汽车运用基础论文

07届汽车运用技术专业毕业设计（论文）计划与任务书 发表日期：2007年1月4日 【编辑录入：admin】 汽车学院07届汽车运用技术专业毕业设计（论文）计划与任务书 为了提高学生综合运用所学的基础知识和专业知识的能力，培养理论与实践相结合和解决实际问题的能力。现对毕业设计（论文）和答辩提出以下要求： 一、 毕业设计（论文）及答辩的时间 班级 04汽车运用（1） 04汽车运用（2） 04汽车运用（3） 05汽车运用（3） 时间 07年3月8日～4月13日 07年3月8日～4月13日 07年3月8日～4月13日 07年3月19日～4月27日 选题时间 3月8日～15日 3月8日～15日 3月8日～15日 3月19日～26日 提交提纲时间 3月16日～18日 3月16日～18日 3月16日～18日 3月27日～30日 提交初稿时间 3月19日～25日 3月19日～25日 3月19日～25日 3月31日～4月6日 提交修改稿时间 3月26日～30日 3月26日～30日 3月26日～30日 4月7日～11日 提交最后稿时间 4月4日 4月4日 4月4日 4月18日 答辩时间 4月9日 （学号前一半） 4月10日 （学号后一半） 4月11日 （学号前一半） 4月12日 （学号后一半） 07年4月13日 07年4月23日 二、毕业设计（论文）指导与任务书 （一）选题 汽车技术性论文、故障诊断、维修工艺说明书、汽车维修经验及其他形式论文。确定题目时要与指导教师商讨，并征得指导教师的认同。 1．汽车技术性论文（首选） 以汽车的新工艺、新设备、新知识、新技能方面为主。论文要突出应用技术，注重理论对实践的指导，且具有一定的实用价值。 2．汽车故障诊断论文 结合实习过程中遇到的实际故障案例，撰写汽车故障检测、诊断和排除方面的论文。 3．维修工艺说明书 为了丰富学院汽车运用专业教学内容，让教师学习各大汽车厂的特色，学生可撰写《维修工艺说明书》，但只能选择新工艺、新技术方面的内容，并且要求尽可能使用图形、数据来说明问题，力求工艺内容完整。文章若评优，论述和说明的文字内容一定要上升到一定理论水平。 4．维修经验和其他形式的论文 学生可撰写汽车维修经验方面的总结，但要提升到一定的理论高度。对于其他形式的论文，除格式上要与汽车技术论文要求相同外，还要求内容一定要与汽车有关联，不能写与汽车毫不沾边的论文，具体要求请与指导教师联系协商。 （二）论文格式 论文要包括标题、摘要、关键词、正文、结束语、致谢、参考文献等。 1．标题：标题要准确地反映论文的中心内容。 2．摘要：又称提要，比较简短，它是全文的高度“浓缩”，内容包括本论文的目的、意义、对象、方法、结论和应用范围等。一般在100字左右。 3．关键词：又称主题词或标题词，它是从论文中选出最能代表论文中心内容特征的词或词组，是论文最高度的概括，一般选出3～5个关键词。 4．正文：正文是论文的主体部分。正文就是提出问题、分析问题和解决问题，是运用素材，论证观点的部分。 5．结束语：结束语一般包括结论和建议部分。结论是全文的总结，是论文的精髓，写作要十分严谨，解决了什么问题，得出了什么结果，存在什么问题，应是非分明地讲清楚。 （三）规范要求 1．文章要求3500字左右； 2．使用A4纸打印出来,装订好后交指导老师； 3．自己设计封面（内容应包括学院名称、系别、专业、论文题目、姓名、班别、学号和指导老师）。 （四）成绩评定要求 1、毕业论文选题应符合要求，并与指导老师商讨后选定； 2.毕业论文在撰写过程中，必须按规定时间向指导老师提交提纲、初稿、修改稿和最后定稿。否则不准参加答辩。 3.论文成绩的评定包含平时成绩和最后论文质量成绩。 （五）其他 1、无实习单位的学生在毕业设计期间一定要返校，由汽车学院实验实训部安排实习并进行论文写作； 2、答辩时间，一定要按时返回学校参加毕业答辩，否则不给成绩。 记得采纳啊

