《智能电动车辆技术概论》教学大纲

《智能电动车辆技术概论》教学大纲一、课程基本信息-课程名称：智能电动车辆技术概论-课程性质：专业必修课/选修课（根据具体教学安排确定）-课程学时：32学时-课程学分：2学分-先修课程：汽车构造、电工电子技术、机械基础、控制工程基础、计算机应用基础二、教学目的和目标1.教学目的本课程紧密对接智能电动车辆产业研发、制造、测试、运维等岗位需求，依托“电动化、智能化、网联化”核心技术体系，系统构建智能电动车辆全链条知识框架，融合“理论+案例+实践”三重导向，使学生全面掌握智能电动车辆核心技术、关键部件原理、工程实现及产业趋势。通过理论讲授、工程案例剖析与行业前沿解读，培养学生对智能电动车辆的系统认知与跨学科应用能力，为未来从事相关岗位工作或进一步深造奠定坚实基础。2.教学目标（1）掌握智能电动车辆的定义、分类、核心组成及技术边界，理解电动化、智能化、网联化的协同逻辑与技术特点。（2）理解动力电池系统、电驱动系统、智能驾驶系统、智能座舱等关键部件的工作原理、设计方法与工程实现。（3）了解智能电动车辆仿真技术、制造技术、测试评价技术及运维诊断技术的核心流程与应用场景。（4）能够辨识智能电动车辆各技术模块的协同机制，分析行业技术发展趋势，解读产业政策与标准规范。（5）培养跨学科协同思维、工程实践能力及创新意识，契合智能电动车辆产业复合型人才需求。三、教学内容第1章智能电动车辆技术基础（4学时）（1）智能电动车辆的定义、分类与发展背景（技术驱动、政策支持、市场需求）（2）智能电动车辆的层级结构与核心组成（硬件层、系统层、软件层、应用层）（3）电动化、智能化、网联化技术原理与协同逻辑（4）AI在智能电动车辆中的核心应用（技术体系、工具链、典型场景）（5）智能电动车辆的社会经济与环保影响第2章智能电动车辆设计技术（5学时）（1）智能电动车辆的设计原则与开发流程（高效性、智能化、安全性等原则）（2）整车级设计（总体布置、电子电气架构、高压电气系统、动力总成集成）（3）部件级设计（动力电池系统、电驱动系统、智能驾驶系统、智能座舱）（4）AI在设计中的应用（生成式设计、仿真优化、多目标算法）（5）设计案例分析（电池车身一体化、域控制器布局）第3章智能电动车辆仿真技术（4学时）（1）仿真技术基础（定义、组成要素、分类、关键技术）（2）智能电动车辆仿真的特殊性与典型工具（系统级、部件级、自动驾驶仿真工具）（3）部件级仿真（动力电池、电驱动系统、智能驾驶系统仿真）（4）整车级仿真（整车性能、车辆动态特性仿真）（5）AI在仿真中的应用（场景生成、参数优化、仿真加速）第4章智能电动车辆制造技术（4学时）（1）制造技术概述（数字化、智能化、绿色制造技术）（2）动力电池系统制造技术（单体电池、模组、电池包、一体化制造）（3）电驱动系统制造技术（电机、电机控制器、变速器、一体化制造）（4）车身四大制造技术（冲压、焊接、涂装、总装）（5）AI在制造中的应用（智能排产、质量检测、预测性维护）第5章智能电动车辆测试评价技术（5学时）（1）测试评价概述（目的、范畴、流程、标准体系）（2）部件级测试评价（动力电池、驱动电机、电控系统、智能驾驶系统等）（3）整车级测试评价（动力性、续航与能耗、操控稳定性、舒适性、安全性）（4）环境适应性测试（高温、低温、高湿、沙尘、盐雾环境）（5）AI在测试评价中的应用（自动化测试、场景生成、数据处理）第6章智能电动车辆运维诊断技术（4学时）（1）运维诊断概述（技术特点、标准体系、发展趋势）（2）部件级运维诊断（动力电池、电驱动系统、智能驾驶系统）（3）整车级运维诊断（协同控制、安全与可靠性、用户体验）（4）AI在运维诊断中的应用（故障预测、根因溯源、远程维护）（5）典型故障诊断与维护实例第7章智能电动车辆产业支撑技术（3学时）（1）产业支撑技术概述（范畴、产业链、产业成熟度）（2）能源补给技术（超级快充、换电技术、无线充电）（3）数字基础设施（车联网平台、大数据、区块链技术）（4）产业政策与标准（国内外法规、技术标准、合规要求）（5）AI在产业支撑中的应用（供应链优化、能源调度、市场分析）第8章智能电动车辆安全技术（3学时）（1）安全技术概述（安全挑战、国内外法规与标准）（2）功能安全与网络安全（设计原则、防护机制、测试验证）（3）自动驾驶伦理与用户权益（伦理问题、数据隐私、用户权益保护）（4）安全风险防控与应急处理（风险识别、防控策略、应急方案）（5）AI在安全中的应用（风险预测、入侵检测、安全优化）四、教学进度安排教学周教学章节学时核心内容1第1章智能电动车辆技术基础4定义分类、层级结构、核心技术原理、AI应用2~3第2章智能电动车辆设计技术5设计原则、整车与部件设计、AI驱动设计4第3章智能电动车辆仿真技术4仿真基础、部件与整车仿真、AI仿真应用5第4章智能电动车辆制造技术4制造技术类型、核心部件制造、AI智能制造6~7第5章智能电动车辆测试评价技术5测试范畴、部件与整车测试、AI测试应用8第6章智能电动车辆运维诊断技术4运维特点、部件与整车诊断、AI运维应用9第7章智能电动车辆产业支撑技术3能源补给、数字基建、产业政策10第8章智能电动车辆安全技术3安全挑战、功能与网络安全、伦理与隐私保护五、教学方法（1）理论讲授：系统讲解核心知识与技术原理，结合“图、表、文”三位一体呈现方式，简化抽象内容，贴合知识体系。（2）案例分析：选取动力电池一体化制造、智能驾驶仿真测试等典型案例，结合工程实例，强化理论与实践结合。（3）小组讨论：围绕技术路线争议、产业发展趋势等主题组织讨论，促进思想碰撞，深化对知识的理解。（4）专题讲座：邀请行业专家分享智能电动车辆前沿技术与产业动态，拓宽学生视野，衔接行业实践。（5）多媒体辅助：利用动画、仿真视频、实车演示等形式，直观呈现复杂技术细节，提升学习效果。六、考核与评价（1）平时成绩（40%）：包括课堂参与度（10%）、作业完成情况（15%）、小组讨论表现（5%）、案例分析报告（10%）。（2）期末考试（60%）：闭卷考试，全面考查学生对核心知识、技术原理、工程应用及产业趋势的掌握程度，题型贴合课程重点与实践应用。七、参考资料（1）《智能电动车辆技术概论》，崔胜民主编（2）新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）、“人工智能+”行动方案等政策文件（3）行业研究报告、技术白皮书