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新能源汽车电子控制技术
来源:内燃机与配件 发布日期:2025-01-05
随着全球对环境保护要求的提高以及化石能源日益枯竭，新能源汽车由于其节能环保等优点越来越受到人们的青睐。因此，世界主要发达国家都将发展新能源汽车作为重要的战略措施，制定了许多鼓励政策。中国政府也发布了一系列扶持政策，使新能源汽车在国内得到迅速发展。在当今日益增长的环境意识和技术进步的背景下，汽车行业正在迅速向电动化、智能化、网络化转型。在这一转型过程中，汽车电控系统(Electronic Contr
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工业母机与新能源汽车产业协同发展战略研究
来源:中国软科学 发布日期:2024-10-28
工业母机包括金属切削机床等减材制造装备，铸造、锻压、焊接、热表处理等等材制造装备，以及增材制造装备，是“制器之器”和“自强之基”,是现代化产业体系的核心枢纽和制高点。新能源汽车是全球汽车产业转型升级、绿色低碳发展的主要方向，是工业母机应用最广泛的领域，世界主要国家和地区纷纷提出发展新能源汽车产业的战略导向。我国新能源汽车产业蓬勃发展，在全球形成先发优势。系统阐述工业母机与新能源汽车协同发展的形势和
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基于ANSYS Workbench的汽车传动轴静力学分析
来源:南方农机 发布日期:2025-01-14
【目的】传动轴的性能直接影响汽车的稳定性和使用年限，目前汽车传动轴在汽车行驶过程中的弯曲变形十分明显。汽车的传动轴转速较高、支承少，不仅可以传递动能，而且可以改变传动轴线的方向，在汽车驱动系统中发挥着重要作用。【方法】文章通过三维绘图软件绘制传动轴的三维模型，根据实际工作情况分析传动轴的受力位置、受力大小和受力方向，利用ANSYS Workbench软件对传动轴进行有限元仿真，求出极限状态下的等效
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新能源汽车市场营销与智能物流融合发展研究
来源:物流科技 发布日期:2024-11-20
新能源汽车市场正经历着前所未有的发展与壮大，政府的政策鼓励、消费者对清洁能源汽车的日益关注，以及电池技术的突破，共同推动了这一领域的快速发展。与此同时，智能物流作为一种新兴物流模式，借助先进的信息技术和自动化设备，深刻改变着物流行业的传统运营方式，可以提高物流效率和准确性，降低成本与环境影响。文章通过探讨新能源汽车市场的发展趋势，概述智能物流兴起的背景及其对传统物流模式的影响，并深入分析新能源汽车
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绿色建材营收增速持续保持10%以上
来源:中国高新技术产业导报 发布日期:2024-12-16
中国建筑材料联合会发布的最新数据显示，目前，具有“节能、减排、低碳、健康、安全、便利和可循环”特征的绿色建材发展势头良好，绿色建材产品实现营业收入持续保持10%以上的增长速度，且被纳入绿色建材产品认证体系的建材产品已有72类。绿色建材认证企业超过5300家，认证产
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中国钢铁行业进入存量优化阶段 “两新”政策将拉动明年钢材需求
来源:21世纪经济报道 发布日期:2024-12-23
12月20日，冶金工业规划研究院发布最新中国和全球钢材需求预测研究成果，综合采用钢材消费系数法和下游行业消费法，预计2024年我国钢材消费量为8.63亿吨，同比下降4.4%；预测2025年我国钢材需求量为8.50亿吨，同比下降1.5%。根据对全球及各地区经济发展与钢材需求量分析，预
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核化工项目三废区安全级控制系统优化设计
来源:核电子学与探测技术 发布日期:2024-12-09
为进一步提升核化工项目三废区安全级控制系统的安全性和经济性，本文针对核化工项目中某子项的安全级控制系统进行优化设计。通过对工艺过程中安全级功能的分析，评估不同控制策略的优劣，本文提出优化方案在保证安全级控制系统功能实现的前提下，降低了设计和运行维护的成本，提高了系统的可靠性。
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煤矿采掘机械自动化和智能化技术的思考
来源:内蒙古煤炭经济 发布日期:2024-11-30
随着能源需求增长和矿产资源日趋枯竭，提高煤矿采掘效率、降低生产成本、确保安全成为当务之急。本文聚焦煤矿采掘机械自动化和智能化技术，阐述技术局限性、发展趋势和关键问题，介绍自动化技术在采掘中的应用，重点分析智能控制、机器人技术、数据处理和人工智能算法在提高生产效率和安全性方面的作用。最后，针对未来煤矿采掘智能化体系构建提出设想，包括自动化与智能化融合、模块化设计、开放式架构和系统优化。
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基于智能制造系统的汽车滤芯配件生产效率优化研究
来源:时代汽车 发布日期:2024-11-05
智能制造系统通过集成自动化设备、实时数据分析、优化生产调度等手段，大大地提升了汽车滤芯配件的生产效率。通过智能技术的应用，生产过程的自动化程度得以提高，实时监控系统能够及时发现并解决生产中的问题，资源管理更加高效。实施智能制造后，不仅缩短了生产周期，还降低了生产成本，提升了产品质量和一致性，为企业提供了很好的的竞争优势。
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DenseNet多元并行网络机械故障诊断研究
来源:机电工程技术 发布日期:2024-12-20
传统神经网络模型的故障诊断准确率难以保证，为了提高网络模型的故障识别率，提出了一种基于DenseNet的多元并行网络（Multi-branch-DenseNet,MBDN）机械故障诊断方法。先对采集到的时域信号进行短时傅里叶变换，将一维时序信号转换为包含信号特征的RGB图像。再将不同类型的特征图像进行配对形成样本对，将样本对分别输入并行网络的各个分支中，每个分支并行计算得到不同的特征参数。比较不同
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