汽车改装论文大全模板怎么写

学术堂整理了一份汽车系毕业论文范文，供大家进行参考：范文题目《浅谈混合动力汽车的检测与维修》摘要：目前已研制成功并投入使用的混合动力电动汽车主要是内燃机与蓄电池混合的混合动力电动汽车，它被称为油电混合动力汽车。首先，随着汽车电控化程度的提高，特别是未来混合动力汽车、纯电动汽车以及燃料电池汽车的发展，汽车的主要故障将出现在电路方面，面对复杂、纷乱的汽车电路时，只有具备了过硬的理论知识后才有可能将它们理清楚、弄明白，才有可能进一步的形成正确的诊断思路，找到正确的维修方法。我们知道不同的混合动力系统其结构和工作原理各不相同，这就使得不同的混合动力汽车其检测与维修的方法也会有很大的差异。关键词：混合动力汽车，检测，维修混合动力电动汽车的英文是“Hybrid Electric Vehicle”，简称“HEV”。根据国际机电委员会下属的电力机动车技术委员会的建议，混合动力电动汽车是指有两种或两种以上的储能器、能源或转换器作驱动能源，至少有一种能提供电能的车辆称为混合动力电动汽车。目前已研制成功并投入使用的混合动力电动汽车主要是内燃机与蓄电池混合的混合动力电动汽车，它被称为油电混合动力汽车。本论文所述的混合动力汽车也只局限于这类油电混合动力汽车。所谓油电混合动力电动汽车(以下简称混合动力汽车)，是指采用传统的内燃机和电动机(电池) 做为动力源，通过使用热能和电力两套系统驱动汽车。混合动力汽车采用的内燃机既可是汽油机也可以是柴油机，而使用的电动系统包括高效强化的电动机、发电机和蓄电池。两套系统的联合使用使得内燃机、电动机都可在高效区经济内运行，输出功率相对稳定。燃油提供了车辆运行所需的大部分能量来源，而辅助动力单元即动力电池通过电机使车辆具有更好的动力性和经济性。一、混合动力汽车的检测与维修概述汽车维修工作主要分为保养、机械维修、电器及电控系统维修、钣金和喷漆这几个部分。对于混合动力汽车来说，它与传统的内燃机汽车的主要差别在于增加了一套电驱动系统，这套系统的增加使得原本就复杂的电控系统变得更加复杂，电器及电控系统的维修难度之大不言而喻。由于增加了一套电驱动系统并对原有内燃机汽车的结构作了相应的改造，这决定了混合动力汽车必将产生出新的特有的故障类型，原本适用于传统内燃机汽车的一些维修经验、诊断思路和检测方法在混合动力汽车上可能将不再适用，所以，作为一名维修人员如果墨守成规、依赖经验，不注重理论知识的学习和诊断思维的培养，将很快被淘汰。那么我们应该如何来面对接下来的挑战呢?首先，随着汽车电控化程度的提高，特别是未来混合动力汽车、纯电动汽车以及燃料电池汽车的发展，汽车的主要故障将出现在电路方面，面对复杂、纷乱的汽车电路时，只有具备了过硬的理论知识后才有可能将它们理清楚、弄明白，才有可能进一步的形成正确的诊断思路，找到正确的维修方法。其次，多观察、多比较。在掌握相关理论知识的基础上要回到实践当中来，多观察、多比较。仔细观察汽车的结构，认真的比较它与传统的内燃机汽车的异同点，将理论与实践紧密的连接起来。再次，勤总结。混合动力汽车必然会出现不同于现有传统内燃机汽车的特有的故障类型，应该在维修实践中将其详细的记录下来并认真的分析和总结，日积月累便能形成一套适合于混合动力汽车的行之有效的维修方法。二、混合动力汽车的检测与维修我们知道不同的混合动力系统其结构和工作原理各不相同，这就使得不同的混合动力汽车其检测与维修的方法也会有很大的差异。本文以丰田普锐斯混合动力汽车为例简单的介绍一下与混合动力汽车的检测与维修相关的问题。1、普锐斯混合动力汽车检测与维修注意事项普锐斯采用的是高压电路，动力电池组的额定电压为，发电机和电动机发出(或使用)的电压为500V。