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聚氨酯泡沫塑料已成为汽车轻量化采用的重点用材。该材料具有耐磨、耐低温、耐油、减振性能好和质量轻等优点。汽车用聚氨酯泡沫塑料的种类分为软质、半硬质、硬质聚氨酯泡沫塑料,以及聚氨酯自结皮泡沫塑料及增强反应成型聚氨酯等。另外,介绍了该材料的发展趋势。 相似文献
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阐述了硬质聚氨酯泡沫塑料的性能,原材料,介绍了硬质聚氨酯现场喷泡发泡技术在空调富车生产中的应用,以及现场发泡中常见的缺陷及解决措施。 相似文献
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介绍了聚氨酯硬质泡沫塑料喷涂发泡工艺在解决乘用车隔热保温问题上的应用,该技术在我国乘用车行业具有广阔的应用前景。 相似文献
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聚氨酯硬质泡沫塑料喷涂保温技术在厢式车、冷藏车等专用车上应用较为广泛,是一种比较先进和成熟的技术,文章介绍和分析了其在消防车上的应用,阐明该喷涂保温技术在技术经济性上是可行的,在消防车行业有着较好的推广价值和前景。 相似文献
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聚氨酯发泡在客车上的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
概述聚氨泡沫塑料制造原理、性能以及客车上的应用情况;简要介绍采用空气喷涂发泡成型的阻燃型硬质聚氨酯发泡工艺和常见缺陷分析及消除办法。 相似文献
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本文针对美纹纸包装线连续式机型运行速度难以控制的问题,提出了应用PLC控制装置结合模糊控制理论从电气控制方面着手解决包装材料恒速供送问题。应用编码器测速装置进行了包装速度试验,试验结果表明包装速度指标可以达到200卷/分,并且包装线运行稳定性,符合该种机型的技术指标要求。 相似文献
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KD出口件的包装设计及注意事项 总被引:1,自引:0,他引:1
汽车KD出口散件的包装设计是一个系统工程。设计一款车型的KD出口散件的包装,需要考虑多方面因素,如汽车制造工艺、物流、包装材料、海关要求等,设计过程需要综合考虑质量、成本、装卸操作、组装工艺、标识要求等。本文针对汽车散件的包装设计从设计输入、设计原则、设计过程、包装材料选用等环节进行系统的分析阐述,为设计高效能、低成本的KD出口散件包装提供可借鉴的经验。 相似文献
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为了降低换电技术的实施难度和成本,提出一种采用"部分换电"思路的电动汽车新型双源电池系统。通过合适的控制策略,在保证动力平稳输出的情况下,调整电机功率以匹配主、副电池包的端电压,实现供电电池包的灵活切换。为探究双源电池系统的老化规律以及验证其在全生命周期成本上的优势,匹配"大主电池包+小副电池包"和"小主电池包+大副电池包"2种双源电池系统方案,设计具有代表性的城市、城郊和高速等行驶场景以及工作日、休息日的出行和充电方案;采用AutoLion-ST软件建立双源电池包和相同总容量的单个大电池包的电化学老化机理模型,嵌入到AVL/Cruise搭建整车仿真平台中进行联合仿真。研究结果表明:虽然所提出的双源电池系统相比单个大电池包在相同工况中的放电倍率和深度更大,导致老化速率略有加快,但由于双源电池系统中主、副电池包的利用率更高,其全寿命里程之和相比单个大电池包方案反而有17%以上的提升;结合电池梯次利用模型和近年来电池价格的统计结果对全生命周期成本进行计算,认为双源电池系统方案在保证换电运营商获得一定盈利空间的情况下,可以降低全生命周期总拥有成本。 相似文献
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汽车动力电池包内部的潮湿和凝露现象是温湿度耦合作用的结果,它直接影响电池性能、加剧电池失效且可能引发安全事故,但相关的研究工作还未得到足够关注,开展电池包内部温湿度耦合特性的分析工作尤为迫切。基于此,研究相应瞬态数值分析方法,求解电池包内部空间动态变化的温湿度分布情况。首先,分析电池包内部空间和外界环境的气体交换、热量传递过程,建立热湿传递的物理模型,并根据流体运动三大基本守恒定律以及温湿度耦合关系,建立对应的热湿传递数学模型;利用恒温恒湿箱和安装防水透气阀的电池包箱体进行热湿传递试验,验证外界环境动态变化的温湿度对电池包内部温湿度的影响以及电池包内部出现凝露和积水现象的条件;建立电池包及其内部空间的多物理场耦合三维模型,对电池包内外的热湿传递与温湿度耦合过程进行瞬态数值模拟,根据仿真计算结果与试验结果的对比验证模型的可靠性;采用真实气候环境数据定义模型中动态变化的电池包外部环境,从时间和空间分布的角度分析电池包内部温湿度的瞬态计算结果。研究结果表明:所提出的瞬态数值分析方法的可行性佳,得到了外界环境以及电池工作状态的动态变化对电池包内温湿分布、电池表面凝露时长的影响规律。 相似文献
