汽车驾驶室电器在线检测系统开发

针对汽车驾驶室电器检测需求,采用模块化的设计方法开发了能够对多种汽车驾驶室电器进行在线检测的控制和信息处理平台。基于可编程控制技术设计了驾驶室电器检测模块和驾驶室ECU线束检测模块;采用计算机信息集成管理技术开发了汽车驾驶室电器检测信息管理模块,检测结果可通过Intranet进行远程查询。试验结果表明,该检测平台完全满足汽车驾驶室总装线的生产节拍要求,运行稳定可靠。     

基于PID神经网络的车用锂电池SOC估算

为了更精确估算车用锂电池荷电状态(SOC)值,采用PID神经网络方法建立电池模型,设定电池电压、放电电流、电池累计放电量和电池电极温度4个变量为模型输入量,电池剩余电量为模型输出量,由此得到了全部神经网络训练数据,并仿真估算出电池SOC值.仿真结果表明,利用该方法对电池SOC进行估算,误差小于3.66％,方法有效.     

发动机曲轴轴承的多目标综合优化

选取曲轴轴承总平均摩擦功耗和曲轴质量为目标,采用指数曲线式惯性权值递减策略的粒子群算法,对某4缸发动机曲轴轴承进行多目标综合优化.优化结果与原机和单目标优化结果的对比表明,多目标综合优化,与原机相比,曲轴轴承总平均摩擦功耗减少26.2％,曲轴质量减小5.3％,比单目标优化也稍有改善.     

等梁高曲线刚构桥悬臂施工阶段内力精确计算公式

现代大跨刚构桥梁的建设手段基本采用悬臂施工法,悬臂阶段结构内力的计算准确性将是确定保证桥梁安全的重要条件。本文将结合实例推导弯桥施工阶段的精细内力计算公式,以期达到在理论上对弯桥内力的更深入认识。     

汽车行业质量控制工具——综合检具

国内汽车行业正处于蓬勃发展时期,整车的销售和制造数量连续多年超过1500万辆大关,各汽车厂商均在不断地推出自己的新产品,新产品上市越早越能在市场上站稳脚步,这就要求各汽车厂商必须缩短产品开发周期,提升产品质量,一种提升产品质量、缩短产品开发周期的工具——综合检具应运而生。     

保险杠喷涂前处理工艺浅析

文章主要介绍汽车喷涂塑料件几种前处理工艺水洗、CO2清洗、人工擦拭的主要特点。并从投资、运营能耗以及对上游工艺的影响等方面,对以上几种处理工艺进行了简单的分析及对比。     

基于横向安全距离模型的主动避障算法

现有的安全距离模型是基于纵向相对车速或减速度值建立的,没有考虑移动目标的横向运动特性。本文利用移动目标横穿马路的速度、相对位置,建立横向安全距离模型,并提出一种基于横向安全距离模型的主动避障算法。首先,根据横向移动目标横穿马路的速度、相对位置和自车的制动距离建立横向安全距离模型,设计主动避障算法。接着,为计及路面条件对制动效果的影响,引入当前行驶路面估算的附着系数峰值估算最大制动减速度,约束目标避障减速度,并调整制动强度,以适应不同路况的安全避障行驶。最后,以典型横向移动目标骑行者作为研究对象,通过PreScan/Simulink/CarSim联合仿真验证避障算法的有效性。结果表明:基于横向安全距离模型的主动避障算法能有效避免与骑行者碰撞,提高行车的主动安全性。     

新能源汽车安全分析及发展建议

通过对新能源汽车安全事故的梳理和分析,发现新能源汽车安全事故具有复杂性和系统性特征,需要进行统筹分析和界定。我国对新能源汽车的安全管理包括建设监控平台以及制定执行安全标准等措施,仍需要进一步的落实实施。建议企业在新能源汽车安全方面要更加重视技术研发和对产品安全的管理水平,而政府应该重视政策管理的科学可持续性以及前沿科技的引导与研发。     

“课程思政”理念下汽车检测与维修专业教学改革方向的探究

汽车检测与维修专业教学目前正面临改革,它作为高职院校中最为主流的专业之一首先希望融入"课程思政"教育理念,深度引导学生参与到道德品质、政治觉悟深度培养过程中。现如今,"课程思政"理念已经高度融合汽车检测与维修专业知识内容,形成了全新的综合教学模式,它更被认为是一种行之有效的素质培养教育模式,在高职该专业中发挥了重要作用。本文中首先探讨了专业中实施"课程思政"改革的可行性,并对其改革实施策略进行了全面研究。     

Updating of Travel Behavior Model Parameters and Estimation of Vehicle Trip Chain Based on Plate Scanning

This article proposes a maximum-likelihood method to update travel behavior model parameters and estimate vehicle trip chain based on plate scanning. The information from plate scanning consists of the vehicle passing time and sequence of scanned vehicles along a series of plate scanning locations (sensor locations installed on road network). The article adopts the hierarchical travel behavior decision model, in which the upper tier is an activity pattern generation model, and the lower tier is a destination and route choice model. The activity pattern is an individual profile of daily performed activities. To obtain reliable estimation results, the sensor location schemes for predicting trip chaining are proposed. The maximum-likelihood estimation problem based on plate scanning is formulated to update model parameters. This problem is solved by the expectation-maximization (EM) algorithm. The model and algorithm are then tested with simulated plate scanning data in a modified Sioux Falls network. The results illustrate the efficiency of the model and its potential for an application to large and complex network cases.