在普锐斯的电路系统中，高压电路的线束和连接器都为橙色，而且蓄电池等高压零件都贴有“高压”的警示标志，注意!不要触碰这些配线。论文格式。在检修过程中一定要严格按照正确的操作步骤操作。在检修过程中(如安装或拆卸零部件、对车辆进行检查等)必须注意以下几点：(1)对高压系统进行操作时首先应将车辆电源开关关闭;(2)穿好绝缘手套(戴绝缘手套前一定要先检查手套，不能有破损，哪怕针眼大的也不行，不能有裂纹，不能有老化的迹象，也不能是湿的);(3)将辅助蓄电池的负极电缆断开(在此之前应先查看故障码，有必要的化将故障码保存或记录下来，因为与传统内燃机汽车一样，断开蓄电池负极电缆故障码将被清除);(4)拆下检修塞，并将检修塞放在衣袋里妥善保管，这样可以避免其他人员误将检修塞装回原处，造成意外;(5)拆下检修塞后不要操作电源开关，否则可能损坏混合动力ECU;(6)拆下检修塞后至少将车辆放置5分钟后再进行其他操作，因为至少需要5分钟的时间对变频器内的高压电容器进行放电;(7)在进行高压系统的作业时，应在醒目的地方摆放警告标志，以提醒他人注意安全;(8)不要随身携带任何金属物体或其他导电体，以免不小心掉落引起线路短路;(9)拆下任何高压配线后应立刻用绝缘交代将其包好，保证其完全绝缘;(10)一定要按规定扭矩将高压螺钉端子拧紧。扭矩过大或过小都有可能导致故障;(11)完成对高压系统的操作后，在重新安装检修赛前，应再次确认在工作平台周围没有遗留任何零件或工具，并确认高压端子已拧紧，连接器已插好。论文格式。2、普锐斯的基本检修程序(1)车辆进入车间。(2)分析各户所述的故障。(3)将智能诊断仪II连接到车辆的诊断插座上。(4)读取故障码和定格数据，并将其记录下来。如果出现与CAN通信系统有关的故障码则应首先检查并修复CAN通信。(5)清除故障码。(6)故障症状确认。若故障未出现则进行故障症状模拟;若故障出现则查看故障码及相关数据流以获取相关信息。(7)进行基本检查，查阅相关资料。(8)根据故障现象、故障码、相关数据流并结合其他的检测手段进行故障诊断，找出故障原因。(9)排除故障。(10)确认故障排除。3、普锐斯混合动力汽车混合动力控制系统的检测与维修(1)对混合动力汽车控制系统进行操作前必须弄清楚混合动力汽车控制系统的组成和工作原理并结合电路图和相关的维修资料严格按规范的操作步骤进行。(2)普锐斯混合动力系统的相关检查①检查变频器查看故障码;清除故障码;戴上绝缘手套;关闭电源开关;拆下检修塞;拆下变频器盖，断开端子A和B。将电源开关拨到IG位置，此时会产生互锁开关系统的故障码;在线束侧用电压表测电压，同时用欧姆表测电阻。②检查转换器(戴上绝缘手套操作)若混合动力系统警告灯、主警告灯和充电警告灯同时点亮，则检查故障码并进行相应的故障排除。③检查速度传感器用欧姆表测量端子间的电阻，其值应符合标准值，否则更换变速驱动桥总成。④检查温度传感器用欧姆表测量端子间的电阻，应符合标准值，否则更换变速驱动桥总成。⑤检查加速踏板位置信号将电源开关拨到IG位置;用电压表测量混合动力车辆控制ECU连接器B中相应端子的电压，应符合标准值，否则更换加速踏板连杆总成。4、普锐斯混合动力汽车电池系统的检测与维修普锐斯混合动力汽车电池系统主要由以下几部分组成：动力电池组、12V辅助电池、电池ECU、冷却系统、电流传感器、检修塞系统主继电器等组成。动力电池组：普锐斯采用的是镍-氢动力电池组，它具有高功率密度和常使用寿命的特点。该电池组由28个电池模块串联而成，每个模块由6个1V或2V的单节电池串联而成。