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Rock Modeling and Matching for Autonomous Mars Rover Localization

Rock Modeling and Matching for Autonomous Mars Rover Localization
Rock Modeling and Matching for Autonomous Mars Rover Localization

Rock Modeling and Matching for Autonomous Mars Rover Localization Ron Li, Kaichang Di, Jue Wang, Shaojun He

Mapping and GIS Laboratory, CEEGS, The Ohio State University

470 Hitchcock Hall, 2070 Neil Avenue, Columbus, OH 43210-1275

Tel: 614-292-4303; E-mail: {li.282, di.2, wang.813, he.119}@https://www.wendangku.net/doc/e317193082.html,

Andrew Howard, Larry Matthies

Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology

Mail Stop 125-209, Pasadena, CA 91109

E-mail: abhoward@https://www.wendangku.net/doc/e317193082.html,, larry.matthies@https://www.wendangku.net/doc/e317193082.html,

Abstract -In Mars rover missions, a high degree of accuracy in localization of the rover and mapping of the surrounding terrain is of fundamental importance for safe rover navigation and for achievement of scientific and engineering goals. In the Mars Exploration Rover (MER) 2003 mission, ground image-based incremental bundle adjustment (BA) technology has been performed on Earth to correct rover position errors caused by wheel slippage, azimuthal angle drift and other navigation errors. Key to the success of the BA is selection of a sufficient number of well-distributed tie points to link the ground images into an image network. Although tie-point selection at one rover site can be automated, much of the cross-site tie-point selection is performed manually during MER mission operations.

We are developing an innovative method to automate cross-site tie-point selection so that rover localization can be autonomously performed onboard the rover. This new method consists of algorithms for rock extraction, rock modeling, and rock matching from multiple rover sites. Rocks are extracted from 3D ground points generated by stereo image matching, and then modeled using analytical surface models including the hemispheroid, semi-ellipsoid, cone and tetrahedron. Rocks extracted and modeled from two adjacent rover sites are matched by a combination of rock-model matching and rock-distribution-pattern matching. Initial test results using MER data show that the proposed method is effective for medium-range (up to 26m) traverse segments. We are currently testing our software using data acquired in January, 2007 during a field test at Silver Lake, CA. The onboard incremental BA technology we are developing will be integrated with JPL’s visual odometry technology to achieve long-range autonomous rover localization.

I. I NTRODUCTION

In the current Mars Exploration Rover (MER) 2003 mission and the future Mars Science Laboratory (MSL) 2009 mission, highly accurate determination of rover position and attitude information is very important both for safe rover navigation and for achievement of mission science and engineering goals [1][2][3]. Different positioning methodologies have been researched for mobile robot localization and navigation. These include dead-reckoning (odometry and inertial navigation) and reference-based technologies such as the Global Positioning System (GPS), landmark navigation and model (map) matching [4]. However, some technologies cannot be applied directly to the Martian environment because of the unavailability of, e.g., GPS on Mars and limitations in payload and power.

Planetary rover localization research has been carried out at the Jet Propulsion Laboratory (JPL) using several advanced methods including position and heading estimation by remote viewing of a colored cylindrical target [5], maximum-likelihood matching of range maps [6], and visual odometry (VO) algorithms [7]. The Robotics Institute at Carnegie Mellon University (CMU) has designed and developed various robotic systems and vehicles for industry and military applications. Field experiments performed in recent years achieved a localization accuracy of 3-to-5 percent of distance traveled based on a dead-reckoning technology that integrated wheel encoders and roll and pitch inclinometers with a yaw gyro [8]. The Centre National d'Etudes Spatiales is also developing Mars rover autonomous navigation technology based on IMU (Inertial Measurement Unit), odometry and stereo vision [9]. The Mapping and GIS Laboratory at The Ohio State University (OSU), in collaboration with the JPL’ Computer Vision Group, has developed a bundle adjustment (BA) method for long-range Mars rover localization using descent and rover images [2] [10].

In the Mars Pathfinder (MPF) 1997 mission, the rover Sojourner achieved an overall localization error of about 10% of the distance from the lander within an area of about 10x10 meters using dead-reckoning technology [11]. In the MER mission, the designed accuracy of 10% has been achieved by combining wheel odometry, a sun finding technique using rover images, and IMU to estimate rover positions and attitudes. The combined onboard VO and Earth-based BA method is capable of correcting position errors caused by wheel slippage, azimuthal angle drift and other navigation errors as large as the 21% error experienced within Eagle Crater (Meridiani Planum

landing site) and the 10.5% error found in the Husband

Hill area (Gusev Crater landing site) [3] [12] [13] [14]. The Spirit rover has achieved an accuracy of 0.5% over a 6km traverse using this integrated VO and BA method. Key to the success of this method is selection of a sufficient number of well-distributed tie points to link the ground images into an image network. Although tie-point selection at one rover site has been automated, much of the cross-site tie-point selection is performed manually during MER mission operations.

This paper introduces the key component of autonomous BA operations, a new approach to cross-site tie-point selection based on rock extraction, rock modeling, and rock matching. Recent results of cross-site tie-point selection using MER and field test data are included.

II. A UTOMATIC C ROSS-SITE T IE-POINT S ELECTION FOR

A UTONOMOUS M ARS R OVER L OCIZATION

The concept and design of the new approach to autonomous long-range Mars rover localization based on integrated BA and VO methods are discussed in [15][16][17] in detail. The success of automatic long-range rover localization depends on the automation of VO and BA performed onboard the rover. In the MER mission, the onboard VO has worked successfully. Although automatic selection of the tie points at one site has been effectively performed on a routine basis [14] [18], the automatic, Earth-based BA has been limited by the challenge of automatic selection of cross-site tie points where objects (e.g., rocks) used as tie points look significantly different when viewed from different angles, especially in forward- versus backward-looking views. Therefore, it is crucial to develop cross-site tie-point selection algorithms for automatic selection of a sufficient number of high quality tie points to link all the images and to form an image network.

