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第一篇论文摘要：基于DSP的汽车发动机故障诊断及预测系统研究
随着科学技术的飞速进步,应用在汽车领域的新技术也迅速增加,特别是现在的高新计算机技术、电子技术融入汽车领域后,使得汽车变成一个复合型且复杂的系统.因此汽车产生故障问题也更加复杂化多样化,从而如何在汽车表体采集信号来确定汽车故障的技术成为当今汽车故障诊断发展的新趋势.随着故障技术进步同时推进了汽车安全行驶、减少有害尾气的排放、延长汽车工作寿命等技术的发展.因此研究故障诊断技术对汽车发展、对行车安全、对环境污染都有重大意义.
本文基于DSP设计了汽车发动机故障诊断及预测系统.首先在文中分析汽车尾气中CO、CO_2、HC、O_2产生的机理,研究了汽车发动机故障与汽车尾气及发动机振动、噪声的关联关系.然后设计出汽车发动机故障诊断及预测系统的总体框架结构.根据汽车发动机故障诊断及预测系统的需求采用了DSP芯片为主控芯片.系统硬件电路中主要包括尾气检测电路、无线收发射电路、振动及噪声检测电路、TFT显示屏电路、SD卡存储电路、TMS320F2812最小系统电路、USB通讯电路.在本中先设计出系统整体软件结构框图,并在文中对各个子程序模块详细的解释,并在故障诊断及预测的推理中采用了遗传神经网络算法.最后本系统可以通过分析汽车尾气成分、发动机诊断、发动机异响等参数来推理汽车出现的故障以及即将发生的故障,并在TFT显示屏上对用户显示出相应的修整提示.
本文设计的汽车发动机故障诊断及预测系统,通过汽车在各个工况的实验和调试,系统实现了汽车发动机故障诊断及预测的功能,尤其是在汽车的损耗性故障预测方面有着很准确的预测能力.本系统有测量精度高、预测准确率高、人机界面和谐等特点,非常适合实际应用.
第二篇摘要范文：汽车发动机动力总成悬置系统隔振性能的优化设计研究
随着人们对乘坐舒适性要求的不断提高,如何有效地隔离汽车发动机的振动向车架/车身的传递成为汽车设计的一个重要问题.实践与理论证明,发动机动力总成悬置系统存在矛盾:一方面为了限制发动机的运动,要求悬置系统具有较高的刚度,另一方面为了使系统具有较好的隔振性能,就需要悬置要足够“软”.而本课题所作的汽车发动机动力总成悬置系统隔振性能的优化设计研究就是在限制发动机的过大运动和寻找最优的隔振性能之间找最优的解决方案.本课题研究的主要内容有: 一、通过查找和阅读大量的相关文献,从悬置元件的研究、悬置系统设计的研究以及悬置系统对整车舒适性影响的研究三方面,系统地阐述和总结了国内外的研究状况以及前人的研究成果.同时,系统地总结了汽车发动机动力总成悬置系统设计的一些设计准则与设计要求以及悬置系统优化设计的原则与理论.
二、针对所确定的研究对象,收集分析目前该发动机及其悬置系统相关的实验数据和技术资料,为开展实际工程系统的改进设计和研究做好理论和应用上的准备. 三、根据该汽车企业的发动机动力总成悬置系统设计及优化设计的需要,对该悬置系统在实际车辆上进行了相关的实验测试,得到了该发动机动力总成悬置系统在各个工况下的响应特性曲线,并分析了该发动机在各个工况下的主要激励力成分,用以与仿真结果进行比较. 四、根据发动机动力总成悬置系统的设计原理和悬置系统优化设计理论,首先运用悬置系统的固有频率匹配约束条件,用MATLAB编写该悬置系统的设计计算程序,从而为进一步的优化设计做好准备、缩小变量的优化范围、提高优化效率. 五、根据所收集到的该发动机动力总成悬置系统相关的实验数据与技术资料,本课题利用ADAMS(Automatic Dynamic Analysis of Mechanical System)建立该发动机动力总成悬置系统的六自由度模型,对多种悬置系统设计方案进行了动态响应特性仿真和系统参数优化,并与实验结果进行比较.优化的结果表明,优化后的悬置系统隔振性能有了明显的提高,怠速时的振动传递率(θ_r方向上)有显著的下降.第三篇汽车发动机论文摘要：汽车发动机尾气余热温差发电装置热电转换技术研究
内燃机作为汽车的传统动力源,热效率始终偏低,其中由尾气带走的热量高达40%左右,温差发电是一项新兴的尾气余热能量回收利用技术.
