汽车创新大赛论文

这个范围太广了吧，你是需要哪方面的啊，汽车市场？汽车理论？还是汽车金融？

中国新能源汽车产业竞争力分析 [2010-04-29 03:35]新能源汽车是指采用非常规车用燃料作为动力来源(或使用常规车用燃料、采用新型车载动力装置),综合车辆的动力控制和驱动方面的先进技术,形成的技术原理先进、具有新技术、新结构的汽车。新能源汽车包括混合动力汽车、纯电动汽车(BEV,包括太阳能汽车)、燃料电池电动汽车(FCEV)、氢发动机汽车、其他新能源(如高效储能器)汽车等。在能源紧缺,环境污染越来越严重的今天,新能源汽车已成为汽车产业未来发展的趋势。一、中国新能源汽车产业发展现状中国新能源汽车产业始于21世纪初。经过“十五”、“十一五”的努力,中国新能源汽车研发能力由弱变强,实现了电动汽车自主创新和技术集成,形成了比较完整的产业布局。但中国新能源汽车产业仍面临着不容忽视的瓶颈问题:一是新能源汽车整车集成开发和产业化技术方面有待提高;混合动力汽车发动机技术、自动变速箱技术有自主产权的不多;纯电动汽车和燃料电池汽车在发展中还面临动力蓄电池、电机控制器、燃料电池发动机等零部件上的技术挑战。二是市场推广有一定难度。新能源汽车虽然清洁,但面临着产品可靠性、稳定性、成本高等方面的问题。三是配套设施建设缓慢,严重制约着产业发展。纯电动汽车、可充电式混合动力汽车和燃料电池汽车在应用中面临着充电、加氢困难的问题。二、基于“钻石模型”的中国新能源汽车产业要素分析(一)“钻石模型”简介哈佛大学商学院迈克尔·波特提出了著名的“钻石”理论模型和相应的分析框架。波特认为,一国的特定产业是否具有国际竞争力主要取决于生产要素,需求条件,相关及支持产业,企业战略、结构和竞争四个关键要素。这四个要素具有双向作用,形成“钻石”体系,在四大要素之外还存在两大变数——机会和政府。机会是无法控制的,政府政策的影响是不可忽视的。“钻石”模型为我们分析中国新能源汽车产业竞争力的形成与保持,提供了重要的方法。(二)影响中国新能源汽车产业竞争力的因素1、生产要素。波特将生产要素分为初级要素和高级要素。初级要素是指一个国家先天拥有的天然资源、非技术工人、资金等;高级要素通常是人力创造出来的,包括受过高等教育的人力、技术、科研机构等。新能源汽车产业作为先进制造业,对先进技术和人力资源的依赖性很强。同时,作为新兴产业,其发展离不开配套的基础设施建设。2、需求条件。波特认为,国内需求是提高产业国际竞争力的原动力,良好的需求条件能够迅速促进产业规模化,达到降低成本、提高效率的最终目的。对新能源汽车产业来说,强劲的需求有利于加快市场推广和产业化发展的速度。3、相关及支持性产业。任何产业竞争优势的形成都离不开相关及支持性产业。对新能源汽车来说,动力系统的转型将强烈依赖电池技术的突破,因此新型电池技术产业已成为新能源汽车产业最重要的支持产业。4、企业战略、结构及竞争。面对国家同时推进混合动力汽车、纯电动汽车和燃料电池汽车的局面,国内企业在技术路线的选择上迷失了方向,缺乏清晰的近期、中远期发展规划。波特指出,强有力的国内竞争对手普遍存在于具有国际竞争力的产业中。激烈有效的竞争可以促进发明创造、提高产品质量、降低成本、增强国际竞争力。中国新能源汽车产业的内部竞争主要体现在国内汽车企业与跨国汽车企业的竞争上。5、机会。波特指出,机会可以打破原来的竞争状态,提供新的竞争空间,落后国家可以借此获得竞争优势。同时他认为,基础科技的发明创造;传统技术出现断层;外因导致生产成本突然提高(如石油危机);金融市场的重大变化等都可以给企业带来机会。6、政府。波特认为,政府对一国某产业是否具有竞争力有着重要影响。政府可以通过制定相关政策,刺激“钻石”体系的四个关键要素,来影响该国的产业竞争力。三、提升中国新能源汽车产业竞争力的对策针对制约中国新能源汽车产业发展的因素,本文给出如下对策:(一)加快基础设施建设基础设施建设应以政府投资为主,多方共同参与。政府应重点建设一批企业无法承担的项目,如公用充电站、能源补充站、维修设施、交通配套设施等。天然气总公司和石化企业可以参与兴建一批加气站来服务燃气车辆,电网公司可以在自己的低压电网上建立公用充电站系统。(二)积极扩大内需,提高消费者成熟度促进新能源汽车消费的关键是降低生产成本和使用成本。企业和相关科研单位应加快技术研发的步伐,在技术上最大限度地降低生产成本、提高产品质量。政府应对新能源汽车的研发与生产给予财税支持,出台针对普通消费者的优惠政策,如减免车辆购置费、提供补贴等,来降低新能源汽车的使用成本。同时,要进一步调整燃油税政策,提高传统汽车的持续性支出。另外,政府还要加大宣传教育力度,提高整个社会的环保意识,培育崇尚购买、使用新能源汽车的文化,扩大新能源汽车用户基础。(三)加大研发力度、掌握核心技术在新能源汽车技术研发和产业化发展的初期,政府要起到主导作用,通过整合国内科技和资金资源,确定关键技术领域,与企业、研究机构共同推动关键技术研发。要加大知识产权保护力度,保护企业相关权益。在支持自主创新的前提下,鼓励企业到海外注册专利和购买外国专利,增加产品的技术创新和竞争力。此外还要加快建立国家技术标准体系,以建立和维护中国新能源汽车产业的竞争优势。(四)以市场为导向、明确阶段性战略重点中国的新能源汽车研发应借鉴国际经验,以市场为导向,选择战略重点,采取近期开发与中长期发展并重的策略。近期发展柴油机、汽油直喷、汽车轻量化、混合动力等技术,中长期着眼于高水平混合动力、燃料电池及替代燃料汽车的研发。汽车企业要根据自身情况及其所在区域拥有的资源、文化、习俗等条件,因地制宜地研发相应的新能源汽车产品。同时应根据市场形势的变化不断调整、完善企业战略结构及经营策略。(五)推动产业重组、发展产业集群为把中国未来的新能源汽车产业做强、做大,建议国家推动跨国、跨地区、跨行业、跨所有制的收购与兼并活动,通过资本市场对现有企业实现整合与重组。积极探索中资主导型、外资主导型、中资控股型、外资控股型的新能源汽车发展模式。优化和规范公司治理结构,鼓励中外企业以多种形式的合作创新和创业,促进新能源汽车产业联盟的形成与发展,同时要实施严格的公平竞争与反垄断环节的重组审查制度。

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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[2]吴扬帆.汽油发动机爆震分析与控制[J].传动技术,2010(13):36-38. [3]高玉明.点燃式发动机临界爆震控制及其特性[J].吉林大学学报,2012(14)：77-79. >>>下一页更多精彩的“汽