Across the Martian terrain, rocks are the major features shown in the rover images. It is desirable to extract, model and match rocks shown in ground images from multiple viewpoints so that they can serve as cross-site tie points. Existing rock-detection methods are aimed at detecting and modeling most of the rocks suitable for autonomous geological analysis. Gor et al. [19] developed a rock-detection method that uses image intensity information to detect small rocks and range information to detect large rocks from Mars rover images. Using this method, the shape of the extracted large rocks is modeled by metrics such as eccentricity, ellipse error, 2D sphericity, and 2D angularity [20]. CMU researchers developed a rock-detection method based on segmentation, detection, and classification using texture, color, shape, shading, and stereo data from the Zo? rover [21]. They also developed a multiple-view detection method.

Fig. 1 shows the OSU approach to cross-site tie-point selection based on rock modeling and rock matching. In this approach, rocks are detected using peak and surface point information extracted from dense numbers of ground points generated from stereo images acquired at each site. After detection, a number of analytical surface models, such as cone and spheroid, are used to fit the rock. Each rock is represented by a surface model that best fits the extracted rock surface points. After rock modeling, matching of rocks from two sites are further carried out by a comparison of individual rock models as well as of the two global rock (peak) distribution patterns from the two sites. Finally, the matched rock peaks are utilized to link rover images and to build the image network. More details on rock extraction, modeling, and matching are given in the next few subsections.

A. Rock Extraction

1) Extraction of Rock Peaks: Rock peaks are extracted as local maxima from the densely distributed ground points. These three-dimensional ground points result from two steps in image matching: interest-point matching and dense image-point matching. Interest points are usually terrain features such as rock peaks, sharp corners, and ridge points. They are extracted from stereo images at each site using a F?rstner interest operator. Cross-correlation is used to match these extracted interest points, which are then further refined by verification of parallax consistency and outlier elimination [14] [18]. In order to obtain enough surface points for most of the extracted rocks, a TIN (triangulated irregular network)-based dense image matching is performed for each stereo image pair to improve the terrain model. This is performed using either a 3×3 or a 5×5 grid size. After dense matching, dense 3D ground points are calculated through spatial intersection of conjugate image points.

2) Extraction of Rock Surface Points: Rock surface points are needed in addition to the rock peak in order to fit an analytical rock model to and describe the size of any rock. Starting from the rock peak, a 3D plane is estimated using those terrain points within an area of either 70cm×70cm or 2m×2m from the rock peak, with the

Input and output data

horizontal distance depending on the distance from the rock peak to the camera center. The initial rock height H is calculated as the perpendicular distance from the peak to the fitted plane. Surface points are searched for iteratively among the candidate points above the fitted plane using a dynamic search range. Fig. 2 gives examples of the extracted rock peaks and surface points for rocks with different sizes and shapes. Green dots show the rock peaks,

and red dots show the extracted surface points.

Fig. 2. Examples of extracted rock peaks (green dots) and rock surface

points (red dots) for six different rocks.

The above method was successfully applied to extract the peaks and surface points for various types of rocks found about 20 m from the rover. These include large rocks of approximately 0.5m in height. The rock extraction algorithm met difficulties when dealing with a rock complex where a number of rocks stand closely together so that severe occlusions block some rock peaks and surface points. However, as long as a sufficient number of rocks can be extracted and matched between two sites, the incremental BA can be achieved. B. Rock Modeling

Assuming that a rock is symmetric based on the rock peak and the surface points extracted from the side visible to the camera, we can model it using a 3D analytical surface model (hemispheroid, semi-ellipsoid, cone, or tetrahedron). More information about the modeling equation, linearization, and least-squares solution can be found in [17]. To evaluate the fitting accuracy of each model for a particular rock, an RMS error is calculated from the differences of height z of the surface points, that is

()n

z z

RMS el i i

2

mod ,?=

(1) where z i is the height value of the i th surface point, and z i, model is the height value calculated from the fitted model.

Table I

Estimated model parameters and RMS errors of rocks in Fig. 2

Table I gives the estimated model parameters as well as the associated RMS errors of the best-fitting models (those

with the minimum RMS error among the four models) for the six rocks in Fig. 2. In this table, the parameter r is the radius of the hemispheroid, the radius of the bottom circle of the cone, or the radius of the enclosing circle of the bottom triangle of the tetrahedron, depending on the case. The variables a and b are the semi-major and semi-minor axes of the semi-ellipsoid, h is rock height, and φ is the orientation angle of the bottom triangle of the tetrahedron. To verify the rock modeling results, we compared the modeled parameters with the ground truth (manual measurements from stereo images) of 79 rocks in the area between two adjacent sites at the Spirit landing site that are 26m apart. For each rock, four metrics were compared: height, radius, surface area, and volume. On the average, the relative difference between modeled and ground truth measurements was 25.1%, 43.7%, 57.1%, and 103.4% in height, radius, surface area, and volume, respectively. Additional details of this comparison are show in [17]. It is obvious that among the four metrics, height is the most reliable and, therefore, the most comparable parameter. The very high difference in volume suggests that it should not be used for comparison. This verification result is important for designing the following rock-matching algorithm with various models. C. Rock Matching

Rock matching is where this approach determines which corresponding rocks can serve as tie points between two consecutive sites. Difficulties in rock matching are caused by visibility and/or occlusion, reliability of the rock modeling, and the stereo ranging capability [17].

Rock matching goes through two stages: pattern matching, which considers the global offset between the distribution of two sets of rocks from two sites, and model matching, which is the comparison of a single rock’s individual similarity with potential corresponding rocks from the adjacent site.

Pattern matching compares the two geometric distributions of rock peaks from the adjacent sites. In principle, a rigid transformation including three rotations and a 3D translation can depict the relationship between two corresponding rock distribution patterns derived from the two sites. Based on extensive experiments using Spirit rover data, it was found that the rotational differences are insignificant. Consequently, a 3D translation is employed in rock-pattern matching. This makes the pattern matching process computationally more efficient.