本文围绕汽车发动机尾气余热温差发电装置开展相关研究工作,在温差发电装置热端仿真及温度场研究、热电性能仿真、热应力分析、模态分析及结构优化方面有以下创新点：
(1)研发了一种汽车发动机尾气余热温差发电装置.对该温差发电装置热端气箱进行流固共轭换热数值仿真,并提出一种评价平板式温差发电装置表面温度均匀性的指标--温度均匀性系数.利用此评价指标,评价热端气箱温度场的均匀性,作为温差发电模块拓扑结构设计的理论依据.解决了由于温差发电装置结构设计与温差发电模块拓扑结构设计之间不匹配,带来的温差发电效率不高的问题.
(2)以仿真软件GT-POWER和Matlab为平台,建立温差发电装置热端气箱一维等效模型及其与发动机的集成模型、冷端水箱一维等效模型及其与发动机冷却系统的集成模型、发电性能计算模型及其与整车的集成模型的基础,并通过仿真分析较好地解决了由于冷端气箱接入对发动机动力性、经济性带来的影响.
(3)建立温差发电装置热端试验平台,设计并进行了热端试验,结合试验数据对热端气箱表面温度均匀性系数和平均温度进行验证,仿真与试验结果一致,表明了热端气箱数值仿真的正确性.
(4)采用有限元软件系统分析了温差发电装置整体、热端气箱和冷端水箱的热应力及模态情况.针对在温差发电装置中出现的变形、振动、噪声过大等问题,利用计算仿真结果,进行结构改进.一定程度上解决了装置在工作过程中的变形、振动、噪声过大等问题.保证了模块与装置之间良好的接触,提高了温差发电转换效率.
第四篇汽车发动机论文摘要模板：混合动力汽车发动机建模方法研究
简要介绍国内外在整车仿真中常用的发动机建模方法,研究面向混合动力汽车整车控制及性能分析用的发动机建模.分析包括静态和动态在内的建模方法,如发动机稳态模型,平均值模型和键合图模型等.结合机电耦合系统,比较分析不同建模方法的适用条件和使用利弊,为合理选取并建立混合动力汽油发动机模型提供参考.
第五篇汽车发动机论文摘要怎么写：多元Al-Si-Cu合金铸造工艺参数优化及其在汽车发动机缸体应用的研究
高速、节能、环保、安全、舒适是汽车工业发展的主题,而轻量化是实现上诉目标最直接最有效的途径.发动机是汽车的“心脏”,质量占整车重量的20-30%,而缸体作为发动机中最大的铸件,其质量占发动机重量的25-35%.近年来,铝合金作为一种新型材料,在汽车轻量化建设中得到了广泛应用.用铝合金代替传统的铸铁材料生产发动机缸体后,不但可使缸体减重30%左右,还可以提高导热性能,防止汽车高速行驶过程中出现转向偏差.因此,采用铝合金生产缸体对降低汽车发动机乃至整车重量,推进我国汽车工业节能减排进程都具有重要意义.目前,国内在高性能铝合金缸体的研发应用上还与国际水平存在较大的差距.要想实现高性能铝合金缸体的工业化生产,必须解决三个方面的问题：新型的铸造铝合金缸体材料、精密成熟的铸造工艺和先进成套的工业化生产装备,其关键和根本是要解决材料和铸造工艺的问题.
