汽车维修论文3000字免费下载

摘 要:现代汽车维修技术的科技含量已越来越高,从电子产品在汽车上的应用,到现代汽车诊断设备的使用、互联网在汽车维修资讯上的应用,以及维修管理软件在汽车维修企业发挥的作用等,处处体现现代汽车维修的高科技特征。汽车维修已不再是简单的零件修复,准确无误地诊断出故障所在,是现代汽车维修的最高境界。在加入世贸组织的新形势下,重视汽修企业自身素质的提高、改变汽修经营的原有方式,才能使我国汽车维修业获得较快发展。

摘 要:现代汽车维修技术的科技含量已越来越高,从电子产品在汽车上的应用,到现代汽车诊断设备的使用、互联网在汽车维修资讯上的应用,以及维修管理软件在汽车维修企业发挥的作用等,处处体现现代汽车维修的高科技特征。汽车维修已不再是简单的零件修复,准确无误地诊断出故障所在,是现代汽车维修的最高境界。在加入世贸组织的新形势下,重视汽修企业自身素质的提高、改变汽修经营的原有方式,才能使我国汽车维修业获得较快发展。关键词:汽车;维修特征;进展引 言现代汽车工业随着科学技术的飞速发展而日新月异,新工艺、新材料、新技术广泛运用,特别是电子技术、液压技术在汽车上应用,使当今的汽车是集各种先进技术的大成,新颖别致的汽车时时翻新。而现代汽车的故障诊断不再是眼看、耳听、手摸,汽车维修也不再是师傅带徒弟的一门手艺,而是利用各种新技术的过程。随着汽车技术的快速发展,日益呈现出汽车维修的高科技特征,与其同时汽车维修理念也不断更新[1]。1 现代汽车维修的特征 故障诊断特征现代汽车已不是简单的机械产品,也不是最初的交通工具,而是由原始汽车进化到一个高科技的结晶体。特别是电子技术、电脑技术的飞速发展,使汽车的科技化程度不断得到提高。电子燃油喷射系统发动机(EFIE)、ABS防抱死制动系统、SRS安全气囊系统、电子控制自动变速箱系统(AT)、加速滑动调整系统(ASR)、自动空调系统(A/C)、电子悬挂系统(ECS)、动力转向系统、自动巡航系统、中控门锁及防盗系统、TCS动力牵引系统及自我诊断系统等,这些总成均由电控单元件(ECU)全面控制,电控单元具有自诊断功能,能记录出现的故障,并以代码形式存储在电控单元存储器中。通过解码器可从电控单元储存器中读出存储的故障码,从而确定故障的部位和提供排除故障的在线帮助[2,3]。 检修工具特征随着汽车技术的发展,维修设备也随之产生了质的变化。汽车保修设备的生产,也不再是多以机具类为主。20世纪90年代以来,一批批先进的进口汽车检测设备和仪器涌入国门。四轮定位仪、解码器、汽车专用示波器、汽车专用电表、发动机分析仪、尾气测试仪及电脑动平衡机等,这些昔日人们十分陌生的检测设备,已经成为现代维修企业的必备工具[4]。而这些检测设备,本身就是高科技化的产品,是电子检测技术、电脑技术的高级集成物。要熟练地操作使用这些检测设备,技术人员需要经过严格的培训,并要掌握外语和电脑技术,才能掌握正确的使用方法,充分发挥检测设备的各项功能。这种高科技化的现代汽车检测设备,使现代汽车维修的科技含量大为提高。 维修资讯特征随着资讯、信息、网络化技术的发展,使各行各业都处于一个全新的发展时期。汽车从结构到控制技术日趋高科技化,汽车新品牌、新装备、新功能层出不穷。维修技术人员不可能将数千种车型的维修资料、数据、程序记忆在大脑中。汽车维修技术人员的知识、技术、经验以及对资讯的全面掌握,越来越显示出自身的局限性。而解决这一不足的就是汽车维修专业互联网络,即INTERNET互联网[5]。INTER-NET互联网的出现,彻底打破了资讯传递在空间、时间上的局限,能在第一时间最全面、最快速地将资讯迅速地传到地球上每一角落。而INTERNET互联网络在中国现代汽车维修行业中已崭露头角,从国际汽车维修行业看,维修行业技术资料查询、故障检测诊断、技术培训网络化,已得到全面的普及。以美国汽车维修业为例,早在20世纪90年代初,在维修信息综合管理、专家集体会诊、网上查询资料、网上解答疑难杂症、网上开展技术培训以及网上购买汽车维修资料,已经成为维修行业的基本特征。汽车维修专业互联网络,我国从20世纪90年代中期开始起步,以欧亚·笛威汽车维修专业网站为例,从1995年起,即建立了在会员单位内部使用的远程通讯BBS。1996年,开始投入巨资,大规模建立汽车维修INTERNET互联网站[6]。目前已发展成为专业性最强的网站,涵盖欧美亚各车系发动机、变速箱、空调、悬挂、转向、定速、安全气囊及防盗等各系统的基本保养、检修程序、各类数据、各类元件位置图、机械拆装图以及电气线路图,并实现了在网上答题、网上咨询、网上购物和网上培训等功能。 