For rock-model matching, a set of extracted candidate rocks at the adjacent site are individually compared with each significant rock extracted at the current site using the objective function

ID r/a (cm) b (cm) h (cm) φ

(radians) RMS (cm) Model Type 1 40.7 29.2 22.8 3.8 Ellipsoid 2 8.3 8.3 0.5 0.9 Tetrahedron 3 32 28.1 1.3 5.8 Tetrahedron 4 15.4 15.6 0.2 Hemispheroid 5 24.1 27.4 3.9 Cone 6 41.6 21.6 1.06 3 Tetrahedron

Z = c1f1 + c2f2 + c3f3(2) where f1, f2, and f3 are the relative differences (in percentage) of height, radius, and surface area between the two rocks calculated from the two rock models. The coefficients c1, c2, and c3 are the relevant weights, which are set to 1/2, 1/3, and 1/6 based on the results of the rock model verification described above. The most comparable parameter height is given the largest weight here. The rock of the adjacent site with the minimum value of Z in Eq. 2 is considered a match.

In both rock-pattern matching and rock-model matching, there are cases of multiple matches, i.e., when a rock from one site has more than one corresponding rock candidate from the other site. To eliminate multiple matches, only the one “best” match is kept. This would be the match that generates the maximum count in rock-pattern matching, or the match with the minimum objective function value in rock-model matching. The final matching results are the combination of the outputs of the two methods. Only the rocks that pass both matching methods are considered to be matched rock pairs, i.e., the rock at one site is matched with a rock at other site both in pattern matching and model matching.

D. Fault Detection

In the process of cross-site tie-point selection, a fault detection algorithm is applied in order to assure that the software system mitigates failures and meets the needs for long-range rover localization. The cross-site tie-point selection software system should determine a fault if the traverse leg length is too long (>30m for Navcam), if the number of rocks extracted in the overlapping area is insufficient, if the number of extracted significant rocks is insufficient, or if there are too few rocks in the final matching result. The strategy has been applied and verified using MER Spirit data and Silver Lake field test data. In the future, additional situations will be considered and added to the strategy. Also, the theory of fault detection based on the statistic analysis is being developed and tested.

III. R ESULTS

The developed cross-site tie-point selection method has been extensively tested using MER data acquired by the Spirit rover. Furthermore, we conducted a field test at Silver Lake, CA in January 2007. Along this 5.5km traverse, VO images were taken continuously at a rate of 0.5 frames per second and BA panoramic images were taken at the ends of traverse segments (typically 20~30 meters). Differential GPS (DGPS) was employed to measure the rover positions at a data rate of 2Hz, which matches the VO image acquisition rate. The DGPS-determined rover positions will be used as ground truth to evaluate the localization accuracy of VO and BA and their integration. We are currently testing our software using the field test data.

Fig. 3 shows an example of rock peaks automatically extracted from MER Navcam images for cross-site tie-point selection. The two sites from the Spirit rover landing site, 9600 and 9700, are 26m apart. There are 37 peaks extracted from Site 9600 (green triangles) and 34 from Site 9700 (red triangles) shown. The location of the rover location at sites 9600 and 9700 are marked as dots. Fig. 4 gives the 7 correct matching result of this test pairs. Fig. 5 also shows the 7 matched rocks on the image mosaics of sites 9600 and 9700.

Fig. 6 gives another example of the tie points automatically selected using images acquired at the Silver Lake field test. These two sites are sites Tue-am-2b-10 and Tue-am-2b-09 (16m apart)

Fig. 3. Peaks extracted from two Spirit rover sites, 9600 and 9700.

Fig. 4. Automatically matched rocks selected as cross-site tie points at MER Spirit rover sites 9600 and 9700 (labeled with the same

identification numbers).

Fig. 5. Automatically matched rocks (tie points) shown on the image mosaics of sites 9600 and 9700 (labeled with the same identification

numbers).

Fig. 6. Automatically matched rocks (tie points) shown on the image mosaics of two adjacent panoramas at the Silver Lake test sites (labeled

with the same identification numbers).

IV. C ONCLUSIONS AND F UTURE R ESEARCH Automatic tie-point selection is a key process for implementing the proposed autonomous Mars rover localization method. This process is realized by rock extraction, rock modeling, and rock matching using images acquired at multiple rover sites. To eliminate potential mismatches in rock matching, the complementary rock-model and rock-pattern matching methods can be employed. Also, fault detection strategies based on statistic analysis of the test data are being developed and tested. Test results using MER data show that the proposed method is effective for medium-range (up to 26m) traverse segments. Currently, we are testing our software using data acquired during a recent field test at Silver Lake, CA. The achieved cross-site tie-point selection results will be used in the onboard integration of BA and VO methods for long-range autonomous rover localization.

A CKNOWLEDGMENT

Part of this work is being performed at the Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, under a contract with the National Aeronautics and Space Administration. Funding of this research by the Mars Technology Program of NASA/JPL is acknowledged.

R EFERENCES

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河科大机械设计作业第1213章作业解答[1]

第十二章滑动轴承 一、分析与思考题 12-20 在滑动轴承上开设油孔和油槽时应注意哪些问题? 答: 1、应开设在非承载区; 2、油槽沿轴向不能开通。 12-21 一般轴承的宽径比在什么范围内?为什么宽径比不宜过大或过小? 答:一般B/d为0.3—1.5; B/d过小,承载面积小,油易流失,导至承载能力下降。但温升低; B/d过大,承载面积大,油易不流失,承载能力高。但温升高。 12-22 滑动轴承常见的失效形式有哪些? 答:磨粒磨损,刮伤,咬粘(胶合),疲劳剥落和腐蚀。 12-23 对滑动轴承材料的性能有哪几方面的要求? 答: 1、良好的减摩性,耐磨性和抗咬粘性。 2、良好的摩擦顺应性,嵌入性和磨合性。 3、足够的强度和抗腐蚀能力。 4、良好的导热性、工艺性、经济性。 12-24 在设计滑动轴承时,相对间隙ψ的选取与速度和载荷的大小有何关系? 答:速度愈高,ψ值应愈大; 载荷愈大,ψ值应愈小。 12-25 验算滑动轴承的压力p、速度v和压力与速度的乘积pv,是不完全液体润滑滑轴承设计的内容,对液体动力润滑滑动轴承是否需要进行此项验算?为什么? 答:也应进行此项验算。因在起动和停车阶段,滑动轴承仍处在不完全液体润滑状态。另

