纯电动汽车故障诊断案例分析

纯电动汽车作为市场上最普遍的新能源汽车,厂家大量生产,深受消费者的喜爱,要推动纯电动汽车的持续发展,必须要提高纯电动汽车的售后维修服务质量。维修人员要掌握纯电动汽车好的结构原理、检测维修技术,从而提升售后服务质量。本文从纯电动汽车故障诊断案例入手,分析纯电动汽车的维修检测方法,以供纯电动汽车维修人员参考。     

基于CRUISE的微型低速电动车主减速比研究

本文以某企业生产的微型低速电动车电驱动系统作为研究对象,按照产业标准及设计指标对电驱动系统关键部件进行参数匹配设计,利用CRUISE仿真软件分析了动力性及经济性;并运用ISIGHT与CRUISE联合仿真技术求解出该车型最佳减速比。通过样车实验表明,该方法求解微型低速电动车最佳主减速比准确可靠、效率高,可用于优化动力性与经济性。     

电动汽车充电设施现状及发展趋势

利用可再生能源已成为了世界的重点。电动汽车由于低碳环保,是汽车产业的的未来发展趋势。与电动汽车配套的充电设施必须与之保持同步,电动汽车的发展才能不受制约。为此,本论文重点研究了电动汽车充电设施的现状和未来的发展趋势。     

大数据技术在动力电池异常监控中的应用

新能源电动汽车其安全性一直困扰着行业与市场的发展,传统电池管理系统(BMS)储及计算能力不足,难以实 现动力电池的异常状态预测,基于车联网数据,搭建了大数据监控与管理平台,提出了动力电池热失控关键算法,并实现 了算法的平台集成与应用。应用结果表明,此系统应用能够有效评估和预测动力电池潜在安全风险,并能及时有效地指 导安全处置,从而降低整车安全事故发生概率。     

电动汽车大数据处理活动中的伦理问题研究

为了解车辆零部件运行状态,分析整车故障原因,技术人员通过车载终端把电动汽车的整车控制系统各节点发送至大数据平台进行查阅、分析和下载使用。大数据的使用引发了信息工程领域的伦理问题。本文重点阐述了电动汽车产业运用大数据时可能产生的伦理问题及其产生原因,探索强化责任、加强职业道德教育等解决办法,并结合伦理学理论提出了建议。     

新媒体环境下全地形车营销策略分析

互联网+和大数据技术的不断发展和进步让信息经济时代真正地到来了。伴随着电子商务从起步到发展,很多的电商运营平台也逐渐凸显出自己的价值和地位。与此同时,电子商务的营销模式也从传统的B2B、B2C模式向着O2O、C2B的方向发展。全地形车,是一种十分独特的车型,适用的范围和人群也具有特定性。为此,在新媒体的环境之下,如何进行全地形车的营销,如何能够为全地形车吸引到更多的受众群体,这正是本文所要探究的关键所在。为此,文章在对全地形车的基本内涵、主要分类进行阐述和分析以后,针对全地形车这一个特殊车型的营销模式的创新和进步,提出了一些见解和主张。     

双自由度舵机执行机构冲击载荷的仿真分析

超高速水下航行体航行过程中工况复杂,在加速段速度跨度大,双自由度舵机执行机构承受了较大的瞬态冲击载荷,有必要对其韧性进行分析校核。本文分别建立旋转机构输出轴、减速箱体和展开机构最后一级齿轮副的多刚体动力学仿真模型,分析各机构在冲击载荷下的应力和变形情况,校核结构韧性的可靠性,同时对旋转机构输出轴进行模态分析。仿真与校核结果为机构优化设计提供参考依据。     

新一代抽拉离心式高机动卫生防疫车的设计研究

为探索新形式下部队病媒生物防治的新需求,针对野外作战的新特点,结合平战时作业的新形势,研发了新一代卫生防疫车。经过总体结构布局,车厢结构优化,采用新型抽拉式车厢和上装模块化消杀防疫设备,以及大功率硅发电机和蓄电池组的组合供电模式,配备了消杀设备双操作模式。经过第三方评测,主要设备功能完善,性能稳定、可靠,满足技术指标要求,有利于提升中国移动医疗卫生装备的科技水平。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

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。