微型扑翼飞行器空气动力学研究进展

微型扑翼飞行器(FMAV)作为一种新概念的航空器,有着广泛的功能和用途,已经受到了各国的高度重视.综述了国内外对微型扑翼飞行器的低雷诺数空气动力学问题的研究现状及未来的发展趋势,讨论了目前研究中需要解决的一些关键技术.在此基础上,总结出今后研究的重点,并为微型扑翼飞行器的设计提供了参考依据.     

汽车电气自燃影响因素浅谈

详细论述汽车导线的负载能力及过载试验情况,导线过载、短路时会出现的严重后果;熔断丝技术参数及导线上选配合适熔断丝的物理意义,提出汽车上除搭铁线外所有线路都需要经过熔断丝;简单介绍插接件、线束安装、电器件、内饰材料阻燃等对汽车自燃的影响。     

触控顶灯的设计与应用

本文对一款新型汽车顶灯展开设计,采用全新的触摸屏控制方案,突破了传统阅读灯的局限,加入氛围灯功能的设计,使顶灯能够适应智能化和功能扩展便利性的需求。工作内容包括:①基于现有顶灯和各种市面产品,进行深入的功能扩展探讨和思考,选取初步方案;②确定组件的数量、类型、分布和安装关系;③考虑曲面特征,并结合光学仿真、散热模拟分析等工作结果,完善各组件的详细设计。     

北汽EV160纯电动汽车驱动系统异响故障诊断与排除

从故障现象原因入手,根据先外后内、先简后繁原则,对故障进行由外到内,先易到难的检查,然后依据厂家提供的数据参数,运用专用检测设备,对电机内部进行精确测量,通过数据对比分析,最终确定故障根源。     

内置橡胶支撑体空气弹簧冲击隔离分析

针对内置橡胶支撑体空气弹簧的冲击隔离问题,建立了理论模型,并给出数值解法。采用该模型和解法进行实例分析,得到了相关结论。     

城市交通相关空气污染健康风险研究综述

交通空气污染问题作为交通问题重要部分,因危及到人体健康而越发受到人们的重视。文章将对近年来关于交通空气污染对人体健康影响的相关研究进行综述,并从不同交通空气污染物导致的相关疾病及其与特定污染物暴露研究方法分析介绍,从而更为系统全面了解地交通相关空气污染物作用于人体相关生物机理,为交通相关空气污染控制与防护提供科学依据。     

纯电动物流车电动空气压缩机布置方案研究

电动空气压缩机为纯电动物流车提供压缩气源,以供整车制动及辅助用气装置的使用.文章基于整车性能的受影响程度进行电动空气压缩机布置的多方案分析,从多个维度进行客观评价,选取适合于整车的最优方案.此方法亦可用作其他关键件的布置校核.     

智慧校园环境下课程资源建设的实践研究 ——以汽修专业《汽车空调原理与检修》课程建设应用为例

为研究智慧环境下课程资源建设,文章以《汽车空调原理与检修》课程建设应用为例,通过建设该教学平台,实现线上线下教学的有机结合,可以有效提升教师的教学质量及教学效率,还可以为那些渴望更深层次知识的学生提供一个良好的学习平台。在“智慧校园”的建设和发展过程中,需要不断更新与教学相关的信息,因此建设《汽车空调原理与检修》课程教学资源是高等院校课程改革的需求。     

汽车空调油耗试验分析及研究

汽车空调作为整车内部主要耗能附件,对用户实际使用油耗的影响巨大,有着很大的节能潜力。文章基于WLTC循环,采用不同试验方案,对多辆轻型车进行空调油耗,考察国内多款主流车型的空调油耗水平及空调制冷效果,验证压缩机排量和车辆前端密封导流对空调油耗的影响。结果表明:1)空调能耗占比较大,不容忽视,不同车辆的空调能耗占比总体分布在22%左右。2)多数车辆无法达到10min时头部平均温度达到23℃的要求,无法获得节能效果值。3)适当降低压缩机排量和增加车辆前端密封导流都具有一定的节油效果。     

基于Adaptive Lasso与RF的航班运行风险预测改进研究

为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题,同时为防止模型过度拟合影响预测精度,基于中国民航局发布的风险评估体系,以某航450组真实航班数据为标准样本,首先使用自适应套索算法（Adaptive Lasso）进行降维,从63项风险自变量中筛选出15项独立变量;然后,使用随机森林算法(Random Forest,RF)进行防过拟合处理,结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时,结果误差达到最小值,即得到最终预测指标;最后,构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型,同时选取主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种对比方法,使用十折交叉验证精度.结果表明：Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后,结果精度未见下降;经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前;Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合,可大幅提升预测精度,用于解决航班风险预测问题可行并有效.