汽车的论文

汽车文化的论文

汽车作为近现代的工业产物，不仅代表着显性的科学技术，也代表着某种文化的隐性。下面是我整理的汽车文化的论文，希望对你有所帮助！

一、摘要

本文主要介绍重庆生产的五十铃人货两用车，车辆使用一段时期后，由于车辆密封性和发动机隔热效果明显变差，使制冷剂冷却不充分，从而不能满足制冷的要求。通过采用增加一级冷凝器的方法，弥补了制冷剂冷却不足，同时避免了要通过减少循环流量来达到降低蒸发温度的限制。

关键词：空调制冷不足；蒸发器和冷凝器温度和压力偏高；提高冷凝效果

二、前言

随着我国国民经济的迅速发展，国力不断增强，人民生活水平不断提高，对使用的汽车要求也越来越提高。不单对汽车技术性能（如动力性、经济性）有更高要求，而且对其使用的舒适性也有新的要求。而提高舒适性的一个重要标志，就是汽车能够提供良好的空调制冷效果，以满足驾驶员舒适性要求。若空调制冷系统效果不佳，则无法为驾驶员提供一个舒适的工作环境。

三、正文

（一）汽车空调制冷不良故障

据驾驶员反映，我单位一辆五十铃NKR人货两用车空调制冷系统，空调制冷不足。接上岐管压力表测试压力，低压侧压力为0。34MPa，高压侧压力为1。72MPa，高低压侧压力均痹积常标准偏高。运行时观察视液镜制冷剂的流动情况，发现有很多气泡，这反映系统内制冷剂不足，但由于高低压力偏高，说明系统内已混入了大量空气。测试蒸发器温度与压力、冷凝器温度与压力，均已超出正常的范围，若这时不考虑系统压力高，已混人大量空气的故障情况，而直接补充制冷剂，则会使发动机功率消耗增大，系统运行时使压缩机拖死，皮带发热熔断。但不补充制冷剂，系统的制冷剂不足势必造成制冷系统制冷不良。所以应先排除蒸发器和冷凝器温度和压力偏高的故障，然后再补充系统内的制冷剂。

（二）造成故障的原因分析

汽车空调制冷系统工作过程是：经压缩机压缩后的高温高压制冷剂蒸汽，从高压管路进人冷凝器冷却后，以液态形式进入贮液干燥过滤器，滤去杂质、除去水分再经膨胀阀节流降压，以雾状进入蒸发器蒸发吸热，通过蒸发器进行热交换，吸收车厢内空气的热量。吸热后的制冷剂变成低压蒸气，被重新吸回压缩机再压缩循环，通过不断循环，吸收车厢内空气的热量而使车厢内降温。如果制冷系统冷凝器冷凝效果不良，制冷剂不能通过其将仍霍气状态冷却成液体状态而降温，则通过膨胀阀的制冷剂将不能很好降压蒸发，而进行吸热。同时也会使蒸发器过热造成热交换效果不佳，令蒸发器吸热量不大，从而不能大量吸收车厢内空气的热量而使车厢的温度降低。所以汽车空调制冷系统的冷凝器和蒸发器这两个产生热交换的中心部件，只有在冷凝温度和蒸发温度处于最佳状态下才产生最高制冷量，否则必定造成车辆空调制冷系统制冷不良。

五十铃NKP人货两用车空调制冷系统选用的是排量为138mL的SD508型压缩机或排量为161mL的SD510型压缩机。原车有一个350mm×450mm的板式冷凝器装在发动机散热器前面。一个A6型蒸发器安装在车厢内。此车经过一段时间使用，当车厢的密封性和发动机的隔热能力比新车明显下降时，运行空调系统会出现在发动机正常工作状态下制冷剂的温度和压力比原设计标准偏高的情况，从而导致参与制冷循环的制冷剂出现冷凝温度和蒸发温度升高，超出正常的.技术范围（正常值：冷凝温度为40～45℃，蒸发温度为—12。5～—5℃）的故障。同时，制冷剂温度升高若接近至冷冻机油闪点时，部分冷冻机油会炭化并集聚在阀门中。这样既增加压缩机冷冻机油的消耗量，又影响阀门的密封性，易使阀门变形损坏，使压缩机充气降低，从而减少制冷剂循环流量。如果部分冷冻机油炭化后窜人制冷系统的膨胀阀内，容易造成膨胀阀堵塞，也会使参与制冷循环的制冷量减少。以上所有这些情况都会使系统运行条件恶化，令空调系统制冷效果显著降低。

