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新能源汽车检测与维修技术探析
来源:汽车测试报告 发布日期:2023-08-15
新能源汽车的快速发展和广泛应用对传统汽车检测与维修技术体系提出了新的要求，同时新能源汽车检测与维修技术水平关系新能源汽车产业的健康发展，因此必须针对新能源汽车的特点，不断优化新能源汽车检测与维修技术，从而保障新能源汽车的正常和安全运行。该文分析新能源汽车检测与维修技术构成，对新能源汽车检测与维修技术应用过程中存在的问题进行探讨，针对这些问题提出解决对策，并展望新能源汽车检测与维修技术发展趋势，以更
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职业本科新能源汽车工程技术专业实践教学体系构建研究
来源:汽车测试报告 发布日期:2023-08-15
随着新能源汽车的迅速发展，汽车行业对新能源汽车工程技术人才的需求也日益增多。为满足这一需求，职业本科新能源汽车工程技术专业需要构建一套实用、高效的实践教学体系。该文探讨职业本科新能源汽车工程技术专业实践教学体系的重要性，并提出构建策略和具体实施步骤，以提高职业本科新能源汽车工程技术专业人才培养质量。
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融合VMD和LSTM模型的新能源汽车销量预测方法
来源:武汉理工大学学报(信息与管理工程版) 发布日期:2023-08-15
准确的销量预测是新能源汽车企业制定科学合理的生产计划的主要依据。针对新能源汽车销量非线性、非平稳的特征，运用融合变分模态分解(VMD)方法和长短期记忆网络(LSTM)模型进行新能源汽车销量预测。首先，利用VMD方法对原始数据进行分解处理，获得本征模态分量与趋势项；其次，以模态分量和趋势项作为新的时间序列，构建各时间序列的LSTM模型；最后，重构各模型的预测值获得新能源汽车销量的预测值。研究结果表明
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新能源汽车驱动系统维修技术分析
来源:汽车测试报告 发布日期:2023-08-15
新能源汽车以其独特的环保和节能优势，在全球范围内逐步得到推广。然而，相比于传统燃油汽车，新能源汽车驱动系统复杂性提高，维修技术要求也随之提升。该文阐述新能源汽车驱动系统的结构与工作原理，重点分析驱动电机、变速器、电控系统3个子系统，论述驱动系统关键部件常见故障模式、原因和检测方法，并探讨驱动系统各子系统的维修技术要点，强调维修技术需要与汽车制造技术同步升级和改进，以适应汽车产业快速发展的需求。
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百亿级外资电子信息项目落户
来源:四川日报 发布日期:2023-08-14
产业生态圈吸引力 2022年四川电子信息产业规模达1.62万亿元，居中西部省份第一位，已形成较为完整的电子信息产业体系 作为我省第一大支柱产业，未来5年电子信息产业集群建设将瞄准“世界级”持续发力 投资环境吸引力 今年1到6月，我省促进落地一批世界500强企业在川新增
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基于国际化新能源汽车专业人才培养双语教学模式探究
来源:农机使用与维修 发布日期:2023-08-10
随着全球对环境保护意识的增强，新能源汽车的市场需求逐渐增长，因此培养新能源汽车专业人才已经成为各国政府和高等教育机构的共同关注点，基于国际化发展视野及新能源人才培养目标，以新能源汽车专业人才培养为研究对象，提出一种双语教学模式，并对基本教学要求、教学目标与教学过程进行系统论述。
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新能源汽车电动机高精密制造技术研究与应用
来源:汽车工艺师 发布日期:2023-08-10
随着全球石油资源紧张和日益突出的环境问题，新能源汽车迎来了新的机遇和挑战。新能源汽车驱动用的电动机是一个关键性的总成件，需要较大的驱动性能，具有较高的功率密度和效率。电动机性能好坏直接影响到新能源汽车动力系统的性能，而电动机壳的加工精度直接影响着电动机转子在高速旋转时的状态。经过多次的加工试验，在数控加工坐标系设定及测量、电动机壳快速定位装夹、阶梯轴承孔同轴度高精密加工等关键技术上取得了突破和创新
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不同类型新能源汽车基本结构及常见故障分析
来源:农机使用与维修 发布日期:2023-08-10
新能源汽车是指使用新型能源(如电能、氢能等)作为动力源的汽车，相比传统燃油汽车具有更高的能源利用率和更少的污染排放。介绍了不同类型新能源汽车的基本结构和常见故障分析。首先基于传统燃油汽车和新能源汽车之间的区别，详细论述了纯电动汽车、混合动力汽车和燃料电池汽车的基本结构和工作原理。其次针对这三种类型的新能源汽车，分别介绍了常见的故障类型和可能的原因。最后总结在使用新能源汽车时需要注意的问题，避免因为
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新能源汽车技术原理和优缺点研究
来源:汽车工艺师 发布日期:2023-08-10
随着我国工业制造水平不断提升，汽车制造业也在技术方面取得了巨大进步。新能源技术在汽车行业中的应用已经成为了未来发展趋势。因此，了解新能源汽车技术的原理和应用已成为当下新能源汽车发展的重点工作。介绍了我国目前新能源汽车技术的原理，同时阐述了新能源汽车技术所存在的优缺点。需要强调的是，新能源汽车技术对我国工业升级转型和低碳经济发展都有着极为重要的意义。
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基于优化BP神经网络的新能源汽车锂电池SOH预测模型研究
来源:农机使用与维修 发布日期:2023-08-10
基于优化后的反向传播神经网络，提出了一种新能源汽车锂电池SOH(状态健康)预测模型。该模型利用历史电池数据和当前电池参数作为输入，预测电池的SOH。为了优化模型性能，使用遗传算法对模型进行训练和优化，提高了预测精度和鲁棒性。试验结果表明，该模型能够在不同工况下准确预测锂电池的SOH,并且相对于传统方法具有更好的性能。基于优化BP神经网络的SOH预测模型具有广泛的应用前景，可以为新能源汽车锂电池的健
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