基于此,借助日本马自达品牌汽车发动机缸体用铸造铝合金的生产经验,与苏州明志科技有限公司合作开发了长春一汽马自达系列轿车发动机缸体用的新型铸造铝硅合金,并对其铸造工艺及其应用进行了研究.力争拥有自主知识产权的高性能铝制发动机缸体的生产技术,提升国内生产铝制发动机缸体的能力,加快我国汽车行业在轻量化道路的发展速度.本文主要研究内容和研究成果如下：
1、研究了细化变质处理对多元Al-Si-Cu合金组织和力学性能的影响.选取目前工厂生产中最常用的三种细化变质剂：Al-5Ti-B、Al-10Sr和RE,借助正交试验优化得到复合细化变质配方为：Al-10Sr等于0.1wt%、RE等于0.3wt%、Al-5Ti-B等于0.8wt%.与单一细化变质处理的合金以及母合金相比,该配方制备合金的力学性能和显微组织均得到极大的提升,其力学性能为：σb等于252MPa、σs等于191MPa、δ等于3.0%、布氏硬度等于90.6HB,其组织中a-Al相更加细小且轮廓清晰,共晶硅相、Al-Cu相、Al-Si相以及含铁相的成分变得多元化,且尺寸更小、形状更圆整、分布更均匀,说明三种细化变质剂起到相互促进的作用.最后提出了两个描述变质效果的参数：平均面积和长宽比,细化变质合金的变质效果最优.
2、研究了不同原砂制砂芯及其壁厚对多元Al-Si-Cu合金组织和力学性能的影响.选用石英砂、铬铁矿砂和宝珠砂分别制成厚度范围在8mm～40mm的阶梯状砂芯片,由于提供的冷却速度不同,直接影响制备的多元Al-Si-Cu合金的力学性能、二次枝晶间距和细化变质效果.铬铁矿砂砂芯制合金的抗拉强度和伸长率性能最好,硬度是石英砂的最好.随壁厚增加,三种砂芯制合金的抗拉强度由360MPa变为280MPa,伸长率由8%变为3%,而壁厚对硬度性能的影响并没有明显规律.当壁厚为40mm时,石英砂和宝珠砂制合金组织中出现片状和块状Si相,变质效果恶化.最后,在三种砂芯制合金的力学性能与二次枝晶间距之间建立了拟合方程,用于指导工厂实际生产.
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3、研究了多元Al-Si-Cu合金的热疲劳性能.通过对不同热处理试样在不同温度幅下热疲劳裂纹萌生与扩展的观察和分析,发现由于T6态合金的温度敏感性最弱、抗氧化性能最强,其热疲劳寿命最长.多元Al-Si-Cu合金在热疲劳裂纹萌生期要经历三个阶段：形成微观氧化层、氧化层内生成微坑、微坑生长或微坑内部生成裂纹源.裂纹扩展前期为沿晶生长,主要靠裂尖钝化-尖锐化引起裂纹扩展；而后期为沿晶和穿晶混合生长,以裂尖钝化-尖锐化和裂尖前沿空洞连体复合方式扩展.最后发现了Si相形状和位向影响裂纹扩展行径的两种方式：“绕墙”扩展和“穿墙”扩展.提出了两种新的表征合金热疲劳性能的方法：裂纹曲折度和裂纹的长宽比.
4、研究了多元Al-Si-Cu合金的摩擦行为和磨损机理.结果表明：T6态合金在不同载荷和磨损时间下的质量磨损率和摩擦系数最小,磨面磨损形貌处于较轻微的磨损机理状态.当载荷小于500N且磨损时间小于3h时,T6态和铸淬时效态合金的耐磨性能接近,主要是因为二者硬度性能相近；增大载荷延长磨损时间,发现三种状态合金的亚表面内Si相发生破碎,间接提高了合金的表面硬度,改善了润滑效果.载荷过大则导致Si相甚至Al2Cu相周围出现微裂纹和撕裂状塑性变形,严重影响合金的耐磨性能.多元Al-Si-Cu合金摩擦磨损至失效过程中,磨损机理的衍变过程是：磨粒磨损→磨粒磨损+粘着磨损→粘着磨损→粘着磨损+剥层磨损→剥层磨损+氧化磨损.依据材料磨面塑性变形程度及其硬度缩减情况,率先提出将氧化磨损分为氧化轻微磨损和氧化失效磨损两类.