解决以上的故障，如果采用从加大冷却空气与冷凝器之间的热传导效果来考虑降低冷凝温度，由于冷凝器安装在发动机散热器的前面，而散热器内的水温较高，虽然车辆前进时，受到空气流冷却，但热量仍能传导到前面的冷凝器上，同时汽车的冷凝器紧靠发动机，散热条件较为恶劣。所以用加大原有冷凝器冷却能力来提高冷凝效果估计提高的幅度有限。

是否可以采用提高膨胀阀节流量来降低蒸发温度呢？

汽车使用的制冷剂是氟利昂R12（F—12），其蒸发温度可达到—29。8℃，现在此汽车蒸发温度选取在—5～—4℃（曰本最大的轿车空调装置制造商电装“DENSO”株式会社，把蒸发温度定为—1℃。美国汽车公司“AMC”其蒸发温度定为—5～4℃），相对制冷剂的蒸发温度而言，还有下降空间。然而降低蒸发温度是有一定限制的，不能无限度地降低，因为降低蒸发温度是通过减少循环流量来达到，减少循环流量会使压缩机的性能指标降低，经济指标变差。由于制冷剂流量降低，进入压缩机的制冷剂蒸气比容增大，单位容积制冷量降低，使压缩机的制冷系数下降；而且由于只是蒸发温度降低，而冷凝温度未下降，会令膨胀节流阀前后的压力差增大，压力差过大，单位重量制冷量也会降低，使蒸气比容增大，进而使压缩机容积系数减少，令制冷量降低。所以提高制冷系统的制冷量，只单方面从降低蒸发温度人手，会受到一定限制。

（三）排除故障的措施和方法

通过以上分析，排除此车故障只能从额外加强冷凝强度人手，以此去保证整个系统的冷凝和蒸发温度处于正常状态。若单靠清洗冷凝器、蒸发器或加大原有冷凝器的体积来提高冷却量，或调较甚至更换膨胀阀都不能使冷凝和蒸发温度两者协调符合要求。

曾尝试在冷凝器处加装冷却风扇，或改变冷凝器相对发动机和冷却风扇的位置，但收效都不大。后来通过在膨胀节流阀流量固定不变情况下，在此车蓄电池后面的位置，加装一个350mm×350mm冷凝器及冷却风扇，把连接原有冷凝器的高压管改为先接人新装的冷凝器再由输出口接原有冷凝器（即在原有的冷凝器前再串入一个冷凝器）。由于增加多一级冷凝器，冷凝效果明显提高，冷凝器流出的制冷剂温度下降，又使蒸发温度相应下降，使系统运行时制冷剂的冷凝和蒸发温度及压力均达到原有的技术要求。

（四）结论

通过以上的方法，排除了五十铃NKP空调使用一段时间后制冷不良故障。从中得出结论：此车设计上冷凝器的冷凝效果只能在新车时即车厢密封性良好和发动机隔热良好的情况下，才能满足制冷要求，而当车辆使用一段时间，车辆密封性和发动机隔热效果明显变差后，就不能满足制冷的要求。采取增加一级冷凝器去弥补制冷剂冷却不足，是一个解决问题行之有效的办法。

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 1.1 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。 1.2 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。 1.3 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opencv_createsample.exe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opencv_createsample.exe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opencv_traincascades.exe。 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。 1.4 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。 1.5 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。 1.6 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 2.44 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2.3 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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