随着现代电子信息技术的飞速发展和汽车制造业的强劲增长，现代汽车技术与电子技术、信息技术的融合使得汽车不再是简单的交通工具，而成为现代科技的载体和结晶。汽车电子的发展使得越来越多的电子控制单元ECU(Electronic Control Unit)被加入到汽车中来，这也促成了车内网络的形成与发展。车内网络的发展经历了从无网络的点对点通信、仅由CAN(Controller Area Network)总线构成的实时网络到如今的由CAN、Lin、Most、Flexray等多种不同速率、不同传输方式的总线构成的复杂的车内异构实时网络。而整个汽车电子系统结构也逐渐形成由多种类型的ECU单元以及这些异构实时网络构成的分布式异构实时系统结构。在这样一种系统中，确保任务安全稳定的运行变得非常重要，其中一个重要的问题就是确保这些任务的实时性。　　 本文通过从不同的角度(包括从任务的角度和消息自身的角度)分析车内事件和时间触发网络的实时性，探讨在构建车内网络中所遇到的关键问题，为车内网络的构建提供理论和实践基础。主要的工作和贡献有：　　 ①根据分布式实时系统中任务的结构特点，提出了一种全新的基于任务间消息抢占关系的任务最坏执行时间估计方法。分析事件触发总线协议中任务的最坏执行时间，对确定任务中消息的优先级以及构建整个汽车网络是至关重要的一步。本文从分布式实时系统中任务的结构特点入手，以事件触发协议CAN总线协议为基础，提出了一种全新的基于任务间消息抢占关系的任务最坏执行时间估计方法。由于考虑了任务间的偏序和抢占关系，以及任务具有选择和并行分支的情况，使得本文作者对任务最坏执行时间的估计较之以前的算法具有更紧的估计值。　　 ②构建了一个基于计算实验思想的分布式人工汽车网络系统。系统的验证与仿真是构建汽车网络中另一个关键的步骤。普遍采用的硬件在环仿真方法在网络系统设计的初期代价是昂贵的，同时，它不利于从整体上观察任务的时间特性，调整起来也比较麻烦。本文采用了王飞跃教授利用人工系统的概念和方法以计算手段研究复杂系统的思想，构建了一个分布式人工汽车网络系统，用计算实验的方法观察在不同的调度策略下(特别是对总线上传递消息的优先级指派)任务所农现出来的时间特性。通过任务所反映出来的统计信息，得到一些经验性的结论和一些改进的措施。　　 为整个汽车网络的验证搭建了一个虚拟的平台。　　 ③提出了一种基于遗传算法的TTCAN离线调度表的优化办法。对于那些对时间和安全要求严格或者对消息抖动敏感的控制系统来说，事件触发协议所造成的延迟抖动是不能容忍的，而时间触发协议可以很好的解决这一问题。在利用时间触发协议实现的系统中，一个关键的问题是如何设计一个离线调度表。本文通过对其中一种时间触发协议，TTCAN，结构的分析，提出了一种基于遗传算法的TTCAN离线调度表的优化方法，并和TTCAN官方网站上的调度表优化方法做了比较，比较结果显示，本文作者的调度算法在保证时间触发消息实时性不变的情况下，给事件触发消息提供了更长的传输时间，从而使得整个系统的实时性能得到了改善。　　 ④构建了一个低速容错CAN的车身网络原型系统。本文依靠作者参与的两个重大项目(一个是国家863项目“vAS0S-基于0SEK／VDX和0SGi的嵌入式汽车软件平台与关键技术”，一个是为某汽车厂商开发的基于CAN的符合0SEK标准的防盗报警器项目)开发中获得的经验，构建了一个低速容错CAN的车身网络原型系统，并探讨了构建车身网络中的一个关键问题，如何制定网络生命相位问题。为实际构建车内网络做出了有益的尝试。　　 总的说来，本文通过对车内网络实时性的分析，在如何构建车内异构实时网络上作了有益的探索。