为了促进高校与企业协同创新合作，面向学生提供将学术知识转化为产业实践的平台，助力其提升科技创新能力与解决实际问题的本领，不断培养学校优秀青年人才，推动重卡领域技术迭代与创意突破。
由共青团陕西省委、陕汽控股集团联合主办的第十五届“挑战杯”陕汽集团陕西省大学生课外学术科技作品竞赛校企联合专项赛暨陕汽重卡第八届卡车无限创意大赛已圆满结束。本届竞赛自2025年6月份正式启动以来，共吸引27所高校298个团队参加。
其中，我校有两个团队电池包水冷板拓扑优化和智能驾驶在非公路矿用车上的应用与研究荣获第十五届“挑战杯”陕汽集团陕西省大学生课外学术科技作品竞赛校企联合专项赛暨陕汽重卡第八届卡车无限创意大赛优秀奖。
项目一
项目名称：电池包水冷板拓扑优化
团队成员：王子鑫 ,甯博 ,何海强,陈鸿飞,何安林
参赛学院：理学院
指导老师：李晓亚 ,罗生虎
该项目对电动汽车普及背景下动力电池热管理的关键挑战，以提升液冷系统核心部件水冷板的散热性能为目标，基于COMSOL Multiphysics构建电池包水冷板二维流动传热拓扑优化模型，采用 SIMP 插值法实现材料导热系数插值、MMA 优化算法求解，系统分析进出口数量、进出口位置（对角型与同侧型）及单 多目标优化对水冷板性能的影响。单目标优化表明，增大体积力、进口压力或增加进出口数，可使流道更复杂、温度更低；多目标优化（以平均温度、流体动力耗散、温度方差为目标）显示，相同条件下四进出口水冷板温度最低，较单进出口降温效果显著。优化后流道呈仿生分层布局，有效改善流速不均、降低最高温度与压降，为电动汽车电池热管理系统升级提供重要理论支持与技术参考。
项目二
项目名称：智能驾驶在非公路矿用车上的应用与研究
团队成员：张天乐,赵聪,张文泰阳,奥成山,李晨蕾
参赛学院：机械工程学院
指导老师：李帅田
该项目聚焦智能驾驶技术在非公路矿用车领域的应用，旨在提升矿区运输安全、效率与环保性。针对矿区场景挑战，提出多技术方案：行人检测上，设计Caps-YOLO模型，融合可见光、红外光与深度相机，提升复杂环境检测精度；路径规划方面，用单目相机、激光雷达和IMU融合的SLAM技术，结合改进A*与模糊控制DWA算法，实现混合路径规划；车辆控制上，基于AFS/DDAS、模糊神经网络及二次规划，制定转向、制动与动力分配策略，仿真验证其有效性。
