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烟雾式测漏仪的技术在不断地进步和改进。几年前还是一种鲜为人知的技术,而现在这种仪器成了原厂指定设备,许多厂家还把它规定为必配设备。这篇文章所说的是当今烟雾式测漏的方法。 相似文献
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认为:随着电子技术和传感技术的进步,汽车诊断技术及设备发展非常迅速,在实行技术状况临测、不解体诊断、视情维修、强化管理等方面起着重要作用。重点介绍了功率平衡、点火系统、气缸、燃油供给系及起动系的检测诊断的方法、项目和设备。 相似文献
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污水管网的末端干管通常在高水位或满水位状态下运行,需要通过封堵、导排以降低管道水位后方可采用CCTV、QV的手段进行内窥检测,这种方法存在效率低、成本高的缺点,因此探索在满水状态下的末端干管内窥检测技术具有十分重要的意义。本文采用“声呐+电法测漏”组合技术开展满水末端干管的内窥检测工作,并通过CCTV检测进行平行验证,以判断该组合技术的准确性和适用性,为污水管网的管养维护提供技术支持。通过实地试验,“声呐+电法测漏”组合技术可对满水末端干管内存在的主要结构性缺陷及功能性缺陷进行有效识别,最小目标分辨能力为0.1m,理论误差为0.02m;对于较小尺寸的异物穿入,“声呐+电法测漏”组合技术无法有效识别;对于穿入异物的材质,该组合技术无法识别,需要辅助其他手段予以确认。 相似文献
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本文叙述了节水的主要办法和漏水检测的主要办法,并详细说明了相关技术的原理及在漏水检测中的应用。并利用实际的工作例子说明了漏水检测工作在东风商用车公司的开展。最后提出了今后测漏领域中的发展方向。 相似文献
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所谓ETC是由英文ElectronicT0ll Collection词组的缩写,意思是电子收费系统。利用现代的无线通讯技术和设备,一方面,在高速公路收费处,设立路测机、天线等无线通讯设备,与收费站室内的电脑相连接(终端);另一方面,在机动车辆内安装车载器,将电子缴费卡(ETC卡)插入到车载器上, 相似文献
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表面或内部泄漏是缸体、缸盖最常见的故障之一。泄漏产生的原因有砂眼、气孔、裂纹等,而确定泄漏点、并将故障件维修处理是此类问题的关键。通常较大的砂眼或气孔(直径1mm以上)、裂纹肉眼或者借助漏液痕迹,都能找到相应的泄漏点,而较小的泄漏点、且出现在缸孔内部、缸盖燃烧室用常规的办法很难确定,有时需要用到专用的检测设备,而缸孔内部的细小漏点用专用泄漏检测设备能识别零件泄漏测试不合格,但无法锁定泄漏点的位置。本文将通过一个故障案例阐述一种特别简易且适合查找发动机内部泄漏的漏点检测方式—即简易法漏点检测。 相似文献
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STR平衡轴漏油问题,在实际分装及装配过程中,往往受零部件质量、装配过程控制、工艺参数设计及工艺装备等多方面因素的制约,一般很难从根本上予以解决.本文根据较长一段时间对漏油车辆的跟踪、分析及解决方法的归纳总结,将STR平衡轴常见的一般漏油问题归类为装配人员装调过程引起的漏油、零部件本身缺陷引起的漏油及产品防护不当引起的... 相似文献
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利用虚拟仪器LabVIEW和研华PCI-1710HG数据采集卡,开发了一套管道流量和压力数据采集系统,并描述了该系统的结构、硬件和软件的设计。该系统实现了对管道流量和压力参数的高速数据采集和存储,为实时监测管道的泄漏提供了基础,该设计方案已成功应用于管道泄漏监测,验证了其可行性和有效性。 相似文献
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针对传统轮胎沟槽深度测量工具检测效率极低、数据不准确、测量维度少和延展性差等特点,设计了一种手持式智能轮胎沟槽深度检测系统。该系统由手持式智能检测设备、手机和云平台三部分组成。手持式智能轮胎检测设备负责采集和处理轮胎沟槽深度数据;手机负责传输和显示轮胎沟槽深度数据;云平台负责分析和存储轮胎沟槽深度数据。试验结果表明,该轮胎花纹深度数据处理算法抗干扰能力强,该手持式智能轮胎沟槽深度检测系统测量效率高,可扩展性强且精度高,每条轮胎检测平均用时4 s,检测数据误差保持在3.5%范围内。 相似文献
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为解决当前隧道机电设备种类繁多,软件系统独立,应急处置时需人工操作多系统实现设备联动控制,以及设备缺乏预防性养护的问题,依托物联网、云计算等先进技术,建设隧道机电设备综合管控系统。系统主要功能如下: 1)将隧道外场机电设备分为PLC控制设备和非PLC控制设备,针对不同类型的设备采取不同的数据采集手段,实现对隧道机电设备状态的监测与故障报警; 2)根据相关规范要求,结合交通事件发生位置与区域影响,制定机电设备联动控制应急预案,实现隧道交通综合管控与交通诱导; 3)采集机电设备历史养护数据,依托云平台提供的大数据技术,对海量历史检测数据进行数据清洗与分析,重点关注检测数据存在异常变动的机电设备,实现机电设备“预防性养护”与差异化清洁维护。通过建立该系统,实现隧道运维阶段的智能化和信息化, 提高运营经济效益,提升隧道安全运营管理水平。 相似文献
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为促进公路桥梁智能检测技术的发展,系统梳理了桥梁智能检测装备、智能检测方法、智能损伤识别算法、智能安全评价及养护决策的发展现状与趋势。综合分析表明:随着桥梁智能检测技术的发展,针对桥梁检测环境和构件特点,出现了包括无人机、移动机器人、环形爬升机器人、多功能检测机器人、爬索机器人、水下机器人、声呐探测装置等多种类型的智能检测装备。智能检测装备大多采用搭载的图像采集装置进行病害信息收集,其避障及抗环境干扰能力和图像采集精度是设备性能表征的关键;在智能检测方法领域,图像采集技术、激光点云扫描技术、全息摄影技术发展日趋成熟,探地雷达、干涉合成孔径雷达及声呐探测技术可作为桥梁基础及冲刷深度检测的有效手段;但以光纤传感、热成像技术、声发射技术、超声波检测、电磁传感为特征的桥梁检测新技术,其抗环境干扰的能力还有待提升,需要进一步的工程验证。随着桥梁智能装备能力的提升、智能检测技术的发展,不同类型海量数据的涌现,传统的从病害、构件、部件到结构的分层综合安全评价算法已不能适应,采用数字孪生技术进行结构状况的实时再现与评价,以多源数据融合技术进行区域级、路网级桥梁服役性能及抗灾韧性评价是桥梁智能检测与安全评估的主要发展方向。 相似文献