第六篇摘要范文：汽车发动机故障诊断研究的理论与方法
发动机是汽车的重要组成,是车辆运行的动力来源.随着其自动化程度的不断提高、工作性能的不断完善,其结构也变得越来越复杂,外加工作环境十分恶劣,因此发动机故障发生的频率增大,并且其诊断难度也不断提高.这样就使得发动机成为汽车故障诊断与检测的重点对象.为了迅速诊断故障状况,提高维修的效率,世界各国的汽车公司和研究机构纷纷投入大量的资金和精力研究汽车发动机电控系统的故障诊断.而我国汽车工业发展较晚,汽车电子与发达国家差距很大,所以进行汽车故障诊断方法的研究对于改善和提高我国的汽车检测诊断技术非常重要,具有重要的现实意义.
汽车发动机故障诊断理论及其方法的研究是随着汽车技术不断进步而逐步完善的过程,建立科学、系统、合理、完善的汽车故障诊断理论体系,已成为目前汽车故障诊断的必然要求和技术发展的必然趋势.然而,目前关于发动机故障自诊断系统设计的方法种类很多,但是既繁多又杂乱,在详细分类讨论各自方法的实施和综合对比不同方法的优缺点这一领域还是空白,本论文目的就是填充这一空白,丰富和完善汽车故障诊断体系,探索新的故障诊断方法,具有一定的理论价值,同时也便于查阅,具有一定的参考价值.
论文首先明确了故障诊断的基本概念,从而引出发动机故障诊断的概念及流程,分析了发动机故障自诊断系统的国内外研究现状、存在的问题和未来发展趋势.随后,针对在电喷发动机故障诊断中主要采用的测试及诊断方法(基于信号处理的方法,基于解析模型的方法,基于知识的故障诊断方法)分别进行深入讨论.首先对基于信号处理的方法进行详细分析,重点阐述了小波理论,并结合上述理论给出了故障诊断的实例.其次,介绍了基于解析模型的方法,详细讨论了其分类以及各类方法的提出、实施及不足.再次,介绍了基于知识的故障诊断方法,对基于知识的故障诊断方法进行详细分类分析,重点阐述了专家系统故障诊断以及神经网络故障诊断,并结合上述理论,结合神经网络专家系统给出了故障诊断的实例.最后,运用故障诊断方法与虚拟仪器相结合,介绍了基于虚拟仪器发动机故障自诊断系统的设计,运用故障诊断技术与现代网络技术相结合,介绍了发动机远程诊断系统的基本组成,分析了远程诊断中心的结构,重点研究了故障推理系统.
第七篇汽车发动机论文摘要范文：汽车发动机性能检测与故障诊断专家系统的研究
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汽车是一个复杂的机械系统,它由数千种的零件所构成,发动机是汽车的动力源,是汽车的心脏,汽车的一些基本技术性能都直接或间接地与发动机的相关性能相联系.因此发动机综合性能的检测对整车性能的了解至关重要,在发动机不解体的情况下,及时准确地对发动机当前的技术状况作出判断,并给出其技术状态的调整意见,这无疑提高了汽车使用的可靠性、经济性和安全性,同时减少了盲目维修产生的费用.与发达国家相比,我国车辆状况、道路条件差别很大,驾驶员、检测员的文化素质相对较低,因此汽车发动机性能检测与故障诊断专家系统的研制具有重要的经济价值和广阔的应用前景.
