新型燃料电池发动机空气增湿系统性能研究

对鼓风机、散热器和膜增湿器的工作特性进行了研究,基于系统整体性能优化进行了燃料电池发动机空气增湿系统集成设计。空气增湿系统和冷却系统得到有效耦合,对新型空气增湿系统性能研究表明:该系统效率更高,鲁棒性更强。     

纯电动汽车构造与维修课程理实一体化教学改革与实践

文章针对新能源汽车技术专业课程教学中存在理论教学与实践教学脱节、难以有效衔接的问题,在纯电动汽车构造与维修核心课程推行理实一体化教学改革,并提出了教学内容与岗位工作任务、教学环境与岗位条件、教学过程与工作过程、校企角色转化"四个对接"教学改革思路。基于职教云平台构建线上与线下结合的理实一体化互动教学,通过建设专业一体化教学区域、双师型教学团队、课程考核评价体系为课改保驾护航,从而促进学生故障分析、维修计划制定以及实车维修的综合应用能力的培养。     

现代汽车安全技术应用综述

汽车安全应从整体上来考虑,不仅要在事故发生时减少人员的伤亡,而且更重要的是要避免事故的发生。这里简要介绍了现代汽车的主、被动安全技术,并且提出了现代汽车安全的新理念。     

石灰石粉对水泥浆体经时流变性能的影响

为了研究石灰石粉细度、掺量及浆体的静置时间对水泥(Cement,简称C)-石灰石粉(Limestone Powder,简称LP)浆体流变性能的影响,采用Anton Paar MCR 102型旋转流变仪,测试C-LP浆体中400目(LP1)和800目(LP2)LP对流变曲线的影响。采用Herachel-Bulkey(H-B)模型及Bingham模型拟合经时流变曲线得到浆体屈服应力、流变指数及塑性黏度等参数,并通过计算剪切测试下滞回环面积以表征浆体的触变性能。同时,通过Andreasen颗粒紧密堆积模型计算得出体系中颗粒分布模数,基于颗粒体积分数计算体系中固体颗粒总比表面积,并对体系水化放热过程进行分析,从而进一步解释石灰石粉不同细度、掺量及不同静置时间对浆体流变行为的影响机制。研究结果表明,随石灰石粉掺量或细度的增大,浆体体系中固体颗粒堆积密实程度增大;石灰石粉的细度比掺量对水泥水化放热的影响程度更大。增加LP1掺量,浆体屈服应力及塑性黏度下降;增加LP2掺量,浆体屈服应力及塑性黏度上升;静置时间的延长使浆体屈服应力及塑性黏度均增大;掺入适量(质量分数为20%～50%)LP1或LP2均对...     

金龙中巴 制动系压强比的 分析和改进

一辆金龙中巴车(装配现代汽车公司的底盘),行驶八年,因制动系统故障,在厦门顺龙汽车维修有限公司进行维修.该车司机反映:"该车制动踏板一脚踩到底是踩空的感觉,再踩第二脚时才有轻微制动感觉";如遇紧急情况,实施紧急制动时,制动踏板为踩空感觉,整台车刹不住."     

梁格法在双曲拱桥承载能力评估中的应用

我国在20世纪60、70年代修建了许多双曲拱桥,由于当时施工技术相对比较落后,目前超载现象较为严重,同时这类桥梁的自身结构整体性差,所以经过多年运营后都有不同程度的损伤。为了保证其安全运营,必须对这类桥进行检测、评估,正确评价其承载力,为维修、加固提供可靠的依据。目前由于双曲拱桥的传统计算方法很难准确地反映其实际承载能力,所以采用梁格法,应用Midas建立双曲拱桥模型,进行承载能力分析不失为一种比较准确且十分有效的方法。该文主要介绍了这一方法的实现过程,并以实例方式进行建模分析,从而验证这一方法的实用性。     

基于SimSolid的液压分组模块车车架有限元仿真技术

通过对液压悬架模块车进行受力分析,掌握了其液压分组特性下的载荷分布特点,依托静力学原理和超静定结构三弯矩方程,准确计算出模块车车架的主动力、支反力和惯性力。依据达朗贝尔原理和模块车液压分组的特点,在有限元仿真中选取合适的悬架中心进行位移约束,借助SimSolid无网格结构有限元仿真软件,可以快速地对各种模块车组车架结构进行有限元仿真计算,在仿真结果相对可靠的前提下,大大提高了设计效率和设计质量。     

完善高校学分制初探

在分析学分制的基本含义的基础上,论述高校实行学分制的利弊,并从完善学籍管理制度、推行学分绩点数制度、优化培养计划、加强选课指导及严格考试管理方面对完善高校学分制提出建议。     

铁路路基土体湿化性能的试验研究

既有线铁路路基存在大量路肩及边坡冲刷现象,影响路基的稳定性。现场调研路基冲刷情况,分析路基典型冲刷形式及程度;开展室内湿化试验,分析了土体性质和压实度条件下土体的崩解性状,明确了土体性质和压实度对土体抗冲刷能力的影响程度;并在此基础上设计了有扰动湿化试验,通过雨水冲刷试验对其结果进行验证,得出有扰动湿化试验更符合实际的冲刷情况。     

基于FNN的驼峰车辆减速器出口速度的计算

减速器出口速度的合理性直接影响着驼峰溜放作业的效率和安全。目前，国内外常用的驼峰车辆溜放速度控制模型主要是基于车辆走行阻力的统计特性。但车辆走行阻力是随机、离散的复杂变量，难以准确测定；而且，基于这个统计模型的出口速度计算法比较机械，没有自适应能力，使得某些溜放环境变化后，溜放作业的安全连桂率有所下降，安全善恶化。为此，本文基于模糊神经网络（FNN）理论，提出了一种新的计算车辆减速器出口速度的智能控制模型。该模型采用五层的前向神经网络来构造模糊系统，以模拟熟练的调速作业员给定出口速度的模糊和自适应策略，并在相关的先验知识的基础上，使用了改进的误差反向传播学习算法，具有自学习和自适应能力。在驼峰溜放环境变化时，控制系统能通过自学习，自动校正减速器计算出口速度模型，改善控制品质，使系统保持设计的安全连挂率。计算机模拟结果表明这种模型是很有效的。