外,液体动力润滑滑动轴承材料的选取也是根据[p]、[pv]、[v]值选取。 12-26 试说明液体动压油膜形成的必要条件。 答: 相对滑动的两表面间必须形成收敛的楔形间隙;有相对速度,其运动方向必须使油由 大端流进,小端流出; 润滑油必须有一定的粘度,且充分供油; 12-27 对已设计好的液体动力润滑径向滑动轴承,试分析在仅改变下列参数之一时,将如何影响该轴承的承载能力。 ⑴ 转速n=500r/min 改为n=700r/min ; ⑵ 宽径比B/d 由1.0改为0.8; ⑶ 润滑油由采用46号全损耗系统用油改为68号全损耗系统用油 ⑷ 轴承孔表面粗糙度由R z =6.3μm 改为R z =3.2μm 。 答:(1)承载能力↑ (2)承载能力↓ (3)η↑,承载能力↑ (4)R Z ↓,允许h min ↓,偏心率↑,承载能力↑。 12-28 在设计液体润滑轴承时,当出现下列情况之一后,可考虑采取什么措施(对每种情况提出两种改进措施)? ⑴ 当h min <[h min ]时; ⑵ 当条件p<[p]、v<[v]、pv<[pv]不满足时; ⑶ 当计算入口温度t i 偏低时。 答:(1)说明承载能力不够。可:d ↑;B ↑;η↑;ψ↓等。 (2)可改选材料; B ↑。 (3)说明轴承的温升过高,承载量过大。可:d ↑,B ↑;ψ↑η↑等。 12-29 液体动力润滑轴承承载能力验算合格的基本依据是什么? 答;p ≤[p];pv ≤[pv];v ≤[v];h min > [h min ];t i >350 —400 C 。 12-30 就液体动力润滑的一维雷诺方程3 06h h h v x p -=??η,说明形成液体动压润滑的必要条 件。 答:能承载, x p ??应大于0,所以: η>0,润滑油应有一定的粘度; V >0,有相对速度; h ≠h 0 ,有楔形间隙,油由大端流进小端流出。 12-31 图所示为两个尺寸相同的液体摩擦滑动轴承,其工作条件和结构参数(相对间隙ψ、

车辆工程专业精品毕业设计大学生方程式赛车设计(整体车架、标准安全系统、座椅及附件设计)开题报告

河南科技大学毕业设计(论文)开题报告 (学生填表) 学院:车辆与动力工程学院20xx年 4 月10 日课题名称大学生方程式赛车设计(整体车架、标准安全系统及座椅设计)学生姓名xxx 专业班级车辆xx班课题类型论文 指导教师xx 职称高工课题来源生产1.设计(或研究)的依据与意义 中国大学生方程式汽车大赛是一项由高等院校汽车工程或汽车相关专业在校学生组队参加的赛车设计与制造的比赛。2010 年第一届FSC(FSAE)由中国汽车工程学会、中国21所大学(专)汽车院系、易车(BITAUTO)联合发起举办。大赛秉持“中国创造?擎动未来”的宗旨,立足于中国汽车工程教育和汽车产业的现状,吸收并借鉴其他国家FSC赛事成功经验,打造一个新型的、以培养中国未来汽车产业领导者和工程师为目标的公共教育平台。 大学生方程式汽车大赛是一项非常有意义的赛事,通过制造一辆赛车可以培养及提高学生动手能力、创新能力及团队协作精神,同时还能够紧密结合汽车工业最先进的科学技术,让广大学生把最前沿的工程技术与课本知识有效地结合起来。全面提升汽车专业学生的综合素质,为中国汽车产业的发展积蓄人才。 大学生方程式赛车设计是一项具有重要意义的毕业设计。其目的一是重点培养学生的设计、制造能力、成本控制能力和团队沟通协作能力,使学生能够尽快适应企业需求,为企业挑选优秀适用人才提供平台;二是通过活动创造学术竞争氛围,为院校间提供交流平台,进而推动学科建设的提升。此次设计为方程式赛车整体车架和座椅安全附件设计,其主要依据中国大学生方程式大赛规则。众所周知,车架就是一辆赛车的框架结构,整体车架作为赛车的承载基础是赛车的主要承载构件,其功用是支撑发动机、离合器、变速、底盘和车身各主要总成的安装机体,同时承受这些总成的重力以及其传给车架的各种力和力矩。另外车架还应该具有足够的刚度和强度,用以保证车架其具有可靠的寿命和最小的变形量。在满足刚度和强度的前提下,车架还应有较小的尺寸和质量,以降低整车的质量。因此,方程式赛车的车架设计是一项非常重要并且有意义的设计。

哪些因素影响二手车保值率

哪些因素影响二手车保值率 哪些因素影响着二手车的保值率?车主只有了解了这些因素,才能在车辆进行出售时尽量卖个高价,其实,影响车辆保值率的因素有很多,车公馆车漆快速修复中心总结了以下七个主要的因素,下面我们一起分析一下。 新车价格 如果一款车经常出现大幅度的降价促销,其新车的价格不断的浮动,那么二手车的保值率就不会太高。相反,如果一款车的新车价格一直很稳定,相应的其二手车的价格也会很坚挺,其保值率就高。 市场占有率 市场占有率越大,车型的认知度越高,它在二手车市场上的保值率也就越高。相反,一些小众品牌或者冷门车型,保值率就会受到一定的影响。如果车主不想一步到位,买车只是想使用一段时间之后再进行出售,那就最好不要选购冷门车型,以防止贬值较快,遭受较大的经济损失。 品牌美誉度 品牌美誉度和市场占有率,是影响二手车保值率的最重要因素。品牌口碑越好、市场影响力越大,车型被接受的程度就越高。俗话说“瘦死的骆驼比马大”就是这样的道理,品牌影响力大了,价格自然就会提高。 汽车的配置 在买二手车的消费者中,多半讲究的是实惠,汽车的配置也会或多或少的影响二手车的价格,一般来说,在低、中、高三种配置中,中配车最受欢迎,保值率最高。 有无出过事故 原车主在平日里对车辆的爱惜程度、有无出过事故,这些都会影响二手车的保值率,一旦发生过事故,不管车身有多新、车龄有多短,其价格都会大幅下滑。这也同时提醒了消费者,在购买二手车时,一定不要选购事故车。 油耗和养护成本 消费者在选购二手车时,关注较多的是品牌影响力、车况及价格,最容易忽略的就是车辆的油耗和养护成本,其实,在后期的使用中,汽车维修和养护才是最重要的,如果选购了排量大、油耗高的车型,其养车费用会大大增加。维修费用少、养护成本低、配件方便,在二手车市场自然就会很畅销,保值率就高。 车身颜色也很重要 在汽车市场上,主打色的价格一般会高过其他颜色,因此,在购买二手车时,不能一味的按照个人的喜好,如果购买了非常有个性的色彩,也会影响日后在二手车市的保值率。

