声压法识别小型客车主要噪声源

要控制汽车整车噪声，首先必须找出其主要噪声源。论述了识别汽车主要噪声源的声压法识别技术，并应用声压测量法、声场分析和谱分析技术，对6440型小型客车的主要噪声进行了测量和分析。结果表明，利用声压法也能识别出汽车主要噪声源。     

CA6102型汽油机噪声源识别及其降噪措施

根据声强测量的基本原理，利用B＆K3360声强测量系统，对CA6102型汽油机表面辐射噪声源进行了识别，并采用参考声源法，测量、研究了该机辐射声功率随转速、负荷的变化关系。依据上述结果，针对该机的实际情况，提出了相应的降噪措施。     

基于嵌入式系统汽车行驶记录仪的研究与开发

以三星S3C2410微处理器为核心，设计了一种基于嵌入式系统的新型行车记录仪。介绍了新型的行车记录仪硬件和软件结构，包括数据采集、数据存储、与计算机进行串口和USB通讯、LCD显示、键盘输入、打印输出、语音识别报警系统、下位机软件、上位机软件等在内的软硬件的组成部分。实验表明该记录仪完全符合国家标准。     

具有车牌车型自动识别功能的路桥收费系统研究

具有车牌车型自动识别功能的路桥收费系统是智能交通发展的一个新领域。基于路桥收费系统的现状，利用现有成熟的车牌识别技术。构建具有自动车型识别功能的路桥收费系统。可解决国内收费站车型识别效率低、年票车车费流失严重和公安交管部门对违章、肇事逃逸等车辆捕获难等问题。从软件工程的角度，介绍了本系统的实现思想和体系结构设计。     

基于Elman神经网络的车用汽油机过渡工况空燃比辨识

以HL495Q型电喷汽油机为研究对象,分析了汽油机空燃比的数学模型,提出了一种基于Elman神经网络的过渡工况空燃比辨识方法。试验结果表明,Elman神经网络空燃比模型具有简单的网络结构,能高精度地逼近车用汽油机空燃比的实际动态过程,模型的平均相对误差小于1%,优于前馈BP神经网络模型的辨识结果。建立的Elman神经网络空燃比模型能改善过渡工况空燃比控制精度,提高排放性能。     

我国新能源汽车的发展

全球著名汽车制造商都将中期发展目标放在混合动力车上,远期目标放在燃料电池车上。发达国家汽车制造商都投巨资开发燃料电池车,但近年来在开发燃料电池车同时,纷纷投入很大精力开发混合动力车。燃料电池车要商业化存在哪些主要问题,将在何时能商业化?开发混合动力车不但在国外,而且在国内也蜂拥而上,混合动力车是否适合于所有道路工况等。为此,本刊主编专门就燃料电池车发展中主要存在的问题,其商业化前景等与同济大学汽车学院院长余卓平教授进行深入的交流和探讨     

庆春路过江隧道施工难度及风险的分析和控制

 杭州市庆春路过江隧道工程属大型复杂工程，其施工规模大，施工技术复杂；由于不确定因素多，因而风险因素也多。就钱塘江底特殊地质以及外部环境等约束条件下隧道工程施工期间的难度及意外事故风险进行了分析；采用灾害风险评估矩阵法（R=P×C）来研究这些风险因素对项目安全质量目标的影响程度，并给出了定性的评价和定量的分析，同时根据此评估的风险程度提出相应风险对策与控制措施；为进一步探讨在大型复杂的越江隧道工程项目中风险的全过程管理提供了依据。     

工程车辆牵引动力学概述及其研究回顾(16)

工程车辆牵引动力学的研究分为2个阶段，即静态研究阶段和动态研究阶段。静态研究阶段主要集中在20世纪70年代以前，其主要方法是假定车辆为固定不变的负荷和地面条件，保持档位和发动机油门不变研究车辆在此静态条件下的性能以及车辆为达到最高的静态性能而应有的总体参数匹配方法与条件。其工况是静态，其方法是点工况参数匹配，不涉及到参数变化的过程问题。静态工况为一种假定工况，是对实际动态工况的高度抽象与假定，是为了简化问题而采取的一种近似方法。因此，静态性能并不能真实地描述车辆在实际的动态工况下的工作性能，其优化方法——固定参数匹配也不能使车辆在动态工况下达到最佳的性能。因此，自20世纪70年代以后，牵引动力学研究进入动态阶段，即研究车辆实际动态变负荷工况下的真实性能及其为达到最佳性能而应该采取的相关措施。     

燃料电池轿车车内噪声特性试验分析

在半自由场消声室内四轮转毂试验台上对燃料电池轿车进行了声振特性测试,采集了不同车速工况下车内噪声信号及运动部件的振动加速度信号。分析了不同车速工况下车内噪声的分布状况及主要频率成分。通过信号分析表明,车内噪声来源于驱动电机总成和燃料电池系统中的氢泵、风机,产生的噪声通过空气直接传到车内,同时引起车身板件振动并向车内辐射噪声。根据样车的结构特点提出了减振降噪措施。