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电池组在高环境温度下以高倍率放电时,电池组温度过高、温差大,极易引发安全问题。笔者针对这一问题设计了一种新的耦合式电池热管理系统。以采用纯石蜡冷却模型作为初始模型,首先探讨不同膨胀石墨质量分数的复合相变材料对于电池组热性能的影响,得出:在30℃的环境温度下,电池组以4C倍率放电时,采用EG质量分数为12%的复合相变材料对电池组进行冷却最优。在最优复合相变材料的基础上引入液冷系统,构建克里格近似模型,采用NSGA-Ⅱ遗传算法对耦合系统寻优,得出的预测结果精度较高误差最大仅为0.21%。利用算法寻优得出的最优解与初始模型相比,电池组最高温度下降5.29℃降幅为11.46%,最大温差下降0.12℃降幅为54.09%。结果表明:相变材料与液体冷却耦合热管理系统对电池组控温效果显著。 相似文献
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针对传统锂离子电池组容量确定方法存在的效率低、能耗高且只能离线应用等问题,提出一种基于电池剩余充电电量的锂离子电池组容量快速估计方法。首先,基于充电电压曲线一致性原理,以电池组内率先充电至充电截止电压的电池单体电压曲线为基准,通过电压曲线的平移缩放与线性插值计算出各单体电池的剩余充电电量与剩余充电时间,从而实现各单体电池的荷电状态(State of Charge, SOC)在线估计,在此基础上实现电池组容量的快速估计。其次,在电池单体模型的基础上建立电池组的仿真模型,并在全SOC区域上对模型参数进行分段辨识。通过所建立的仿真模型得到电池组的充放电曲线,并对电池组容量进行估计。最后,对4个单体串联而成的电池组进行充电试验。研究结果表明:仿真容量与估计容量误差为1.2%以内,验证了所提出的容量快速估计算法的有效性;利用所提方法估计出电池组容量与试验得到的电池组容量的误差为2.61%;该方法根据电池充电曲线的平移与缩放即可在线估计出电池组容量,可应用于新电池组容量的在线快速估计,能在保证3%估计误差的基础上将检测效率提高到传统方法的2倍以上。 相似文献
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This paper offers novel insights to the design and implementation of an innovative state-of-charge (SOC) estimator for the lithium-ion (Li-Ion) series battery pack. The most interesting feature of this approach is that it can utilize information from each filtered terminal voltage of the Li-Ion cells connected in series for SOC estimation of the battery pack. Without actual sensing each discharging/charging current (DCC) applied to the Li-Ion cells, it is possible to extract each DCC estimation from the corresponding filtered terminal voltages with an equivalent electrical circuit model (EECM) identification of all Li-Ion cells in the battery pack. There are two advantages to SOC estimation of the battery pack with this approach. First, the proposal can be implemented simply and effectively, reducing the computational steps required for SOC estimation. By reducing computational steps, the proposal is expected to be more cost-effective. Second, the approach guarantees an improved SOC performance, even if the battery pack results in inevitable cell-to-cell variation among Li-Ion cells. Accordingly, there are fewer differences to previously estimated DCCs among Li-Ion cells. Specifically, all values from the estimated DCCs are properly compensated for by simultaneous parameter modification according to each cell’s electrochemical characteristics. Experimental results clearly demonstrate that our DCC sensorless SOC estimator provides robust SOC performance for the battery pack. This approach considered an experimental battery pack (12S1P) connected in series using 2.6 Ah LiCoO2 cells produced by Samsung SDI. 相似文献