基于海绵城市理念的城市道路优化设计研究

海绵城市在我国是一种新型的城市建设理念,主要解决城市径流雨水“质”和“量”的问题。芜湖市作为全国第二批系统化全域推进海绵城市建设示范城市,在城市建设项目中均要求落实海绵城市理念。以芜湖市3条不同类型城市道路为研究对象,根据海绵城市建设条件,从雨水径流污染及径流总量控制两方面着手,通过道路横断面坡向优化,并提出环保雨水口、透水铺装、盖板排水沟、生态树池（带）及生物滞留设施等渗透、滞蓄和净化雨水的技术优化措施,实现道路年径流污染控制率及年径流总量控制率等目标,能有效减少雨水径流污染问题以及缓解城市排水压力,可为相关城市道路海绵城市建设提供参考和借鉴。     

水翼船动力装置技术特点及未来发展趋势研究

本文介绍了水翼船的技术特点及我国水翼船行业的发展,以船舶动力装置为论题切入点,阐明了蒸汽机、汽轮机、汽油机、柴油机、燃气轮机、核动力装置及联合动力装置的技术特点,重点对柴油机及燃气轮机两类动力装置在水翼船领域的应用及发展进行了研究。柴油机具有较高的经济性及技术成熟度,曾长期在水翼船动力领域占据重要地位,但考虑到当前水翼船动力性及轻量化等方面的特性要求,航空改型燃气轮机目前在水翼船上有着更好的应用前景。     

一种新型乘用车解闭锁时后尾灯律动灯光控制方法

针对以往后尾灯点亮效果单一问题,本文从灯具技术的发展创新及LED光源的大量应用出发,提出了一种新型乘用车解闭锁时后尾灯律动灯光控制方法,并且解锁与闭锁为不同的律动效果,提升整车的用户体验,彰显车辆科技感及仪式感。     

汽车产品开发风险预警机制方法研究

结合项目风险管理知识,对汽车产品开发风险预警机制的定义、功能分解、工作原则及实施流程等进行了讲解说明。通过实施产品开发预警机制,提前消除风险,确保开发顺利进行。     

国Ⅳ柴油机NO_2及NH_3排放特性试验研究

在CVS全流采样的发动机台架上,按ESC行驶工况对国Ⅳ柴油机进行测试。通过对比有无DOC+POC和SCR排放后处理装置情况下发动机的NO2和NOx排放特性,对NOx排放中NO2的比例和SCR系统的二次污染物NH3的排放进行了分析。研究结果表明DOC+POC可以使NOx中NO2的比例升高,但对大部分工况下NOx的排放量影响较小;采用SCR系统时NO2的比例比DOC+POC系统要低,还造成NH3的排放,尤其是高负荷工况下更为严重。     

深圳市柴油车排放现状研究

通过深圳市车流量信息摄录及数据核实,获得深圳市柴油车的基本结构组成,货运车辆在柴油车中所占比例达到了81．5％,是深圳市PM与NOx污染物的主要排放源。通过使用OBS2200与ELPI进行实际道路情况下的车载测试,得到了深圳市主要类型柴油车PM的排放因子：其中轻型货车1．4691g/km、货柜车4．1756g/km、重型货车2．3818g/km、客运车辆1．6954g／km;以及NOx排放因子：轻型货车4．44581g/km、货柜车8．4848g/km、重型货车10．7517g/km、客运车辆8．5656g/km。并由此计算出PM的年排放总量为39171．20t;NOx的年排放总量为120614．01t。统计结果表明,占柴油车总数6％的国Ⅰ货柜车产生了27％的PM排放。深圳市20％的高污染柴油车的PM与NOx排放量超过所有柴油车的PM与NOx排放量的70％。     

微型汽车排气消声器的设计与优化

建立了某发动机工作过程模型和排气消声器性能评价模型,并进行了该排气消声器声学性能和空气动力性的仿真分析.采用仿真分析和试验验证相结合的方法,通过调节各腔室容积和隔板的穿孔率对该排气消声器进行了改进.改进后排气消声器的试验结果表明,消声器总体噪声值和阶次噪声值均有明显好转,高速噪声值比较高的状况得到改善,消声器性能基本达到设计要求.     

沥青搅拌站布袋除尘器的操作与维护

针对沥青混合料搅拌设备常用的布袋除尘器在生产过程中出现的易受潮、腐蚀、老化等常见问题进行了分析,并提出了解决方案,可为同类设备的生产与维护提供参考.     

发动机用喷气阀特性测试平台设计及实验分析

针对LPG/汽油两用燃料汽车发动机喷气阀特性进行分析,开发了一种喷气阀特性测试平台。利用该测试平台对某一低阻型喷气阀的静态喷射率、动态喷射量、稳定性及蓄电池电压与喷射压力对其流量特性的影响进行了测试,并分析验证了测试数据。结果表明,所设计的测试平台运行可靠,可实现喷气阀标定工作。     

氧传感器故障状态补偿控制方法的研究

在Hendricks提出的汽油机平均值模型的基础上增加了空燃比模型、氧传感器模型和PI控制器,建立了系统仿真模型,并通过台架试验进行了验证.在系统仿真模型上模拟了氧传感器的响应延迟故障,研究其不同故障程度对发动机喷油规律和排放的影响.同时提出了一种基于Elman神经网络的虚拟氧传感器,根据Elman神经网络的基本理论构建了网络模型,以模型输出作为网络的训练样本,并对该网络模型进行了训练和测试.结果表明,该模型能较好地预测空燃比信号,并利用预测信号进行氧传感器故障状态下的补偿控制;基于Elman神经网络和虚拟氧传感器信号的喷油规律与正常状态下的喷油规律一致,能满足实际空燃比控制需求.