轿车车身涂装的前处理工艺

轿车车身涂装的前处理工艺 轿车车身涂装的主要目的是提高车身的防护性和装饰性,增强车身防腐蚀能力,改善车身外观;另外国内外对环保的要求越来越高,为了更有效地减少汽车制造过程中造成的污染,更好地保护环境,汽车制造商致力于各种新工艺、新技术、新材料、新设备的研究与应用,不断提升轿车车身涂装质量。为了增强车身底材钢板与涂层间的附着力,提高车身底材的抗腐蚀能力,在涂漆之前要对白车身进行表面处理。本文就奇瑞汽车有限公司涂装二车间漆前表面处理的有关工艺、材料、设备、工艺管理等方面进行简要论述。 在各种金属表面处理方法中,磷化处理工艺已被广泛应用。奇瑞汽车有限公司涂装二车间车身漆前表面处理(简称前处理)的工艺流程见图1。 图1 前处理工艺流程 1脱脂 轿车车身材料一般是钢板,车身在进入涂装车间之前,经过贮藏、冲压拉延、焊接、修磨甚至烘烤等处理过程。在这些处理过程中,不可避免地带人大量的防锈油、拉延油等油脂类物质,而在压延和焊装过程中又产

生大量的铁粉、铁屑以及残胶等杂物,脱脂工序是清除这些油脂、杂物的重要工序。 车身进入前处理之前设置手工高压水枪冲洗,使用中性脱脂剂和工业水按一定比例混合,通过增压装置输送到两把高压水枪后进行冲洗。高压水枪的工作压力一般为50—100MPa,对车身内仓、夹缝、空腔结构等容易积聚灰粒的部位进行初步清洗。特别是车身内腔地板,影响电泳漆膜质量的灰粒有80%以上分布于车身内腔地板上。经过冲洗后的车身,灰粒大约可减少30%。有利于降低脱脂槽的污染,延长槽液的使用寿命。 脱脂工序采用浸洗和出槽喷洗相结合的处理工艺,可根据白车身质量和车间工艺水平状况设置两个或多个浸洗槽。槽液通过循环泵进行连续搅拌,增强对车身的冲刷清洗效果。除油装置有两种工作状态,生产过程中表面浮油和分散在槽液中的油污随槽液输送到油水分离器,在油水分离器内通过加热使油脂破乳分层,再经多级溢流将油污浓缩收集;停产期间通过补加少量工业水使表面静态浮油溢流到油水分离器,再经多级溢流将油污浓缩收集。使用的脱脂剂根据板材、油污的种类与性质选择,通常由硅酸盐、磷酸盐及表面活性剂等组成。但这些材料在一定程度上会对环境产生污染,环保成为新型脱脂剂的主要研究方向。奇瑞汽车有限公司涂装二车间使用的脱脂剂中表面活性剂是生物可降解材料,该种脱脂剂去油能力强,COD低,对环境的污染较传统脱脂剂小。

816汽车设计2013

河南科技大学 2013年硕士研究生入学考试试题 考试科目代码:816 考试科目名称:汽车设计 (如无特殊注明,所有答案必须写在答题纸上,否则以“0”分计算) 一、名词解释:(每小题4分,共16分) 1.汽车的载质量m e: 2. 比功率P b: 3. 侧倾中心: 4. 偏频: 二、填空:(每空2分,共10分) 1.汽车产品设计时必须贯彻的“三化”原则是指:产品系列化、零部件和零件设计的标准化。 2.汽车动力性参数包括:最高车速、加速时间t、、汽车的比功率和比扭矩。 3.螺旋准齿轮式主减速器中,主、从动锥齿轮的轴向力应指向。 4.对于4×2前轮转向的汽车,设外轮转角为θo,内轮转角为θi,轴距为L,两主销中心线延长线与地面交点之间的距离为K,汽车在转向时若要保证全部车轮绕同一转向瞬时转向中心行驶,则梯形机构应保证内外转向车轮的转角满足关系式。 5. 左、右车轮用一根整体轴连接,再经过悬架与车架(或车身)连接的悬架是悬架。 三、单项选择题:(每小题2分,共计20分) 1.同一辆汽车在其空载和满载两种工况下,其动力性。 A、保持不变; B、空载工况好; C、满载工况好; D、没有可比性。 2.SUV车的转向驱动前桥中,内外半轴之间的万向节一般选用万向节: A、十字轴式; B、双联式; C、球笼式; D、挠性。 3.针对驻车制动器设置在后轮的轿车,设其上坡时的最大驻坡角度为α1、下坡时的最大驻坡角度为α2,则其关系应为: A、α1>α2; B、α2>α1; C、α1=α2; D、α1反比于α2。 4.在主减速器中,主、从动齿轮齿面宽分别是b1和b2,则选择确定具体数值时应该保证。 A、b1>b2; B、b1=b2; C、b1<b2; D、b1反比于b2 。 5.盘式制动器中摩擦衬块的平均半径为R m,有效半径为R e,则它们的正确关系是。 A、R m<R e; B、R m=R e; C、R m>R e; D、R m与R e成反比关系。 6.普通锥齿轮式差速器中,左、右半轴的角速度ω1、ω2与差速器壳的角速度ω0之间的正确关系是 A、ω1+ω2=2ω0; B、ω0 +ω1 =2ω2; C、ω1+ω2=ω0; D、ω2-ω1 =ω0 。 7.一辆4×2汽车,变速箱与主减速器之间采用双十字轴万向传动装置,传动轴与变速器输出轴之间的夹角不为0,其安装完全符合等速条件,设行进中变速器输出轴转速为ω1,传动轴转速为ω2,主减速器输入轴转速为ω3,则三者之间的速度关系是。 A、ω1=ω2=ω3 ; B、ω1≠ω2 ,ω1≠ω3; C、ω1=ω2,ω1≠ω3 ; D、ω1=ω3≠ω2。 8.在总质量较大的商用车辆设计中,驱动桥半轴的结构形式应该选用半轴。 A、全浮式; B、半浮式; C、3/4浮式; D、不浮式。 9.如果主减速器主动锥齿轮承受的负荷较大时,则其主动锥齿轮支撑形式应该选用式支撑。 A、悬臂式; B、跨置式; C、轴向滑动式; D、径向浮动式。 10. 设普通锥齿轮式差速器中差速器壳体所受的转矩为T0,左、右半轴对差速器的反转矩为T 1、T 2,若不计内摩擦,则转矩之间的关系是。 A、T1+T2=T0; B、T1-T 2 = T 0; C、T 1+ T 2=2T 0; D、T 0 + T 1 = T 2 四、简答题:(每小题10分共50分) 1.下图为离合器膜片弹簧的弹性特性曲线,其中纵坐标为支撑环处的载荷,横坐标为压盘的 轴向位移。试说明:工作点位置应该如何选取? 2.简述总布置时所做的运动校核有哪些项目? 3.对于已有的装用汽油发动机的大客车,如果把汽油机换成柴油机而不改变原车的基第1小题图