所以整个电池组共168个单节电池，可以得到的高电压。论文格式。电池ECU：电池ECU的功能是用来检测电池组的充电状态(SOC)、温度、电压、电流以及是否漏电，并将这些信息发送到HV ECU(混合动力ECU)。电池ECU还负责控制冷却风扇的工作，确保电池组处于正常的温度范围内。电池组冷却系统：电池组冷却系统由冷却风扇，一个进气温度传感器和3个位于电池内的温度传感器以及通风管路组成。3个温度传感器和一个进气温度传感器随时检测蓄电池及进气口的进气温度，若温度升高到一定值，电池ECU将启动冷却风扇，直到温度下降到规定值，从而使电池组的温度始终保持在正常的范围内。检修塞：检修塞位于电池组第19模块和第20模块中间，在检查或维修前拆下检修塞便可以切断电池组中部的高压电路，可以保证维修期间的人员安全。系统主继电器(SMR)：系统主继电器的作用是按照HV ECU的指令连接和断开到高压电路的动力。系统主继电器共由3个继电器组成，两个位于正极分别为SMR1、SMR2，一个位于负极SMR3。电路接通时，SMR1和SMR3工作，而后SMR2工作而SMR1关闭。辅助蓄电池：普锐斯采用的是12V的免维护电池，它与传统的汽车用蓄电池类似，负极也是通过车身接地的。该电池对高压很敏感，对其充电时应将它从车上拆下，用丰田专用的充电机充电，普通充电器没有专用的电压控制功能，有可能毁坏电池。参考文献[1] 陈清泉，孙逢春 编译. 混合电动车辆基础[M]. 北京：北京理工大学出版社，2001.[2] 张金柱. 混合动力汽车结构、原理与维修[M]. 北京：化学工业出版社，2008.[3] 耿新. 混合动力技术的原理和应用[J]. 汽车维修与保养，2008.[4] Jon Munson. 用于混合动力/电动汽车的可靠锂离子电池监视系统[J]. CompoTechChina，2008(10)[5] 陈宗璋，吴振军. 电动汽车动力源类型[J]. 大众英雄，2008，(3)

一、毕业论文的选题选题是论文写作的首要环节。选题的好坏直接关系到论文的学术价值和使用价值，新颖性、先进性、开创性、适用性以及写作的难易程度等。下面重点谈谈选题的原则：1．要客观需要，颇有价值。选题要根据我国经济建设的需要，具有重大的理论和实用价值。例如“企业联盟问题研究”，就是这样。正如一汽集团李启祥副总经理说，我国汽车与国外的汽车竞争，无论是技术、质量、品牌、功能、成本和规模经济等都比不过人家，只能靠一体化，战略联盟，与“大众”合资进入世界大汽车集团，靠国外发展自己。因此，关于战略联盟的研究，既满足了我国经济建设的需要，又具有重大的理论和实用价值。2．要捕捉灵感，注重创新。论文的生命在于创新。创新的含义非常广泛，是指一种新的观点，创立新说，新的论据(新材料)，新的补充，新的方法，新的角度。也有人说创新指研究的内容是新的，方法是新的，内容与方法都是新的。还有人认为创新指独特见解，提出前人未曾提出过的问题，纠正前人的错误观点，对前人成果进一步深化、细化、量化和简化等。由上可见，一篇论文总要有一点创新，否则就算不上真正的论文。创新靠灵感，灵感靠积累。只有在长期的艰苦砥砺中才能偶然产生一点思想的火花，而这稍纵即逝的思想火花就可能变成学术创新的起点。

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在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. 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