宝马E60机油保养无法复位

<正>车型:E60,配置N52发动机。行驶里程:85763km。故障现象:客户到我公司做机油保养,保养完后无法进行保养复位及液面检查。故障诊断:机油保养的维修项目完成后,根据惯例进行机油保养复位跟机油液面测量检查,发现机油保养无法复位和机油液位无法检测,如图1、图2所示。经过多次复位仍无法复位。该车复位可以通过仪表中的里程表复位按钮复位保养项目,在下列情况下才能在车辆中进行复位:不存在检查控制信息     

采用滚筒反力式制动检验台检验时如何根据过程数据分析制动性能检验结果

根据GB21861-2008有关条款要求,机动车制动性能的检验宜采用滚筒反力式制动检验台或平板制动检验台进行。而滚筒反力式制动检验台与平板制动检验台采样、计算规则不完全相同,本文仅讨论滚筒反力式制动检验台检验的情形,平板制动检验台检验情形另行讨论。     

充电基础设施月度数据追踪

总体情况:截至2020年1月,联盟内成员单位总计上报公共类充电桩531,118台,其中交流充电桩310,143台、直流充电桩220,487台、交直流一体充电桩488台。2020年1月较2019年12月公共类充电桩增加14,722台。从2019年2月到2020年1月,月均新增公共类充电桩约15,780台,2020年1月同比增长55.4%。     

2019年电动物流车市场分析及2020年展望

2019年市场回顾2019年,受宏观经济下行压力、整体汽车市场下滑、排放标准升级、新能源汽车补贴退坡等多重因素影响,我国新能源汽车市场首度出现年度产销量回落。中汽协数据显示,2019年我国新能源汽车销量120.6万辆,同比下降4.0%,占整体汽车销量的4.68%。电动物流车是新能源汽车的重要细分市场,也是新能源商用车主要车型,2019年电动物流车产量受到补贴退坡影响较大,产量6.22万辆,同比下降43.7%,连续两年呈下降趋势,市场进入深度调整期(见图1)。     

2019年专用车整体市场分析和2020年预测

国家统计局发布数据显示,经初步核算,2019年全年国内生产总值990865亿元,按可比价格计算,比上年增长6.1%,符合6%~6.5%的预期目标。分季度看,一季度同比增长6.4%,二季度增长6.2%,三季度增长6.0%,四季度增长6.0%。分产业看,第一产业增加值70467亿元,比上年增长3.1%;第二产业增加值386165亿元,增长5.7%;第三产业增加值534233亿元,增长6.9%。     

驾驶辅助技术在事故预防中的应用效果

越来越多的车型都搭载了驾驶辅助系统,部分驾驶人对这类系统的实际效果持怀疑态度。本文通过调研国内外相关研究,对几类主流驾驶辅助系统的事故预防效果进行综述。与相同条件下未安装驾驶辅助系统的车辆对比,研究人员发现多数驾驶辅助系统在事故预防方面发挥了明显的作用,降低了相关的事故率、保险索赔率,其中前向和后向的自动紧急制动系统效果最为显著。此外,驾驶人对驾驶辅助系统的接受度以及响应度均会影响事故预防效果。     

基于大数据的乘用车油耗与续驶里程研究

基于全球乘用车整备质量、燃油箱容积和燃油消耗量数据的统计分析,推算出"NEDC工况"下的续驶里程;再通过众测油耗的统计分析,推算出乘用车满油箱燃料的实际续驶里程范围;对乘用车的供油系统设计及电动乘用车的续驶里程对标燃油车提供依据。     

面向传染病疫情防控的公共交通运行管理决策支持研究

近年来全球新发重大传染病疫情不断出现,已成为人类社会必须防范应对的重大风险。公共交通在传染病疫情防控过程中承担着阻断病毒传播和保障复工复产的功能,疫情期间公共交通运行管理的决策需求和技术支撑体系与日常情况有显著差异。现有研究多针对公交日常运行决策需求展开,虽有少量针对突发公共事件的应急管理决策支持的研究,但多针对自然灾害和事故灾难场景,无法迁移应用于传染病疫情防控。基于此,以新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情为例,综合考虑突发公共卫生事件应急管理流程和疫情防控实际情况,系统梳理疫情不同阶段的防控目标和决策需求,提出一种面向传染病疫情防控的公共交通运行管理决策支持系统框架,建立基于公共卫生事件案例库、多源数据融合库、公交数据分析技术库和公交防疫策略库的功能架构,并设计不同功能模块的算法模型。研究以厦门为例,对提出的决策支持系统的功能架构和算法模型进行验证。研究结果表明,构建公交乘客出行链的成功率为89.7%,并可应用于疫情不同阶段的关联客流分析、感染者同乘人员的追溯分析、医护人员等防疫人员的通勤出行识别、公交运行满载率监控等方面。研究成果不仅对传染病疫情防控有实用价值,而且对突发公共事件应急管理决策支持方法亦有理论贡献。     

市场导向凸显 车企混战升级新能源车市将迎内外“拉锯战”

纵观2019年,车市‘寒流来袭’,就连以往大红大紫的新能源车都放缓了脚步。在‘最冷寒冬’下,合资、自主两大势力各取所长,以期在新的政策和市场环境下实现突围。新能源汽车遭遇寒流过去几年销量经历数倍增长的新能源汽车,直到2018年增长率仍超60%,但在2019年也遭遇寒流。中国汽车工业协会公布的数据显示,新能源汽车2019年11月全国销量9.5万辆,同比下降43.7%;1—11月销量104.3万辆,同比仅增长1.3%。似乎是感受到了阵阵寒意,不少新能源车企也不同程度地下调了全年目标,其中就包括北汽新能源、比亚迪等不少新能源汽车企业。     

基于时序马尔科夫模型的电子警察采集数据异常识别

针对电子警察采集数据存在的数据延迟、数据缺失和异常偏离三类常见问题,在保证数据未出现延迟和缺失时,基于马尔科夫模型判断数据的异常偏离;考虑流量序列间的关联关系,建立基于历史数据的转移概率矩阵,在此基础上利用马尔科夫模型进行流量概率分布预测,进而利用EM算法拟合概率分布得到对应的均值和标准差;根据模型预测结果和设定的流量合理分布阈值,以置信区间的形式直接判断流量的异常偏离情况。实例验证结果表明,基于马尔科夫模型的流量预测准确率达87%,异常偏离识别准确率为83%左右。