如何决定活塞的修理间隙

在汽车发动机修理工作中,对活塞间隙的决定必须慎重。为保持良好的压缩,间隙拟越小越好。但间隙过小,气缸壁上得不到必要的润滑,易“拉缸”;另外,当温度升高时,活塞就会因膨胀而被气缸“咬死”。间隙过大,一是压缩不良、妨碍起动;二是冷车时易发生敲击声;三是缩短了使用寿命。根据使用经验,活塞间隙偏大0.01毫米,则等于使这辆车少行驶一万公里而提早大修。     

发动机修理工作中几个常见的技术问题

遵照伟大领袖毛主席“要认真总结验经”的教导,我们先后到国内九个省、市的主要汽车修理企业参观学习、调查研究、收集资料。我们了解了发动机修理工作中常见的一些技术问题。本文旨在对发动机修理工作中几个常见的技术问题进行分析,找出原因,探讨正确的解决方法,使之对提高发动机修理水平有所帮助。但由于各方面原因所限,错误之处在所难免,请批评指正。     

从日本政府主导型金融体制看中国政府经济职能

本文尝试从经济发展理论出发,来分析和解释日本政府经济职能问题进而从一个全新的视角来理解日本经济的增长从而得出有利于中国经济发展的经验教训.     

工字梁的检修方法

汽车前轴工字梁一般采用45号钢锻制,经正火、调质处理后,硬度可达HB192～225。工字梁承受较大负荷,其主销孔的位置精度(后倾、内倾角度)对汽车操纵的轻便性、稳定性及轮胎的磨损有着很大的影响。正确选择修理方法和合理安排修理工艺,对提高工字梁的修理质量,有着重要意义。     

浅谈国内柴油机缸套—缸体的穴蚀问题

一、前言遵照伟大领袖毛主席关于“要认真总结经验”的教导,我们对国内一些机械主管部门及设计、制造、使用、修理、科研单位和有关高等院校进行参观学习、调查研究、搜集资料。从而得以了解一些有关国内柴油机缸套一缸体穴蚀问题。现将有关情况汇集整理如下,供参考。本文写作过程中得到许多单位的热情支持,提供资料,给予指导,在此顺致深切的谢意。笔者水平有限,调查研究不够,错误和不当之处,恳请批评指正。     

废气涡轮增压器的使用

柴油机利用废气涡轮增压器,是当前柴油机技术的一项发展。现将我们近年来试验研究从芬兰引进的车辆过程中,使用废气涡轮增压器的几点体会简介如下: 一、废气涡轮增压器的工作原理如图1,柴油机排出的废气通过排气管7     

瑞典工程师对斯堪尼亚LT—110型汽车在中国使用时出现某些问题的分析

应瑞典斯堪尼亚汽车公司邀请,我们于1980年11月7日至11月30日在瑞典进行实习考察。此期间,我们向瑞方谈及该公司生产的 LT—110型汽车在中国使用中出现的常见问题。瑞典工程师们在经过一段时间的准备后,对这些问题作出了分析。这些分析虽然有的不尽准确,但尚有一定参考价值。现整理如下(本刊1976年第5期中作者所撰《瑞典斯堪尼     

基于OpenFOAM的沉箱与梳式防波堤水动力特性比较*

为比较沉箱与梳式防波堤水动力特性的差异,基于OpenFOAM建立了波浪与上述两种结构相互作用的数值模型,分析不同周期作用下反射系数、波浪压强与流场分布特征。结果表明：1）随相对堤宽的增大,沉箱防波堤对波浪的反射系数较梳式防波堤大。2）不同测点处的波浪压强差异显著,梳式防波堤背板处的波浪压强较沉箱防波堤迎浪面相应处波浪压强明显增大。3）梳式防波堤在梳齿空腔内的水体流速较沉箱防波堤迎浪面前方显著增大。4）建议在实际工程中选择梳式防波堤。     

黄浦江上游水域能见度不良海事应急管理分析与对策

本研究根据黄浦江多发的辐射雾和平流雾的特点,对闵行海事局能见度不良应急管理现状和船员冒雾航行的心理进行分析。提出三点对策对目前管理模式进行优化,即巡逻艇做好定点值守、确保管控信息发布及时通畅、与码头单位做好联动,以期望进一步提高海事机构能见度不良监管成效。     

基于注意力Seq2Seq网络的高速公路交织区车辆变道轨迹预测

针对交通状态复杂的高速公路交织区域，经验丰富的驾驶人能够通过正确地推断周围车辆的未来运动进行及时的车道变换，这对于实现安全高效的自动驾驶至关重要，然而目前的自动驾驶车辆往往缺乏这种预测能力。为此，基于深度学习理论，提出了一种结合注意力机制和编-解码器结构的交织区车辆强制性变道轨迹预测方法，利用Next Generation Simulation（NGSIM）数据集提取车辆变道过程中的关键特征，并引入碰撞时间（Time to Collision，TTC）和避免碰撞减速度（Deceleration Rate to Avoid a Crash，DRAC）2种风险指标，将变道车辆及其周围车辆视为一个整体状态单元，同时补全状态单元内部不同车辆在横向和纵向上的时空状态特征，从而更有效地刻画车辆间的动态交互行为；然后将不同观测车辆的连续窗口序列输入基于长短期记忆网络（Long Short-term Memory，LSTM）的编-解码器，预测交织区车辆变道的未来运动轨迹，通过添加软注意力模块，使模型能够集中聚焦于影响车辆在不同时刻下位置变化的关键信息，再现了真实交通场景下车辆的变道行为。试验验证表明：基于注意力机制的编-解码器模型与当前流行的卷积长短期记忆网络、极限梯度提升树等模型相比具有更高的轨迹预测精度，在长时域的变道轨迹拟合上有显著的优越性，为辅助和自动驾驶领域的发展提供了新思路。