汽车制造汽车研发测试工程师实习报告

汽车制造汽车研发测试工程师实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX公司担任汽车研发测试工程师实习生。期间，参与完成XX车型底盘悬挂系统耐久性测试，累计执行测试循环1560次，发现并记录23处异常数据点，提出7项改进建议被团队采纳。运用MATLAB/Simulink搭建了5种工况下的振动仿真模型，通过对比分析，将系统响应频率优化精度提升12%。熟练掌握CAN总线数据分析工具，对2000条原始数据进行解析，识别出3个潜在故障模式。总结出基于统计过程控制(SPC)的异常检测方法，可应用于同类测试数据分析，有效降低漏检率至2%以下。

二、实习内容及过程

1.实习目的

想着能摸摸真正的汽车开发流程，看看课本外的东西长啥样，顺便把在学校学的有限元分析、NVH这些玩意儿在实际项目里怎么用弄明白。

2.实习单位简介

那家厂子规模挺大，新能源车搞得凶，我实习的那个部门专门负责整车测试，从台架到道路，啥都管。

3.实习内容与过程

第13周跟着师傅看现有项目报告，主要是学习他们怎么写测试计划、怎么安排试验。我参与的活儿是XX车型的悬挂系统耐久测试，车要跑台架，模拟各种颠簸。我负责记录数据，用数据采集系统抓CAN总线信号，还有加速度传感器数据。发现有个前悬挂衬套数据异常，振动频率跟设计值差15%，我就用MATLAB画了频谱图，对比了同批次的其他车，最后定位到是某个供应商的零件批次有问题。师傅教我用Minitab做SPC控制图，我试着把过去半年的测试数据都跑了一遍，果然发现有5个批次的疲劳寿命低于标准，直接反馈给采购。

第46周独立负责后悬挂的模态测试，用环境测试系统做激振，我调了20多种激励点，每个点跑3遍，总共收集了300组数据。结果发现某个加强筋的固有频率设计得太低，共振时加速度峰值超标20%，赶紧跟设计那边提了修改方案。这期间还帮忙整理了5000条轮胎噪声数据，用Python写脚本自动筛选异常值，比手动快不少。

第78周参与紧急项目，有个量产车反馈异响，我跟着去4S店实车路测，录了200多段声学信号，用频谱仪分析出是发动机悬置橡胶块老化，跟实验室的模拟结果对得上。写报告的时候我查了SAEJ328标准，把测试方法标准化了，以后类似问题能直接套用。

4.实习成果与收获

直接产出的是23份测试报告，其中7份有明确改进建议，有3个被采纳了。个人能力上，学会用CANoe看总线协议，掌握了AEFR测试流程，还把MATLAB的信号处理函数用熟了。最大的收获是明白开发不是闭门造车，测试数据直接决定设计能不能量产，这比课本里讲的理论生动多了。

5.问题与建议

遇到的困难主要是初期对工厂的测试规范不熟，有个实验我忘了加载荷预紧，导致数据全白跑，后来花了2天补做。另一个是部门培训太水，就发了几本旧手册，很多细节都是现学现问的。如果单位能搞个新人导师制，或者每周有1小时技术分享会，效率肯定高。另外岗位匹配度上，我被分到测试岗，但挺想做标定，可能是我得再主动争取机会。

三、总结与体会

1.实习价值闭环

这8周就像把学校里散落的零件组装起来了。以前觉得NVH分析就是画曲线，现在明白台架测试的每个参数、每个波形背后都是实车开起来能摸到的质感。比如悬挂测试里发现的衬套异常，表面看是数据超差，深挖下去是供应链问题，最后解决要靠设计、采购、制造联动。我整理的那5000条轮胎噪声数据，用Python筛选异常值只花了半天，比之前手动查快10倍，这就是学校教的编程真正帮上忙的例子，实习把知识转化成了生产力。

在实验室画图纸的时候觉得设计挺简单，实际做测试才懂，0.1毫米的间隙、5度的角度偏差，这些细节直接决定测试成败。记得第3周做模态试验时，调激励点花了两天，因为激振器位置稍微偏1厘米，测出来的频率就差3Hz，最后跟师傅反复试才找到最佳位置。这种对精度的敬畏心，学校里是学不出来的。

2.职业规划联结

实习前想进研发，现在更确定要做测试标定方向了。因为测试能直接发现设计缺陷，但标定能优化车辆最终表现，这两者结合最有意思。比如我在XX项目里提的悬挂改进建议，后来标定工程师就用这个数据做参数化匹配，最终量产车NVH表现提升12分贝。这就是测试工程师能参与到的整车优化闭环。下学期我打算报个SAE的测试工程师认证，现在看那些课程目录，好多都是实习里用到的知识，比如DOE试验设计、MILSTD882B可靠性标准，这种经验比看100本书都管用。

遇到过一次挺挫败的事，有次紧急项目要求24小时出报告，我凌晨3点还在整理数据，最后还是勉强交了。第二天看师傅处理同类问题，半小时就搞定，用的方法是我没接触过的实时数据分析技术。现在想想，学校里学的理论够用，但解决实际问题的能力得在工作中一点点磨。

3.行业趋势展望

实习期间接触到的混动车型测试特别多，特别是电池包的热失控测试，用热风箱做加速老化，我看了100多组数据，发现某个供应商的冷却液循环策略有问题，导致某个批次温度最高点比标准高18℃。现在看行业新闻，新能源车占比越来越高，这种测试需求肯定爆发式增长。公司用的那个多通道数据采集系统特别先进，支持CAN、LIN、以太网混合总线采集，说明书里提未来会支持车联网数据，这让我意识到，以后测试工程师可能不光要懂硬件，还得懂5G通信协议栈。下学期打算自学TCP/IP协议，顺便把学校实验室的CAN总线开发板再玩一遍，争取把数据解析能力再提一截。

看到部门里资深工程师用虚拟测试平台做仿真，把实车测试时间缩短了40%，现在网上都说数字孪生是未来趋势，我琢磨着要不要把有限元分析也学深点，以后搞测试仿真方向也挺有前途。

四、致谢

1.

感谢实习期间给予指导的导师，在测试流程和数据分析上给了我很多具体帮助，比如教我用MATLAB处理振动信号的方法，后来我独立做模态测试时直接用上了。

2.

感谢团队里几位同事，特别是那个负责电气测试的学长，帮我搞懂了CANoe