一汽丰田卡罗拉二手车残值率同级最高

一汽丰田卡罗拉二手车残值率同级最高 来源:汽车之家 在汽车消费十分成熟的欧美国家,保值率早已被视为选购汽车的重要因素之一,每年都有权威机构公布各品牌的二手车保值率排名,“在我国,汽车市场竞争日趋激烈,各大厂商的主力车型都给出了大幅度让价。消费者在考虑购买新车时,价格无疑是一个重要的考量因素。但二手车的保值率也是一个重要的参考指标。品牌残值率越高,就越能卖一个好价钱,也就等于节约了购车成本。面对市面上众多车型,到底应该选择哪一款车才更保值呢? 在二手车市场最成熟的美国,以卡罗拉为代表的丰田车也是以高保值率而著称的。在历年权威机构公布的二手车保值率排名中,卡罗拉不止一次被评为“最可靠的二手车”。丰田产品的高保值率优势,在中国市场上也开始受到消费者的重视。 二手车专家分析认为,均衡的性能、可靠的质量、稳定的价格、持续的畅销、优秀的服务,是卡罗拉保值率高的原因。卡罗拉被誉为紧凑车型市场的“全能冠军”,在外形设计、内部空间、动力表现、燃油经济性、操控性、安全保障等各方面,都拥有令人满意的表现,对于看重实用性的二手车购买者,无疑是非常具有吸引力的。同时,“丰田海外模范工厂”——一汽丰田严苛的品质管理体系为卡罗拉注入了卓越品质,使得这款车的质量和耐用性有口皆碑。一汽TOYOTA渠道口碑极佳的服务,则免除了顾客对二手车过户后售后服务的后顾之忧。 随着中国汽车市场进一步走向成熟,消费者对二手车认可度的提高以及二手车需求量的增加,汽车保值率认知度也将随之而提高,消费者购车越来越注重保值率,卡罗拉这样的高保值率车型受宠也是必然的。经过调查,《车天下》汽车专网给出了2011年市面上主流车型的二手车残值率排行榜,可以看到,A级车中,卡罗拉的残值率排行最高:

汽车车身涂装生产线工艺流程

卓科工业汽车车身涂装工艺流程 主要内容; 1涂料和涂装基本知识; 2汽车及零部件涂装工艺; 3涂装工艺方法; 4涂装三废处理;涂料和涂装基本知识 1.1涂料和涂装的概念;涂料:是以高分子材料为主体,以有机溶剂、水或空气; 涂装:将涂料均匀地涂布在基体表面并使之形成一层连;?§1涂料和涂装基本知识; 1.2涂料和涂装的作用;1.保护作用;主要是金属防腐蚀; 2.装饰作用;装饰产品表面,主要内容1涂料和涂装基本知识2汽车及零部件涂装工艺3涂装工艺方法4涂装三废处理涂料和涂装基本知识 1.1涂料和涂装的概念 涂料:是以高分子材料为主体,以有机溶剂、水或空气为分散介质的多种物质的混合物。 涂装:将涂料均匀地涂布在基体表面并使之形成一层连续、致密涂膜的操作工艺称为涂装。 1涂料和涂装基本知识 1.2涂料和涂装的作用 1?保护作用:主要是金属防腐蚀。 2.装饰作用:装饰产品表面,美化产品和生活环境。 3.标志作用:做色彩广告标志,起到警告、危险、安全、禁止等信号作用。 4.特殊作用:电气绝缘漆、船底防污漆、超温报警示温涂料、抗红外线涂料 1涂料和涂装基本知识1.3涂料的组成1涂料和涂装基本知识1.4涂料的分类和命名1.分类 一般可以下几种: 1.)根据组成形态分类(溶剂型、无溶剂型、粉末涂料、水性涂料、高固体 份等) 2.)按用途分类(建筑涂料、汽车涂料、飞机蒙皮漆、木器漆等) 3.)按涂装方法分类(喷漆、浸漆、烘漆、电泳漆等)

4.)按涂装工序分类(底漆、面漆、腻子、罩光漆) 5.)按效果分类(绝缘漆、防锈漆、防污漆等) 6.)按成膜物质分类 以涂料基料中主要成膜物质为基础。分为18类(17类成膜 物质,1类辅助材料)。 A氨基树脂涂料Q硝基涂料B丙烯酸树脂涂料C醇酸树 脂涂料 H环氧树脂涂料G过氯乙烯涂料L沥青树脂涂料 2?命名 全名=颜色或颜料名称+成膜物质+基本名称 (红醇酸磁漆锌黄酚醛防锈漆) 2涂装工艺 涂装是物体表面的最终修饰,涂装质量的好坏对物体的价值有直接的影响。影响涂装质量的好坏的三要素:涂料、涂装技术(方法、设备、环境)和涂装管理涂装类型根据被涂物对外观装饰性要求、涂层使用条件和涂层性能, 一般分下列五种类型: 1?高级装饰性涂层(一级涂层)

