大型LPG公交车运行工况与排放特性的试验研究

采用车载排放测试技术,对大型LPG公交车辆运行工况和排放特性进行试验研究.结果表明,公交车运行工况与国家排放标准规定的重型车发动机台架测试工况ESC和ETC有较大的差异.试验公交车辆的平均运行车速为16.7km/h,怠速时间占总运行时间的26.6％,加减速时间占61.3％,加减速度主要集中在-0.5～0.5m/s2之间...     

提高国Ⅲ柴油机排放水平的试验研究

通过安装EGR和DOC+POC耦合式后处理装置,对一款国Ⅲ高压共轨柴油机进行了改造和排放升级试验.通过调节EGR和供油参数,对改造后发动机的ESC十三工况点分别进行了排放优化,并按照优化结果进行了ESC试验验证,试验结果表明该发动机通过改造和优化,ESC排放水平能满足国Ⅳ限值.同时对EGR和供油参数的调节以及后处理装置...     

机动车尾气排放和扩散研究综述

随着社会经济和城市建设的迅速发展,机动车保有量急剧增加,造成交通拥堵问题日益严重,同时也导致了更为严重的交通污染问题。随着机动车尾气排放污染的日益加剧,对其研究也越来越广泛和深入。关于尾气排放的研究大致可以分为2个方面:(1)机动车尾气排放研究,从微观层面、中观层面、宏观层面对其进行研究,包括尾气排放获取数据的方法、机动车行驶周期及尾气排放模型的研究。(2)机动车尾气扩散研究,主要是其扩散模型的研究。此外排放控制策略研究也越来越受到重视,其研究趋势逐步由针对发动机改进等降低单个车辆的排放发展到整个路网的排放量改善的交通控制管理措施。     

汽车电动门锁干扰脉冲的形成与抑制

结合工程实践中发现的门锁电动机产生干扰脉冲导致电子模块内部芯片烧毁的故障,对门锁电动机传导瞬态发射的形成机理进行分析,解释搭铁线上脉冲产生的原因,并提出解决方案,对电动门锁驱动电路的设计具有一定的指导意义。     

COPERT汽车发动机冷启动排放模型

随着机动车保有量的增加,由此产生的环境问题日益严重威胁人们的健康,而在汽车排放污染物中冷启动排放量占到汽车总排放量的70%～80%,因此需要对汽车的冷启动排放进行测试和分析,以更好地对汽车排放控制技术提供数据支持。文章通过在法规所规定的条件下,对数辆轻型车进行了低温冷启动排放试验,利用瞬时测试数据对汽车不同污染物(主要包括:CO,HC,NOx)的冷启动排放时间和排放因子比率进行分析计算,并分析比较了COPERT模型中冷启动模型参数和此试验数据间的差异。分析表明COPERT模型能准确地反应HC的冷启动排放,而对CO和NOx则误差较大。     

用于城市交通规划的机动车污染物排放因子

分析了确定排放因子的方法,提出适用于中国城市交通规划的MOBILE模式法参数修正及参数计算方法,根据中国城市实际情况,使用MOBILE模式法参数修正计算排放因子,适用于城市交通规划;给出的南京市现状排放因子可直接用于南京市及附近城市的环境影响评价,平均车速在30－75km/h时CO,NOx和HC的排放因子都相对较小,污染较少。     

TBM主轴承声发射故障诊断研究

以隧道施工TBM为研究对象,设计了主轴承声发射检测试验,进行了声发射信号采集,并取得较理想的分析信号。根据信号的时域图像特征及相关技术人员的数据支持,初步对TBM主轴承的工作状态做了判断,并采用了时变峭度法对实测信号进行分析,获取了强背景噪声下明显的故障特征,达到了抑制噪声、突出特征成分的目的。试验分析结果证明了该方法用于声发射故障信号特征提取的有效性,同时对TBM的状态监测提供了新思路。     

我国在用汽车尾气检测——简易工况法

介绍我国在用车尾气排放检测的现状,结合国外在用车尾气排放检测方法及应用经验,简述四种简易工况法的测试原理及优越性,最后提出我国在用车尾气排放检测的趋势。     

摩托车排放控制技术及可行性分析(1)

为了满足更加严格的排放法规要求,不能仅局限于某一特定的技术措施,要充分借鉴汽车领域技术,结合摩托车本身特点,加快排放治理技术的开发和应用;对于燃油车辆而言,高性能催化剂技术的开发与应用,是车辆排放控制的重要措施.     

基于维度规约的快速路全时段排放模型适应性研究

针对城市快速路汽车污染物排放控制需要，紧扣不同排放模型在映射不同时段排放影响因素与排放率关系方面的差异，以排放测试车辆实际工况排放序列为数据源，分别将反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)、广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和径向基函数神经网络(Radial Basis Function, RBFNN)与平均影响值(Mean Impact Value, MIV)方法相结合，构建维度规约模型。以95%累计贡献率为阈值对排放预测模型输入维度进行降维的基础上，分析神经网络在维度规约前后在不同时段的预测污染物排放率适应性。结果表明：维度规约后BPNN和GRNN模型的R2及MSE在全时段排放数据集中的预测性能提升1.19%、10.14%、6.51%、15.56%,RBF模型对维度规约不敏感；全时段GRNN模型的R2和其余两个模型相比提高10.18%和7.68%,MSE和其余两个模型相比降低0.0396和0.0446，同时MAPE显著降低7.38%和3.86%，揭示GRNN模型在...