传统的故障诊断专家系统（Expert System,简称ES）,是基于符号推理的智能诊断模型,是在故障诊断领域内以人类专家水平去解决该领域中困难问题的计算机程序.其一般由知识源、推理机和人机接口等部分组成.它能在系统不确定、不完备的领域知识下进行推理,而且能对问题求解过程作出解释.但它同时存在着知识获取难、知识台阶窄和推理能力弱等局限性. 人工神经网络（Artificial Neural Network,简称ANN）是由大量神经元相互连接而成的复杂网络,是由人工建立的以有向图为拓朴结构的动态系统,它通过对连续或断续的输入作状态响应而进行信息处理.网络的连接权值可通过训练获得,具有学习、归纳、记忆等特点；同时具有较强的容错能力及鲁棒性等优点.但其本身也存在着一些缺陷,如易出现局部最小,并行处理技术带来识别结果难以理解和解释等. 因此本研究构造了基于神经网络的诊断专家系统,使之兼有专家系统与神经网络的优点,通过多种传感器检测发动机的性能,与标准参数数据库进行比较后提供给专家系统,实现了故障诊断的高效、迅速,为发动机故障诊断提供了新的途径. 本论文的核心部分是基于神经网络的汽车发动机故障诊断专家系统和数据采集系统的硬件和软件设计.数据采集系统是利用电流/电压传感器,白金传感器,外卡夹持式传感器,油压传感器,高压传感器等多种传感器,利用89C51单片机对从传感器获取的信号进行A/D转换,滤波,信号放大等处理,用汇编语言编写而成,对系统的传感器和诊断参数的选择作了分析,并提出了防止系统干扰的软硬件措施,对发动机数据的预处理方法作了介绍.根据汽车发动机的类型、组成结构、功能原理及维修专家的实际经验,用计算机故障模拟建立故障诊断树.由诊断树提炼出训练样本,提供给神经网络学习,学习后生成的权值和阈值组成了知识库的一部分.期间专家系统可以借助于神经网络进行自学习,扩充知识库,提高诊断准确性.文中对目前应用最广泛最有成效的BP网络及其在sigmoid激发函数下的算法步骤,程序设计作了详细说明,并对基于BP神经网络的模糊故障诊断作了探讨. 该软件是在Windows98操作系统中用Visual Basic 6.0程序设计语言和Access数据库技术开发设计的.系统中收集了一百多种型号的发动机的三十多个标准参数以及汽油发动机的点火系统与柴油发动机的供油系统的正常波形和故障波形,以便用户添加、删除机型,能方便地进行查询,对所获取的数据和压力或电流电压波形进行比较,从而得知发动机的性能状态,运用故障诊断专家系统程序后一般能够迅速找出故障所在. 如何更好地实现在线检测与故障诊断,使检测与故障诊断简单化,智能化,建立起适合我国国情的汽车发动机性能检测与故障诊断系统,并能在实践中得以推广应用,是今后故障诊断系统研究的课题.第八篇汽车发动机论文摘要格式：面向汽车发动机的制造/再制造混合批量生产计划
针对汽车发动机存在多个可再制造核心组件的特点,以需求满足率、运作成本和再制造产品率为运作目标,建立了不确定环境下的汽车发动机制造/再制造混合生产计划模型.该模型考虑了市场对新产品和再制造产品的异质需求,并且当再制造产品无法完全满足其自身需求时,可以由部分新产品来满足.分别采用已知概率的离散场景集合描述新产品市场需求、再制造产品市场需求和收回品数量的不确定性,并以随机机会约束规划对再制造率的不确定性描述进行了改进.给出了基于遗传算法的求解过程,并通过仿真实例验证了该计划模型和求解方法的有效性.
第九篇汽车发动机论文摘要：中外汽车发动机合资企业核心竞争力研究
随着经济的全球化和信息时代的到来,企业之间的竞争将日趋加强.构筑与提升核心竞争能力是企业生存和发展的必要条件.核心竞争力能够优化企业的资源配置,使企业节约竞争成本、使利润最大化作为最终目的,它也是竞争对手难以模仿的,是企业中最有价值的资产,这种战略性资产能给企业带来可持续的竞争优势.企业要在激烈的市场竞争中立于不败之地并得到不断的发展,就必须确立自己的竞争优势,也就是要打造企业的核心竞争力.
