筑路机械的维修与保养

由于公路机械施工作业多是在野外,工作环境极其恶劣,因此公路施工企业机械设备的维修与保养与其它企业有着很大区别.一是野外作业流动性大.给设备正常维修与保养带来很多不利因素.如果不及时提供必要的物质条件,就不能保证机械设备的正常运转.二是施     

喷油器的常见故障与保养维修

喷油器是柴油机的关键部件，它易产生的故障有：滴油、针阀咬死、针阀与针阀导向面磨损、喷孔扩大、喷油器雾化不良、用错针阀偶件、针阀体的端面磨损、喷油器与缸盖结合孔漏气窜油等。详细分析了这些故障产生的原因，并提出了排除故障的方法。     

火花塞的维修与保养

火花塞是车子点火系统的重要部件，火花塞的保养不当，会给你在驾驶车辆中经常造成麻烦。火花塞的损坏，可以直接造成车辆点火系统漏电、油耗增高、动力下降等众多问题，最主要的是点火困难，影响到车辆的正常使用。以下我们讲一讲如何维修与保养火花塞，使我们可以正确地使用。     

青藏高原施工机械维修的实践与探讨

设置维修场点与维修人员,采用适合青藏高原地区施工机械维护及修理方法,才能正确地对高原地区施工机械进行维护及维修,按期保质完成施工机械维护及维修任务,对于提高青藏高原地区施工机械完好率、使用率尤为重要。     

加强农机档案管理,推进农机化进程

在现代农机管理工作中,农机档案管理是重要的组成部分。加强农机档案管理,一方面推进农机化进程,另一方面有助于各项帮扶政策落实在实际工作中,扩大农机在农业生产中的应用范围。农机档案管理工作人员,应提高综合素质,给予档案管理工作足够的重视,灵活应用大数据技术,实现农机档案管理数字化发展。     

筑养路机械机务管理工作的探讨

就目前公路施工企业在机务管理方面的不足之处作出几点阐述,从提高操作人员的素质水平和技能水平,完善各项规章制度等方面,对机务管理的方法进行多角度的探讨。说明机务管理工作对节约成本和提高公司经济效益的重要性,强调机务管理在工程施工企业管理过程中的重要作用。     

工程机械冬季维护保养

依据多年维护保养工程机械的经验,以沥青摊铺机、挖掘机、压路机、装载机、平地机和吊管机等工程机械为主,对工程机械进入冬季后柴油机的用油用水、各类电器的维护以及传动、制动的保养等方面进行阐述,提出维护保养要点和注意事项,使工程机械安全过冬。     

汽车机械维修保养的一些技巧与常识

随着我国经济不断发展,国民的物质生活水平得到巨大进步。汽车作为常用的交通工具走进人们的日常生产和生活中。汽车的主要结构以机械为主,在长期搁置或使用后容易出现各种机械故障问题,定期维修保养尤为重要。为了确保汽车的性能良好,掌握一定的技巧和常识运用在汽车机械维修和保障的过程中,方便汽车为人们提供更为便捷的服务。文章围绕常见汽车机械故障产生原因、浅析现代汽车机械维修及保养特征和汽车机械维修及保养的技巧,三个维度展开详细论述。     

国省干线公路沥青路面预防性养护技术与施工机械

根据公路沥青路面病害的不同种类,提出了选择预防性养护的时机和具体措施;针对表面封层、裂缝填封等预防性养护技术,阐述了其技术特点和施工要求;系统地介绍了同步碎石封层和裂缝处治技术中材料和设备的选用、机械施工技术要求等问题,可为沥青路面的预防性养护施工提供参考。     

故障树分析法在工程机械维修与管理中的应用

从故障树分析法（FTA法）的作用和应用方法两方面对其进行了阐述,并将故障树分析法应用于路桥施工现场机械故障的诊断。以装载机和塔吊的故障和维修为例,采取故障树的形式,全面、系统、层次性地形成诊断分析结果,验证了故障树分析法良好的应用效果,并对故障树分析法在工程机械维修与管理中应用的特点进行了简要总结。     

旧水泥混凝土路面维修整治技术研究

该文详细阐述了水泥混凝土路面维修整治技术存在的问题,结合实体工程旧水泥混凝土路面维修整治的成功实践,提出了旧水泥路面损坏状况的调查、评价方法,维修整治设计和和施工方法,为解决旧水泥混凝土路面维修整治问题积累了新的技术资料,可供同行参考。     

混凝土路面养护维修统计指标分析及其对指导养护工作的实践

通过对106国道佛冈境内路段从1998年运营以来至2005年的养护维修资料进行统计分析,再结合清远市其他几条典型国省道砼路面运营后的损坏观察总结,对如何养护维修砼路面提出了一些观点和看法。     

基于灰色理论的高速公路小修保养维修量预测模型

在仅有通车5 a以下维修量的小样本数据条件下,为了合理、科学地预测高速公路小修保养维修量,量化年平均日交通量、年均降雨量、年均温度和通车年限4个因素对维修量的影响程度。提出了基于Matlab的灰色系统预测模型,以实际调研路段5 a的统计数据为样本,运用灰色关联度模型对4个因素的影响程度进行量化评估;分别建立均值GM(1,1)单变量预测模型与GM(1,N)多变量预测模型对维修量进行预测分析。研究结果表明:上述4个影响因素与维修量的灰色关联度均大于0.5,说明上述4个自变量对维修量均具有较大影响;GM(1,1)模型70%的预测结果误差小于15%,GM(1,N)模型75%的预测结果误差大于30%,从而得出GM(1,1)预测模型比GM(1,N)预测模型的预测结果更加准确。因此,对通车5 a以下维修量的小样本数据预测,选用单变量预测模型更加合理、有效。