河南科技大学毕业设计说明书(论文)的格式规范

毕业设计说明书(论文)的格式规范 毕业设计说明书(论文)的格式、图纸绘制、实验数据、各种标准的运用和引用都要符合各学科、各专业国家标准的规定。毕业设计说明书(论文)应采用汉语(外语专业用外语)撰写,一律使用计算机编辑,用A4规格纸输出,页面设置上、下页边距 2.54厘米,左、右页边距 2.5厘米,装订线1厘米,文档网络设为小四号宋体,指定行网络和字符网络,每行33个字符,每页31行,栏数为1,页码置于页面的底部并居中放置,页码从前言开始到论文最后。页眉统一为宋体小五,右对齐,内容为“河南科技大学毕业设计论文”或“河南科技大学毕业设计说明书”,下有一横线,从中文摘要开始到论文最后。用统一封面装订成册。 一、毕业设计说明书(论文)各部分的具体要求 1. 封面 2. 任务书论文内容全部打印,栏内字体、字号统一,全部采用单倍行距。上部的填表日期统一为年月日,设计说明书中文字数更改为12000字,中文摘要400-500字。 3. 中英文摘要 (1) 毕业设计(论文)中文题目为三号黑体字,可以分成1或2行居中打印。 (2) 中文题目下空一行居中打印“摘要”二字(三号黑体),字间空一格。 (3) “摘要”二字下空一行打印摘要内容(小四号宋体)。每段开头空二格。 (4) 中文摘要内容下空一行打印“关键词”三字(小四号黑体),其后为关键词(小四号宋体)。关键词数量为4-6个,每一关键词之间用逗号分开,最后一个关键词后不打标点符号。 (5) 英文摘要题目采用三号大写字母(黑体),可分成1-3行居中打印。每行左右两边至少留2个字符空格。 (6) 英文题目下空二行居中打印“ABSTRACT”(大写三号黑体),再下空二行打印英文摘要内容。

二手车开几年后卖掉最划算

二手车开几年后卖掉最划算 来源:我卖我车网编辑:Lara 买了车,欣喜过后,上手之后,开了几年,经济条件也富裕了,是不是想着卖掉它再换辆的?但是,你知道吗,想要卖车也是有策略的,开了一年跟开了两年、三年再卖,价格、行情可是不一样的,那么二手车开几年后卖掉最划算,是不是要好好考虑、借鉴一下? 二手车开几年后卖掉最划算?北京卓杰行资深评估专家告诉小编,买车卖车都需要注意的买车后的两个时间段,3年、5年!从汽车的寿命周期来说,新车在头两年贬值都比较快,而在5年之后维修保养等费用消耗会比较大。因此,新车在使用3年左右,不超过5年时卖掉是相对来说比较保值的。 二手车开几年后卖掉最划算?对于新车来说,汽车所有的零部件都是有一定使用寿命的,10万公里以上的车零部件已经老化,慢慢会有一些毛病出来。所以,一般10万公里就会经历一个大保周期的时间,例如刹车盘、刹车片、轮胎都要换了。这些零部件更换是笔不小的开销。所以这时候换车比较合理。私家车一般一年行驶里程在2万公里左右,3-5年正是大保周期的时候,换车是最划算的。 二手车开几年后卖掉最划算?如果你买的是3年左右的二手车,那么在手中保有2年的时间是比较合适的,在2年后二手车车主就可以把车卖掉,这样不但是最充分的利用了二手车的价值,而且还可以在保值率较高的时期将其卖出。 二手车开几年后卖掉最划算?消费者在卖车时还应该注意一个时间点就是每年的十月份。一般的二手车交易机构都会在10月份开始整理库存,为下一年的工作做计划。因此,从一整年的时间段来说,一般在10月份之前卖车比较合适。 二手车开几年后卖掉最划算?我卖我车网小编建议大家买的是新车,可以开了3-5年时就卖掉,如果买的的二手车,最好保有两年就可以将其出手了。当然,卖车时还要选择每年的十月份之前,这样不但出手快,而且卖价高,是相当划算的。

2015汽车保值率报告

2015汽车保值率报告 无论消费者出于何种目的买车,汽车的保值率始终是决定一款车子价值的重要因素。当然,也有消费者会说:“买车是拿来用的,又不是为了倒手卖钱的,为什么非要考虑保值率呢。”不过,一款车子之所以保值率高,是有很多因素决定的,一般来说,保值率高的车子可靠性、稳定性都更强,保养成本也会低。所以,无论您是买新车还是买二手车,保值率都是必须要考虑的因素。 由中国汽车保值率报告委员会发布的《2015中国汽车保值率报告》显示,在汽车市场中,B级车最保值,车龄3年B级车市场平均保值率为55.1%,车龄5年保值率44.0%,在七个细分市场中都是最高的。MPV市场新车销量近两年增速最快,根据本期保值率分析,相比其他细分市场,MPV贬值最快,车龄3年保值率49.2%。 相比去年,C级细分保值率平均保值率下降了5.9%,是降幅最大的细分市场,主要原因:第一,汽车反垄断调查带来新车售价和零配件价格下调;第二,公务差改革造成部分豪华车价格下滑;第三,平行进口车政策出台也促使部分豪华车市场价格调整。 A0级细分市场的保值率有所上升,同比上升了2.4%。主要原因是A0级小型车的需求比较旺盛,二手车价格呈上升趋势。 梳理本期报告可以看出,2015年乘用车市场的综合保值率呈下滑趋势,预计降幅为1%。而长期来看,随着中国二手车市场不断成熟化、规模化,二手车的价格和保值率呈下滑趋势。 《2015中国汽车保值率报告》还显示,车龄1-3年后,奥迪、宝马凭借在中国国内深厚的豪华车市场基础,其款式保值率竞争优势开始显现,占据了前10排名的较多位置,其中,在车龄3年保值率排行榜上,凯迪拉克xts夺冠,宝马5系排名第二、奥迪a6l紧随其后。这个结果在意料之外,却也在情理之中,只要我们稍加分析,便可理解其中缘由。凯迪拉克XTS在豪华车中具有科技配置领先、车辆性能优异、质量可靠等优势,而且作为多用于行政用途的豪华车,其二手车的车况较好,新车终端价格波动小,因此获得最保值豪华车型也就不足为奇了。 据悉,中国汽车保值率研究专业委员会于2014年发起成立,每年定期发布汽车保值率报告,为金融机构、汽车厂商、二手车经销商以及消费者评估车辆、买车卖车提供权威的数据参考建议。

