标是把学校学的燃烧学、热力学知识用到实际发动机测试中，了解量产车的开发流程。

这家单位主要做中高端车型的发动机研发，有专门的台架试验室和NVH实验室，我跟着师傅参与了一款新发动机的可靠性测试。核心任务是整理台架试验数据，包括300台发动机在不同工况下的扭矩、热效率和排放数据。每天要处理500组原始数据，用MATLAB清洗异常值，用Excel做统计图表。

8月10号遇到个坎，一批活塞环配对试验的NVH数据波动太大，频谱图看不清主要噪声源。师傅让我试试时域分析，我自学了HilbertHuang变换，发现是碰磨导致的高频脉冲。重新调整配对间隙后，噪声能量在2000Hz以上区域下降35%。这个案例让我懂了数据工具不能生搬硬套，得结合专业判断。

实习里印象最深的是看工程师怎么用CAE软件做性能仿真。他们用的模型能精确到缸内压力的时域波形，我试着调了进气门升程参数，仿真热效率提高了1.2%，但台架验证时只提升了0.8%，让我意识到仿真总归有偏差，关键看误差能不能接受。

单位管理上有点乱，下午开会经常临时加人，影响进度。培训机制也不完善，新来的同学没系统教操作软件，都是自己摸索。岗位匹配度还行，但接触不到整车集成调试，有点遗憾。建议他们搞个新员工实操手册，把常用软件的操作步骤和参数范围写清楚，能省不少时间。

这8周最大的收获是学会看懂发动机Map图，以前只知其然不知其所以然，现在能根据扭矩和热效率的交叉点判断燃烧是否均匀。最大的挑战是数据清洗太枯燥，但想到这些数据直接关系到发动机能不能量产，就觉得挺有意义的。这段经历让我更想往整车热管理方向发展，虽然现在还不知道能不能做到，但至少知道路该怎么走了。

三、总结与体会

这8周，从7月1日到8月31日，在XX汽车工程技术中心的经历，让我把书本上的燃烧学、热力学和实际发动机测试联系起来，感觉像给知识装上了轮子。一开始整理300台发动机的台架试验数据时，只是觉得重复，后来发现每台数据背后的工况覆盖率和异常值处理，直接决定了后续性能优化和NVH改进的准确性。当我用MATLAB清洗数据，把日均处理量从500组提到850组，异常识别效率提升40%时，才真正觉得这些工作不虚。

实习让我明白，工程师不只是调参数，更是要懂整个开发流程。比如8月15号参与的活塞环配对试验，遇到NVH数据波动大，通过自学HilbertHuang变换定位到碰磨问题，调整间隙后噪声下降35%，这个过程让我体会到理论与实践结合的价值。虽然仿真模型预测的热效率提升和台架验证有差距，但这个差异让我意识到CAE不是万能的，关键还是要在试验中不断迭代。

这次经历也让我开始思考自己的职业方向。之前觉得发动机设计最酷，现在发现整车热管理更能发挥我的兴趣，因为那需要整合动力、空调和电池的热管理需求。这段实习的价值闭环在于，我不仅学会了看懂发动机Map图，还懂得了如何通过数据分析驱动改进，这种能力在学校里很难完整体验。未来打算深化CFD的学习，考虑考取热管理相关的工程师认证，希望以后能有机会参与更复杂的整车热管理项目。

从学生到职场人的心态转变挺明显的。以前做实验觉得做完就行，现在会想数据怎么用才能最大化，比如整理的300台发动机数据库，不仅自己用了，还建议团队建立标准化模板。面对下午临时开会加任务时，也会先问清楚优先级再接手，抗压能力确实提升了。行业里看到混动和纯电车型越来越多，热管理的重要性肉眼可见，这更坚定了我往这个方向深耕的决心。实习虽然结束了，但感觉像打开了新世界的大门，接下来要做的还有很多。

致谢

感谢在XX汽车工程技术中心实习的8周时间里，给我机会接触发动机测试实际工作的领导。感谢导师耐心指导我处理数据和分析问题，特别是8月10号NVH数据分析那会儿，没有他点拨我可能还在原地打转。感谢实验室的同事，比如小王