维修人才培训的特征在我国传统的汽车维修企业中,维修人员的文化水平、理论基础、外语水平都较低,传统的培训方式大都采用师傅带徒弟的模式,很难达到机电一体化、懂电脑、会外语的现代维修技术人员的水平。随着汽车高科技的发展,从事汽车维修服务的技术人员,必须具备高科技的素质,除了具有坚实的汽车专业理论外,还需要熟练掌握各种汽车检测设备与仪器,能掌握一门外语,能熟练使用电脑分析及汽车维修专业INTERNET互联网查询汽车维修资料,对出现的各种疑难杂症进行分析,达到准确判断、熟练排除,以最低的成本、最短的工时、最优质的服务,排除各类汽车故障,使车主满意。此,除了学校的专业教学外,汽车维修技术人员还要加强自身学习,还要借助于各类技术培训,特别是电化教学和网上培训,不断更新维修观念、知识、技能,提高自身素质,才能维修现代汽车[7]。国外汽车维修教育界还推出了以多媒体电脑运作的动画及实物教学光碟资料库,可应用在远距离教学和网上教学,并可由教师依学生程度及教学课程,自动编排教学影片播放内容、播放顺序、播放时间,随时调整不同的考评内容和考评标准,激发学生的学习热情,提高学生的主动学习意愿,建立起电脑教学化的启发式和互动式学习环境,提高学习成效。这种电脑教学的方式,构成了现代汽车维修培训的新特征。 维修管理的特征随着电脑及相关系统的发展,在许多国家,电脑管理已在汽车维修行业中广泛应用,而且这个趋势将持续扩展。在我国,采用电脑化管理还刚起步,对于大多数汽车维修企业而言,谁拥有最完善的管理制度、最现代化的管理方法、最精确的管理数据分析及最良好完备的服务,谁就能争取最多的客户,在竞争中立于不败之地。采用电脑化管理,可以对修理部门的业务部、零件部、车间、收银、总经理监控诸方面进行联网操作,综合管理,使经营活动一目了然,克服了以往混乱的管理局面,将管理人员从日常琐碎的事务中解放出来,提高办事效率,获得客户认同。上层管理者也可以通过电脑管理网络系统及时了解汽车维修的动态情况,便于统筹安排。可以使维修行业改变传统手工作业的模式,实现质的飞跃。可以让厂长从繁琐的事务中解脱出来,争取更多的效益。标准规范的电脑化管理,可自动建立完整准确的客户及车辆档案,为长期、灵活的客户服务奠定基础,完善的维修跟踪服务功能能增添客户的满意程度。可以消除工作方面的一些失误,提高工作效率。车辆与客户的动态跟踪可以使业务部具体掌握车辆及每一个客户的细节,随时提醒客户进行维修、保养和零件的更换,体现服务的完整性、及时性、层次性。2 现代汽车维修与传统方法比较现代汽车维修无论从理念、维修制度,还是修理企业的管理及故障诊断的智能化方面,与传统维修方法相比,均有较大的质的飞跃[8]。3 现代汽车维修企业素质 企业素质特点现代汽车维修企业赢得生存和发展空间,必须重视企业自身素质的提高,企业素质要素主要包括:①企业管理现代化。②企业技术管理队伍的建设。③企业技术业务水平。④维修技术资料和技术信息的使用。⑤维修车辆的质量水平。⑥经营观念和服务意识。⑦企业信誉及服务信誉。⑧企业的经营效益、职工收益和参与市场竞争的价格优势。⑨维修市场的占有量。10企业的社会形象、知名度和社会认同感。企业发展的要素所占的比重,是衡量企业综合素质的量化指标,其数学表达式为Q=[F1X1+F2X2+…+FnXn][F1Y1+F2Y2+…+FnYn]=∑FiXi/FiYi(1)式中 Q——企业综合素质指标Xi——企业已具备的各项素质要素占社会平均统计量的百分比Yi——企业应当具备的各素质要素,即该要素的社会平均统计量Fi——分析系数,确定各因素的重要度,主导因素取1,其余取0~ WTO与汽车维修加入WTO对中国汽车维修业的影响是巨大的。为了适应售后服务的要求,国外汽车维修业将相继进入中国市场,国外汽车维修业的介入给中国汽车维修市场提供了一个较为先进的高效的国际技术环境,对促进国内汽车维修业的更新改造、加速汽车维修业技术进步的进程,将起到良好的推动作用[8,9]。目前国内汽车维修技术水平、管理能力、经营方式、生产规模、从业人员的综合素质和服务意识,与发达国家相比还存在较大差距,如在实现汽修业的配件送货及全方位的零库存等。我国汽车维修的经营方式将逐步与国际接轨,多种经营方式已全面展开,如特约维修、代理维修、现场维修、专项总成维修,也将实现连锁经营维修、定点维修、会员制方式维修及俱乐部方式的维修等。充分体现低成本,以专一保证质量

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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