中职汽车维修专业教学体系革新策略研究——基于产教融合背景

本文提出了中职汽车维修专业教学体系革新策略,首先分析了产教相融合的元素及对提升学生专业技能的效果,其次对产教融合背景下汽车维修专业教学体系革新建设路径予以了细化探析,分别从教学体系思路框架革新、专业教学体系革新及明确建设目标等三大方面深入论述。最后对教学体系革新策略开展后产生的预期结果予以了分项明确。旨在为社会与汽车行业培养出高技能的复合型人才。     

浅议新能源汽车驱动电机维护保养与故障维修

随着对环境保护的重视,国家大力扶持新能源汽车产业的建设和发展,相关政策不断推出,各大车企也纷纷投入到新能源汽车的生产和研发中来。驱动电机作为新能源汽车的三大核心部件之一,在新能源汽车销量不断攀升的情况下,其维护、保养以及维修的需求也在增加。本文从驱动电机的原理和构造出发,简要论述新能源汽车驱动电机维护保养的主要方法以及故障维修的基本手段。     

基于改进容量增量分析法的锂电池可用容量估计

针对动力锂电池在使用过程中难以高效准确估计其衰退后可用容量的问题,提出一种不依赖滤波算法的容量增量分析法获取不同型号电池的容量衰退特征,并基于数据驱动的方法搭建可用容量估计模型。首先,分别分析低通滤波与小波滤波在获取容量增量曲线中存在的问题,并对比差分电压值在1、10、20、50 mV时容量增量曲线的形态。其次,采用移动方差算法对不同电压差分值下容量增量曲线的波动性做出评价,确定出峰值特性明显且平滑的容量增量曲线。提取曲线的峰值作为动力锂电池的老化特征,运用斯皮尔曼相关性系数验证老化特征与电池老化状态之间的相关性。然后,引入门控循环单元建立锂电池的可用容量估计模型。最后,将不同老化测试条件下的2类电池老化数据集用于模型验证。研究结果表明:所建立的估计模型能够有效估算锂电池全寿命循环内的可用容量值,2组数据集中测试结果的相对误差除个别值外,多数相对误差值在2%以内;数据组1中,分别选取电池1和电池3测试数据的前50%为训练数据,后50%为测试数据,训练结果绝对误差稳定在0.05 A·h左右,测试结果绝对误差在0.04 A·h左右;对电池2与电池3的全寿命循环可用容量做出估计,结果相对误差稳定在2%左右;数据组2中对电池5、电池6和电池7的全寿命循环可用容量估计结果的相对误差整体亦在2%以内;且模型能够对锂电池循环过程中出现容量再生现象的循环做出4%以内的准确估计,显示出良好的估算精度和泛化能力。     

智能汽车专业校企合作模式及人才培养方式的探究

智能汽车已经成为未来汽车领域的发展方向,且高校逐渐与企业合作,建立智能汽车人才培养模式。但是现阶段,校企合作深度以及人才培养方式仍然存在一定的不足,不利于为智能汽车领域输送更多的人才。基于此,本文主要探究智能汽车专业校企合作模式以及人才培养模式,详细阐述智能汽车专业校企合作模式及人才培养模式中存在的问题,进而提出针对性的建议。     

新能源汽车技术专业“1+X”课证融合思考

在《国家职业教育改革实施方案》当中,明确提出了开启"1+X"的证书制度,其主要目的是要利用把学历教育和技能培训进行有效融合,培养出符合时代需求的高素质技术技能人才。以新能源车技术专业作为实例,对"1+X"制度进行积极地探索,找到培养高品质应用型技术人才的新方式,从新能源汽车技术专业的课程内容、考核方式、师资力量等各方面进行探索,为"1+X"课证融合的有效开展寻找高效途径,从而提高人才的质量。     

理实一体化教学法在汽车电气设备课程中的实践与应用

伴随着我国教育体制的深化改革,职校汽车电气设备课程发生了巨大变化,教师在传授学生基础知识理论的同时,还要培养学生实践能力与应用能力,促使学生能够成为一名全能型的人才。因此,职校教师必须重视理实一体化教学方法,为学生创造更加优质的学习环境,激发学生学习效率,提高学生参与汽车电气设备课程兴趣,进而提高学生的专业理论与技能水平。基于此,本文结合我数年汽车电气设备课程教学经验,在查阅了大量相关参考文献的基础上撰写此文,在文章中总结当下存在的教学问题,提出全新的教学策略。     

《湖北汽车工业学院学报》加入OSID开放科学计划

《湖北汽车工业学院学报》从2019年8月起加入OSID(Open Science Identity)开放科学计划。OSID开放科学计划由国家编辑学会出版融合编辑专业委员会、国家新闻出版署出版融合发展(武汉)重点实验室发起,是面向学术期刊的公益计划。以OSID码为媒介,为读者和作者搭建与业界同行和专家进行学术交流的平台,同时提供系列增值服务,提升论文的科研诚信。OSID码介绍每个OSID码对应唯一的文章、唯一的作者、唯一的延伸内容。     

智能汽车两阶段UWB定位算法

为了提高智能汽车行驶的可靠性，以超宽带(UWB)为研究对象，研究了智能汽车两阶段UWB定位算法；分析了智能汽车UWB定位算法的基本原理与误差来源；建立了测距值筛选与加权位置解算两阶段UWB定位算法，在测距值筛选阶段，采用高斯筛选剔除小概率、大干扰事件，在加权位置解算过程中，根据多测距点的位置坐标加权计算得到最终的位置坐标，以有效减小非视距、多径效应所带来的误差，通过使用抗多径天线以有效减小多径效应所带来的误差，并分别建立了静态补偿和运动补偿策略，以有效减小设备晶振偏差等硬件问题造成的误差；在MATLAB/Simulink仿真平台中搭建一定测距方差约束下的UWB随机测距值仿真环境，对算法进行了仿真测试并与三边定位算法、三边质心定位算法进行仿真比较，分析基站数量对定位精度的影响；搭建实物UWB测试系统，对UWB设备定位精度进行了评估与误差补偿，并对两阶段UWB定位算法进行了实车测试。仿真结果表明:东向和北向的定位误差均值最小分别可达0.382 3、0.447 0 m；补偿后的UWB定位轨迹更接近RT3002所示的轨迹，东向和北向轨迹误差的平均值分别为0.049 2、0.017 8 m，均方根误差分别为0.069 8、0.0264 m。可见，提出的智能汽车两阶段UWB定位算法能够满足智能汽车的定位需求，具有高精度、低成本、稳定性好等优点。