在我国,中国汽车市场的飞速发展让全球汽车产业及相关领域的投资者都不能忽视.近年来,在中国汽车市场的巨大诱惑下,国外汽车发动机企业争先恐后地来到中国以各种方式进行投资合作.国内发动机行业的竞争更加残酷.在激烈的市场竞争中,国内发动机企业除了通过不断增强自己的实力以外,还需采取更加开放的视角,积极学习国外企业先进的技术经验,实现后发竞争优势.组建中外汽车发动机合资企业就是很好的方式.中外汽车发动机合资企业虽具备一定的优势,但面对激烈的市场竞争,如何在其诞生之日就能迅速寻找出企业价值活动中最有可能产生竞争优势的方面,并有意识地对其加以培养,提升其产生价值的能力,最终形成和保持企业的核心竞争力是该企业面临的重大战略问题. 本文首先对中外汽车发动机合资企业核心竞争力研究的背景和意义进行了剖析,作为论文研究的起点,接着深入研究与论文相关的核心竞争力理论基础,包括波特的竞争力理论与企业价值链理论、核心竞争力寿命周期理论、核心竞争力的源流理论、市场机会匹配理论以及顾客矩阵和生产者矩阵理论等；其次,运用定性与定量分析相结合的方法,探讨了我国汽车发动机行业的发展现状及存在的问题,对我国汽车发动机行业的前景进行了分析与预测,揭示了我国发动机行业的竞争状况,并分析总结了国外发动机厂商进入中国市场的原因、方式和现状. 然后,本文在企业核心竞争力理论的基础上,结合中外汽车发动机合资企业的自身特点,对其核心竞争力的内涵和特征进行了研究,探讨了中外汽车发动机合资企业核心竞争力理论；提出对中外汽车发动机合资企业核心竞争力进行识别的意义、理论依据与标准,并采用价值链分析、资源分析及能力分析的四类内部识别方法,和以顾客贡献分析和外部竞争优势差异分析为主的两类外部识别方法,确定中外汽车发动机合资企业核心竞争力的构成要第十篇摘要范文：基于小波神经网络的汽车发动机故障诊断研究
发动机作为汽车的核心部件,提高发动机运行的安全性和可靠性,并及时有效发现故障并且排除故障,能够降低机械的维修成本,避免汽车重大事故的发生,所以研究汽车发动机故障诊断系统拥有特别大的价值.发动机的机构是非常复杂的,所以对汽车发动机进行工作状态监测与故障诊断是极其困难的.
本文在此背景下,给出了一种利用发动机振动信号,把小波包分析与神经网络理论相结合的故障诊断研究方法.小波包分析是能够将频率分辨到任何细节的多分辨率分析方法,它在非平稳信号的处理中非常的适用.它不仅可以解决低频信号,而且对高频信号是一样的.神经网络是一种庞大的并行处理系统,正因为它的自组织与自适应性,自学习能力和良好的非线性动态处理能力,所以在解决复杂的非线性问题中得到广泛的应用.所以把小波包分析与神经网络结合起来可以有效进行发动机的故障诊断.本文在分析了发动机故障诊断在国内和国外的研究现状的基础上,也对发动机的基本构造和工作原理进行分析,列举了发动机存在的一些主要故障及其故障原因,并分析发动机的故障特征和振动信号特征,为下面的发动机故障诊断研究提供了理论基础.进气和排气系统是发动机的重要组成部分,其主要功能是吸入工作所需要的含氧空气和排出发动机的燃烧所产生的废气,所以发动机进气系统和排气系统出现故障将会对汽车发动机的运行和工作状态产生非常大的影响.
本文所提出的发动机故障诊断方法是：分别采集发动机在正常工作状态、进气管堵塞和排气管堵塞三种状态下的振动信号,使用小波包阈值降噪方法来对实验收集到的振动信号实施阈值降噪处理；对收集到的发动机缸盖上的振动信号分别在时域与频域上进行分析；使用小波包分析原理提取振动信号的特征向量,把提取的样本集输入给BP神经网络进行训练与测试诊断,诊断结果达到了预期效果.
仿真试验的结果很好的验证了本文所提出的方法的合理性,说明了把小波包分析与神经网络相结合的故障诊断方法可以正确诊断汽车发动机的故障,为发动机状态监测与故障诊断提供了新的技术方法,该方法在故障诊断中的会得到非常广泛的应用.
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