试论汽车维修的存在问题及解决对策【摘要】随着社会经济的快速发展和人们消费理念的逐渐更新，汽车已成为现代社会中人们工作、生活不可缺少的一种重要交通工具。然而，当我们在尽情享受现代汽车工业发展给我们生活带来种种便利的同时，我们也无法回避这么一个现实，那就是汽车随着行驶里程的增加和使用时间的延续，其技术状况将不断恶化。因此，我们不仅要不断研制性能优良的汽车，也要借助维护和修理水平的提高来恢复其技术状况。 【关键词】 汽车维修 职业教育 行业特征 检测手段 一、引言 随着国民经济的快速发展，生产制造各领域也随之发生深刻变化，汽车诊断及维修技术也在悄然发生变化。近几年随着我国汽车制造业和公路交通运输业的迅猛发展，汽车数量在不断增加，这客观上对汽车检测诊断和维修技术提出了较高要求，尤其对如何保证通过汽车维修确保车辆运行不造成或少造成社会公害问题更引起社会的广泛关注。笔者结合自己的认识和体会，拟对此问题谈谈个人的看法。 二、问题呈现 1.维修手段有待更新 纵观我国汽车维修行业，多少年来，一直无法摆脱手工作坊式工作模式，实现质的飞跃。特别是由于汽车拥有量的不断增加，维修行业业务过程愈显复杂、数据信息量大，人力往往难以对维修各部门工作进程进行有效监督和对企业经营数据进行准确的统计和分析。以一个三十人的维修行业的月度工时统计，如采用人工计算，需要一个工作人员一到两天的时间，加之维修周期长的统计报表，更是大大增加了管理者主观判断上的失误性，因此极大挫伤了维修员工的工作积极性，弱化了汽修行业的凝聚力；较为零散的管理也弱化了本行业在顾客心目中的形象，不利于为长期、灵活的客户服务奠定坚实的基础；行业维修手段的普遍落后无疑使修车时间延长，劳动效率降低，工时费增多，引起消费者不悦，这可以说是现在汽车维修业普遍存在的问题。同时汽车维修资料信息查询也一直以来处于原始、落后的现状，这一点是公认的，传统的汽车维修资料查询形式，如主要借助图书、杂志、报刊等落后传统媒体没有改变，其结果只能是信息量小、查询速度慢、资料更新迟缓，特别对于近几年来大量涌入的进口汽车，更因缺乏维修资料，给维修工作带来很大的困难，就相当一部分汽车维修技术人员而言，他们根本不可能将数千种车型的维修资料、数据、程序等记忆在大脑中，汽车维修现有落后的维修手段越来越显示出自身的局限性。 2.维修技术有待提高 汽车维修诊断和维修自身整体发展落后于汽车设计和汽车制造技术的发展已经是一个不争的事实。现在汽车已经是高度的机电一体化，尤其微电子技术、电子控制技术在汽车上已经广泛应用，可就现在大部分汽车维修人员现有的维修技术，和他们所接受的一些职业教育和职业培训，已经不能满足现代汽车维修技术的要求；汽车维修中，维修人员确定维修思路由于受到自身先天条件(维修技术)的制约，显得较慢，且又不准确，所以遇到棘手的、错综复杂的故障就会感到束手无策，这种情况下许多人往往采用碰的方式，毫无头绪地对一些部件进行更换，给车主带来不必要的经济损失。就现在的一些顶级车而言，敲打维修只能是捉襟见肘，毫无意义。同时，制约汽车维修技术发展的另一个重要因素是维修中环境保护问题得不到落实。我们知道，汽车废气排放的标准对现代汽车技术的要求越来越高，对于汽车维修业来说，不仅要求一些部件的重装质量非常好，而且要体现维修人员的高超的维修技巧，否则一般的维修水平就不能通过排放标准所规定的要求。