船舶压载水处理技术和监督管理研究

船舶压载水不仅危害海洋环境还会对人类健康、当地经济造成影响,《国际船舶压载水和沉积物控制和管理公约》实施即说明了国际社会对此的重视。压载水处理系统的使用,有效地减小了压载水对环境的危害。然而在实际应用中,仍需要通过提高和改进压载水监控技术,使处理后的压载水进一步符合公约标准。本研究根据我国压载水监控现状,提出完善压载水监督管理的措施,促进我国环境、经济和资源的可持续发展。     

混合能源控制技术及应用

本文介绍了混合能源控制器的功能和特点,以及多种能源混合供电的工作流程,并对混合能源的典型应用场景进行分析说明.     

新能源汽车充电用户行为大数据分析及应用

随着新能源汽车行业快速发展,电动汽车充电功能及安全问题受到广泛关注。结合新能源汽车充电大数据可视化系统,从用户类型、车辆类型、充电方式、地域分布维度进行交叉分析,洞察用户充电行为统计分布规律;通过数据分析驱动充电安全设计,并结合数据资源和大数据分析技术,挖掘数据背后蕴藏的丰富价值,以改善当前新能源汽车充电问题和促进新能源汽车产业发展。     

浅析重卡新能源高压线束加工工艺

文章主要介绍的是重卡新能源高压线束工艺分解过程中,对于原材料选型、屏蔽层的处理以及导线对插接器防水性能的影响进行简单分析,简明扼要地阐述了高压线加工的难点,为线束工艺设计人员提供一些参考。     

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。     

统计能量法及其在提速客车噪声预测中的应用

为了预测提速客车内部噪声能量分布及噪声传递路径，用统计能量法对其进行了分析，讨论了统计能量法分析复杂振声系统的基本原理及稳态振声系统统计能量分析的基本方程．以唐山车辆厂提速客车为应用实例，获得了车内总的声功率在车底架、窗玻璃等主要传递路径上的能量分布，并给出了车窗双层玻璃不同厚度的高频响应以及车底架地板涂抹阻尼材料吸收低频声能的机理的治理措施。     

确定弹塑性桥梁结构地震响应的能力谱方法及其分类

介绍了能力谱方法的主要原理、计算方法和分类,说明了能力谱方法作为一种基于性能的能力谱方法在确定结构弹塑性地震响应中的重要地位。     

产品数据管理(PDM)实施技术研究

主要阐述了产品数据管理技术的基本概念,论述了PDM技术在企业中的应用和实施优势,分析了PDM技术实施的目标、内容和基本步骤。     

基于两级温差发电的船舶废热回收试验研究

对于船舶柴油机而言,其所做功的30%都以废热的形式随尾气排放到了大气中。利用温差发电(TEG)技术回收船舶余热进行发电具有极其广阔的发展前景。因此提出了一种利用船舶柴油机尾气废热进行两级温差发电的新型装置。在对两级温差发电系统进行建模后,搭建了两级温差发电装置并进行了测试。理论分析和实验结果表明该装置利用温差发电技术对船舶余热回收是可行的。当热端温度达到473 K时,该温差发电实验装置可输出功率250 W,系统热效率为5.35％,相比单级TEG在相同条件下4.04％的热效率,该系统提高了32％。最后,对系统优化和装置的进一步改进进行了探讨。     

VMT, energy consumption, and GHG emissions forecasting for passenger transportation

Globalization, greenhouse gas emissions and energy concerns, emerging vehicle technologies, and improved statistical modeling capabilities make the present moment an opportune time to revisit aggregate vehicle miles traveled (VMT), energy consumption, and greenhouse gas (GHG) emissions forecasting for passenger transportation. Using panel data for the 48 continental states during the period 1998-2008, the authors develop simultaneous equation models for predicting VMT on different road functional classes and examine how different technological solutions and changes in fuel prices can affect passenger VMT. Moreover, a random coefficient panel data model is developed to estimate the influence of various factors (such as demographics, socioeconomic variables, fuel tax, and capacity) on the total amount of passenger VMT in the United States. To assess the influence of each significant factor on VMT, elasticities are estimated. Further, the authors investigate the effect of different policies governing fuel tax and population density on future energy consumption and GHG emissions. The presented methodology and estimation results can assist transportation planners and policy-makers in determining future energy and transportation infrastructure investment needs.