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新能源汽车热管理技术的研究现状和发展趋势
来源:专用汽车 发布日期:2024-08-15
针对新能源汽车热管理技术展开研究，重点分析了电池、电机和乘员舱的热管理需求，并详细讨论了热管理技术的应用现状和发展趋势，同时进一步总结和展望了新能源汽车热管理技术未来的发展方向。研究结果能为新能源汽车热管理技术的进一步研究提供参考。
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新能源汽车减速器效率提升策略研究
来源:汽车测试报告 发布日期:2024-08-15
该文概述新能源汽车减速器，包括单级、多级、行星齿轮等类型与结构，以及其工作原理，分析新能源汽车减速器效率影响因素，如齿轮齿形误差、材料与热处理等，提出新能源汽车减速器效率提升策略，包括优化齿轮设计、改进润滑与冷却系统、提高装配质量，以有效提升新能源汽车减速器效率。
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桂林工业上半年交出靓丽“答卷”
来源:桂林日报 发布日期:2024-08-13
今年以来，受多重因素影响，桂林工业经济发展面临着较大困难。市委、市政府带领全市工信战线，坚持以打造世界级旅游城市为统揽，深入实施新一轮工业振兴三年行动，加快构建现代化产业体系，积极培育和发展新质生产力，以非常决心、非常力度、非常措施，全力以赴打好工业“翻
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东盟国家新能源汽车产业发展的政策措施与路径
来源:东南亚研究 发布日期:2024-08-12
新能源汽车作为交通运输领域发展“绿色化”的重要解决方案之一，在东亚、北美及欧洲等多个国家及地区得到大力发展。其中，东盟国家为实现节能减排、满足市场环保需求、弥补汽车产业链短板等目的，有计划地推进新能源汽车产业建设。其主要举措包括：推行双向政策目标，构筑产业方向蓝图；调节供需税收水平，激活产销潜在势能；建设基础设施网络，打造使用生态场景；加大投资政策倾斜，扶持本土产业转型等。在通过“差异化”引资优惠
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新能源汽车驱动电机定子用扁铜线焊接工艺探究及接头性能分析
来源:汽车工艺与材料 发布日期:2024-08-12
使用环形光斑激光焊及钨极氩弧（TIG）焊对新能源汽车驱动电机定子用扁铜线进行焊接试验，并对焊接工艺及接头的性能进行探究与分析。研究发现，扁铜线环形光斑激光焊接的最佳工艺为中芯功率2 500 W、环芯功率1 500 W、焊接速度290 mm/s、离焦量+5 mm，所得到的接头成型良好，无气孔等焊接缺陷；TIG焊的最优工艺参数为焊接电流140 A，焊接速度150 mm/s，所得到的接头存在少量缩孔。环
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新能源汽车电机控制技术优化策略及发展趋势研究
来源:汽车与驾驶维修(维修版) 发布日期:2024-08-10
随着国内生活水平的提高以及国家对环境保护的日益重视，人们对于汽车这种出行必备工具的要求也越来越高，在这种形势之下，新能源汽车应运而生。目前对于新能源汽车的看法应当具备辩证思维。一方面，新能源汽车对于环境起到了一定的保护作用，同时作为一种全新的交通工具，它也为人们的日常出行带来诸多便利。而另一方面，由于我国新能源汽车起步较晚，目前其中的各类技术支持体系还不健全，特别是电机控制领域还存在着很多的不足，
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培育壮大新能源汽车产业的关键路径和重要着力点
来源:财经智库 发布日期:2024-08-10
以智能网联技术为代表的新能源汽车产业是当前中国培育壮大新质生产力的重要引擎，也是支撑中国经济转型升级、促进前沿技术引领突破和保障国家能源安全的重要手段。当前，中国新能源汽车产业已进入周期性调整阶段，面临国内市场增长动能放缓和外部风险加剧问题，坚持“产品出海”与“投资出海”齐头并进、培育本土细分市场以及加快向智能化转型，是当前中国新能源汽车产业继续保持较强竞争能力和适度增长速度的关键方向。通过在宏观
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新能源汽车维修与故障诊断技术研究
来源:中国设备工程 发布日期:2024-08-10
针对新能源汽车维修与故障诊断技术的研究，本文阐述了新能源汽车的类型及故障诊断特点，并详细分析了常见的故障类型，探讨了新能源汽车的维修方法与故障诊断技术。本文旨在促进新能源汽车维修与故障诊断技术的发展，为新能源汽车行业的可持续性发展提供可靠的技术支持。
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新能源汽车能效管理策略研究
来源:环境保护 发布日期:2024-08-10
减污降碳协同增效是我国交通运输领域实现碳中和目标的必然路径。我国新能源汽车保有率的增长潜力可观。鉴于新能源汽车广泛普及后，我国大型城市可能面临电力能源短缺、碳排放转移支付等一系列问题，我国迫切需要推出相应的新能源汽车能效管理措施，以满足我国大型城市对于新能源汽车的管理要求。本文分析了发展新能源汽车的政策背景及所面临的问题，结合节能家电的成功经验，提出了一种新能源汽车能效管理策略，以期为交通运输领域
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基于时间序列的新能源汽车销售量预测——以比亚迪为例
来源:科技和产业 发布日期:2024-08-10
新能源汽车的发展对于推进“双碳”目标实现起着关键作用，准确预测销量对于政策制定和企业发展有着重要意义。以比亚迪新能源汽车作为研究对象，运用其历史销量数据分别构建季节性自回归差分移动平均(SARIMA)和长短期记忆(LSTM)网络预测销量。为提升模型预测效果，集成单一模型得到ARIMA-LSTM(自回归差分移动平均-长短期记忆)组合模型，将销量数据分解为线性和非线性两部分，使用ARIMA模型预测销量
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