综上所述，由于汽车职业教育跟不上维修行业一线上不断发展的形势，客观上已经导致了很多问题和争议，目前汽车维修行业人员的素质问题，特别是汽车维修职业教育问题日益突显，如何培养优秀的汽车维修工人，提高行业的整体素质，已经是摆在整个行业面前较为突出的问题。三、解决对策 1.现代手段的有效运用 随着科学技术的快速发展，我们应尝试将以计算机为主要载体的现代信息技术运用到汽车维修业中去，以实现把汽车维修业推向现代管理模式和管理方式的高潮。我们有理由相信现代信息技术的运用将预示着汽车维修革命的到来，这种革命的到来会让汽车维修从业人员的维修服务意识不断根深蒂固，他们也将会切身体会到先进维修手段的运用所造就的是“高端服务”，这种服务将势必成为汽车维修行业将来竞争最重要的手段。当然，基于强势维修手段下的维修体系应该包含良好的维修服务、售前服务及售后服务，缺一不可。事实上现代信息技术的运用不仅可以加强维修人员的服务意识，也将有助于提高整个维修行业的运行效率，特别是有助于建立快捷，方便的客户维修信息和维修档案；建立稳定的客户关系和科学准确的维修经营数据。可以说，汽车维修行业运用先进的现代信息技术进行建档、管理，不仅速度快，时间短，资料全，效率高，而且准确及时的汽车维修报表在客观上也能减少管理者主观判断上可能造成的失误，这有利于加强维修全体员工的工作积极性，加强行业的凝聚力。伴随着网络技术的飞速发展，汽车维修专业互联网的开通将可以更迅速、快捷地提供维修配件、维修设备、维修资料、维修技术与管理人才等方面的供需信息，使维修行业经营者和管理者能够及时获得信息，作出正确的选择和决策，而互联网上的行业之间的技术交流和人才互访，也将加速汽车维修技术人员的整体技术水平提高。 2.维修人才的积极培养 汽车维修行业的健康有序发展维修人才是关键，任何离开或忽视了人自身发展的因素去寻求企业内部的所谓发展只能是空中楼阁。所以我们除了要求维修人员参加日常的维修培训外，使他们通过汽车维修专项技能认证体系来提高他们的维修水平也是行之有效的方法。诚然，我国曾经有类似于汽车修理工国家职业标准对汽车从业人员的认证考核，且早在本世纪初期就大约有十几万人通过鉴定并取得资格证书，但是原有的职业教育知识体系陈旧，没有充分体现现代汽车技术的闪光点和发展趋势，因此考虑新的适合汽车维修发展趋势的职业教育以及考试模式显得特别重要。同时，现在的职业技能鉴定是全科式的，几乎和汽车设计，制造，维修有关联的所有科目都得掌握，根据现代汽车设计和制造技术的发展情况来看，做汽车维修的专才显然不够，特别是随着汽车维修业的发展，以往对维修人员考核中比较弱化的项目，如汽车配件和估损以及维修企业管理，在现代维修业发展形势下显得格外重要，将它们加入对维修人员的考试行列应该是趋势。 事实上通过有关机构的调查表明，大部分行业内人士对这这考核项目都表现出极大的兴趣。而且我们认为，汽修考核应该涵盖目前汽车技术最新的发展要求，体现规范的诊断思路和操作流程，对于考试合格人员应统一颁发由国家劳动和社会保障部职业技能鉴定中心制订的证书，以确保国家职业资格证书的效力，只有这样才能确保对汽车维修从业人员的教育符合形势发展的要求。 四、结束语 现代社会对汽车故障诊断技术和维修要求非常高，汽车维修过程中，要树立汽车维修行业在整个社会中应有的地位，需要的是维修行业硬件和软件的共同发展，只有这样才能保证整个汽车维修行业的健康合理发展。

网上海了去了···偶就是这专业毕业的 简单点的就是摘录点关于汽车维修的或新能源相关的知识，在找几个典型维修实例 之后再找点未来发展之类的屁话·· 这就是好文章

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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