我国智能交通系统进入建设应用阶段

据新一届全国智能交通系统协调指导小组第一次全体会议透露，“智能交通系统关键技术开发和示范”项目将于2005年6月完成所有课题的验收。在智能交通领域，国家有关部门今后将重点针对“缓解中心城市交通拥堵、提高交通运输安全、解决重大事件交通组织问题”等开展研究和开发。     

《构成整车特征的汽车零部件进口管理办法》——汽车产业政策的新亮点

2005是汽车产业政策的执行年，许多汽车产业政策的细则相继出台。涉及汽车生产领域的有“整车管理办法”、涉及汽车流通领域“品牌管理”“二手车管理办法”等等。最可圈可点的政策当属《构成整车特征的汽车零部件进口管理办法》（简称“管理办法”）。它使中国的汽车工业的发展沿着正确的方向发展。它不仅有利于合资企业的的发展，而且为中国的零部件市场营造公平竞争的市场环境、保护了消费者的最终利益。但“管理办法”的颁布，     

本土化研发将显著降低成本——访天纳克公司首席技术执行官Timothy E. Jackson先生

天纳克开设中国研发中心 近日,天纳克公司(Tenneco)的中国首家研发中心在上海嘉定区开幕.本刊记者借此机会参观了该研发中心,并采访了公司首席技术执行官Timothy E. Jackson先生.该研发设计中心是天纳克与上海汽车工业(集团)总公司旗下子公司上海拖拉机内燃机公司共同组建的一个合资企业,将重点设计并开发排放控制产品,推动天纳克的主机及售后业务在中国及整个亚太地区的发展.     

箱型折叠式自行车

本专利产品（专利号：ZL200520069306．9）具有以下几大使用特性： 1．整车体积小（现样品箱体：高450mm，宽325mm，厚158mm）；     

STX船用辅机产量累计超1470万千瓦

截至今年7月24日，韩国STX发动机公司船用辅机产量累计突破1470万千瓦。STX发动机公司的船用辅机主要由昌原生产厂制造。该厂于1977年开始生产四冲程柴油发动机，主要作为船用发电机组。因国际船市需求走好，STX发动机公司自韩国、中国、欧洲、美国接获的船用辅机订单逐年增加。目前，该公司手持船用辅机订单已排至2008年底。今后，该公司还计划增加投资，扩充生产设备，并加强研发工作，力争到2010年成为世界第三大船用辅机生产企业。     

高性能船舶研发成为造船行业当前发展方向

中国船舶重工集团公司针对国际高性能船舶的发展趋势,确定以穿浪双体船和小水线面双体船为代表,以高性能船舶及高技术船用配套系统和设备的研发为当前的发展方向,加快产业化发展步伐。高性能船是以现代流体力学理论为基础,采用新技术材料和先进的推进、传动、控制等技术,有别于常规排水型船,具有高速度、高耐波性、高费效比的特点,富有创新活力。高性能船舶的发展取决于先进的船型技术,还依赖于轻型大功率柴油机高效的推进方式和铝合金等高强度的新材料及其焊接技术。其灵活可靠的运动控制系统,完善配套的设备装置,是国家科学技术水平和先进…     

“和谐型”大功率机车2年检检修前清洗方案的优化

介绍了机车外皮清洗装置与清洗流程,分析了以往清洗方式存在的诸多不足,而针对"和谐型"大功率机车特点提出的立体式清洗新方式,提高了机车检修清洗质量。     

车辆技术研发的最新动向

介绍了日本铁道综合技术研究所以①提高安全性;②与环境协调;③低成本化;④提高方便性为工作目标,并且,按照以下3大支柱:①面向未来的研发;②实用技术的开发;③以基础研究来设定研发课题。描述了最近铁道车辆的研发趋势,运用仿真技术和计算机应用技术开展研究。例举了车辆技术研发中采用的多体动力学、碰撞现象的解析、硬件在环仿真(HILS)等实例及取得的成果。     

汽车天线偏心测试的系统设计与试验验证

随着智能网联汽车的迅速发展,汽车对外通信性能的重要性显著提高,但汽车体积大、重量沉,无法直接借鉴传统通信行业的天线系统测试方法。本文以智能网联汽车的天线系统为研究对象,研究出一种改进的近远场变换算法,并基于该方法设计出一种合理的验证方案,从而降低因汽车测试位置偏移对试验结果的影响。研究表明,当以整车作为被测件时,车载天线在测试系统中心和整车几何中心在测试系统中心的情况下,近场测试数据存在明显的较大差异;然而通过正确的NF-FF变换处理,两者远场辐射方向图都是一致的。说明了在球面近场系统测量加近远场变换的处理下,可以得到整车远场辐射信息。该结论对推动整车无线性能测试提供了实验和验证基础。     

人群消费价值观评价模型分析

人群消费价值观是影响消费者购买行为的重要因素,研究消费价值观评价模型有利于深度了解用户特征,洞悉用户需求,是汽车研发、营销推广的重要依据,是实现以目标人群需求为导向的研发模式的重要手段.基于主流消费价值观评价量表,结合心理学及社会学理论,编制形成消费价值观初版评价量表,再结合自主调研数据,运用探索性因子分析、验证性因子分析、信度检验、效度检验等统计方法进行初版价值观量表的结构优化及模型验证,形成符合实际消费特征的人群价值观结构化模型.