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虚拟现实技术在新能源汽车专业教学中的应用
来源:汽车测试报告 发布日期:2024-06-15
随着科技的不断发展，虚拟现实技术已经逐渐被引入教育领域，为教学工作带来了变革。该文阐述虚拟现实技术在新能源汽车专业教学中的作用，分析虚拟现实技术在新能源汽车专业教学中应用面临的挑战，并提出相应的应用策略，使学生更直观地理解新能源汽车专业的复杂概念和技术流程，提升学习效果。
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渗透职业教育的化学社会性科学议题单元教学——以“新能源汽车是否会取代燃油汽车”为例
来源:中学化学教学参考 发布日期:2024-06-15
新课标提出教学要激励学生将对化学学习的兴趣转化为职业选择的意向。通过“新能源汽车是否会取代燃油汽车”的社会性科学议题，设计单元教学案例，确立引入议题、科学解释、批评辩论和反思总结4个教学环节，指导学生基于资料和网站了解与新能源电池相关的职业。
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中国新能源汽车产业合作创新网络的空间格局及驱动机制
来源:科技创新发展战略研究 发布日期:2024-06-15
为了解新能源汽车产业发展的现状和技术创新趋势，基于2012—2021年新能源汽车产业专利合作数据构建城际合作创新网络，利用复杂网络分析方法、空间自相关和冷热点方法解析产业空间格局。此外，构建城市数字经济和环境规制评估指标，使用指数随机图模型对网络的驱动因素进行研究。结果表明：(1)北京和南京在城市网络中扮演着关键的辐射带动作用。网络中存在“富者愈富”效应，网络结构逐渐平衡和扁平化。(2)全国冷热点
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新能源汽车充电设施发展研究
来源:汽车测试报告 发布日期:2024-06-15
当前，随着新能源汽车逐渐得到推广，越来越多的人关注到新能源汽车相关基础设施的建设问题。完善的新能源汽车充电设施建设有利于促进新能源汽车行业的良好发展，并提升人们出行的便利性。该文分析新能源汽车充电设施发展存在的问题，提出新能源汽车充电设施发展优化措施，包括科学规划充电设施布局、扩大服务网络、提升充电设施利用率、加强充电设施使用的监督管理、提升充电效率与品质。
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新能源汽车常见故障及维修策略研究
来源:汽车测试报告 发布日期:2024-06-15
随着时代的变迁，新能源技术的崛起为汽车行业注入了新的活力，新能源汽车在国内的普及率急剧攀升。然而，新能源汽车的广泛使用也面临新的挑战，特别是在运行过程中，其变速器、驱动电机、高性能电池等核心部件会出现性能不稳定或其他故障情况，这不仅会影响汽车的顺畅运行，而且可能对行车安全构成潜在威胁，降低整体运行效率。该文剖析新能源汽车的常见故障，并提出一系列新能源汽车故障维修策略，以推动新能源汽车得到更广泛应用
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新能源汽车用驱动电机台架径向振动异常研究及原因分析
来源:工程与试验 发布日期:2024-06-15
分析了影响新能源汽车用驱动电机台架径向振动异常的因素，并结合实际案例，利用振动传感器测试和模态分析的方法，确定了径向振动异常的原因，并提出了整改措施。本研究为解决新能源汽车用驱动电机台架测试中径向振动突出问题提供了参考依据，具有较强的实用价值。
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城市新能源汽车充电桩应用优化研究
来源:汽车测试报告 发布日期:2024-06-15
随着新能源汽车的快速发展，城市充电基础设施建设刻不容缓，但目前城市新能源汽车充电桩的应用存在一些问题，如布局不够合理、与车辆匹配度不高、利用率低等。该文针对这些问题提出优化策略，包括科学规划布局、提升充电桩质量、加强统筹管理，以有效提升充电桩使用便利性。
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基于新材料新技术的新能源汽车低碳设计探析
来源:专用汽车 发布日期:2024-06-15
为了推动绿色低碳的发展，在汽车制造过程中运用低耗环保的新材料与新技术尤为重要。免喷涂塑料、聚双环戊二烯工程塑料与共聚酯材料具备绿色、环保和可回收等性能，4D打印技术、一体化压铸技术与辊冲复合成形技术具备低能耗、低碳和高效率等优势，相较于传统材料而言，可以更好地满足我国对于环境保护性、资源节约型社会建设的需求。详细阐述了免喷涂塑料、聚双环戊二烯工程塑料与共聚酯材料的性能、应用和影响，分析了4D打印技
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固态电池在新能源汽车中的应用
来源:汽车测试报告 发布日期:2024-06-15
新能源汽车产业的快速发展对动力电池的安全性、能量密度和循环寿命等提出了更高要求。固态电池具有优异的热稳定性和较高的理论能量密度，被视为具有巨大潜力的新一代动力电池。该文阐述固态电池的研究意义，分析固态电池在新能源汽车中的具体应用，提出固态电池在新能源汽车中的应用优化方向，以加快固态电池技术的产业化进程，促进新能源汽车长远发展。
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基于ARIMA和LSTM的新能源汽车销量预测研究
来源:专用汽车 发布日期:2024-06-15
随着全球能源结构的转变和环保意识的提升，新能源汽车行业迅速发展，销量预测对于市场布局、生产及供应链管理至关重要。然而，销量预测受多种因素影响，具有复杂性和非线性特征，传统的时间序列预测方法如ARIMA模型在处理这些特征时存在局限性。为克服这些问题，提出了一种创新的组合模型算法，该算法融合了ARIMA模型在捕捉线性趋势方面的优势以及LSTM模型在捕捉非线性特征和时间依赖性方面的强大能力。利用选取的2
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