河南科技大学机械原理期末试卷及答案(2020年10月整理).pdf

试卷三(第一页) 河南科技大学 二00五至二00六学年第一学期期终试卷(A) 课程机械原理年级、专业 03级机械类各专业分数_________ 特别提示:所有答案均写在次此试卷上 得分一.选择题(每题2分,共20分,把正确选项的序号填在“____”处) 1.机构具有确定运动的条件是自由度F>0,并且____。 ① F = 1② F>1 ③ F =原动件的数目 2.机械自锁行程的效率____。 ① ② ③ 3.图示四拐曲轴____。 ① 静平衡②动平衡③既不静平衡又不动平衡 第3题图第4、5题图 4.图示铰链四杆机构ABCD 中,已知各杆长,该机构为____。 ①曲柄摇杆机构② 双曲柄机构③ 双摇杆机构 5.图示机构ABCD中,以杆____为主动件,机构有死点位置。 ① AB ②BC ③CD 6.机器中的飞轮能够____周期性速度波动。 ① 消除② 增大③ 减小 7.机械系统的等效动力学模型中,等效力矩M e____ 。 ① 产生的瞬时功率等于原系统中相应外力和力矩产生的瞬时功率 ② 等于原系统中的力矩之和③ 等于原系统中的力和力矩之和

8.反转法设计滚子从动件盘形凸轮机构时,凸轮的实际轮廓曲线是____。 ① 滚子中心的轨迹② 滚子圆的包络线③ 理论轮廓曲线沿导路减去滚子半径后的曲线 9.当齿轮的安装中心距a ′大于标准中心距a时,其传动比____。 ① 增大② 不变③ 减小 10.用齿条形刀具范成法切削直齿圆柱齿轮时,发生根切的原因是____。 ① 刀具的齿顶线超过了啮合极限点② 被切齿轮的齿数Z <Z min③ Z >Z min 得分二.(7分)试计算图示机构的自由度,如有复合铰链、局部自由度、虚约束,须在图中指出。 得分 三.(7分)图示为一摆动推杆盘形凸轮机构,凸轮1在驱动力矩M d的作用下逆时针方向回转,Q为作 用在 推杆2上的外载荷,试确定各运动副中的总反力(F R31、F R12、F R32)的方位。图中虚线圆为摩擦圆,摩擦角为φ。 下一页

汽车车身涂装生产线工艺流程

卓科工业汽车车身涂装工艺流程 主要内容; 1涂料与涂装基本知识; 2汽车及零部件涂装工艺; 3涂装工艺方法; 4涂装三废处理;涂料与涂装基本知识 1、1涂料与涂装的概念;涂料:就是以高分子材料为主体,以有机溶剂、水或空气;涂装:将涂料均匀地涂布在基体表面并使之形成一层连;?§1涂料与涂装基本知识; 1、2涂料与涂装的作用;1、保护作用;主要就是金属防腐蚀; 2、装饰作用;装饰产品表面,主要内容1 涂料与涂装基本知识2 汽车及零部件涂装工艺3 涂装工艺方法4 涂装三废处理涂料与涂装基本知识1、1 涂料与涂装的概念 涂料:就是以高分子材料为主体,以有机溶剂、水或空气为分散介质的多种物质的混合物。 涂装:将涂料均匀地涂布在基体表面并使之形成一层连续、致密涂膜的操作工艺称为涂装。 1 涂料与涂装基本知识 1、2 涂料与涂装的作用 1.保护作用:主要就是金属防腐蚀。 2.装饰作用:装饰产品表面,美化产品与生活环境。 3、标志作用:做色彩广告标志,起到警告、危险、安全、禁止等信号作用。 4、特殊作用:电气绝缘漆、船底防污漆、超温报警示温涂料、抗红外线涂料 1 涂料与涂装基本知识1、3 涂料的组成 1 涂料与涂装基本知识1、4 涂料的分类与命名 1、分类

一般可以下几种: 1、)根据组成形态分类(溶剂型、无溶剂型、粉末涂料、水性涂料、高固体份等) 2、)按用途分类(建筑涂料、汽车涂料、飞机蒙皮漆、木器漆等) 3、)按涂装方法分类(喷漆、浸漆、烘漆、电泳漆等) 4、)按涂装工序分类(底漆、面漆、腻子、罩光漆) 5、)按效果分类(绝缘漆、防锈漆、防污漆等) 6、)按成膜物质分类 以涂料基料中主要成膜物质为基础。分为18类(17类成膜 物质,1类辅助材料)。 A 氨基树脂涂料Q 硝基涂料 B 丙烯酸树脂涂料 C 醇酸树 脂涂料 H 环氧树脂涂料G 过氯乙烯涂料L 沥青树脂涂料 2、命名 全名=颜色或颜料名称+成膜物质+基本名称 (红醇酸磁漆锌黄酚醛防锈漆) 2 涂装工艺

河南科技大学 2011年硕士研究生入学考试试题 汽车设计

河南科技大学 2011年硕士研究生入学考试试题 考试科目代码:816考试科目名称:汽车设计 (如无特殊注明,所有答案必须写在答题纸上,否则以“0”分计算) 一、名词解释:(每小题5分,共20分) 1.整车整备质量m e: 2.比功率: 3.离合器的后备系数: 4.转向系角传动比iω0: 二、填空:(每空2分,共20分) 1.汽车产品设计时必须贯彻的“三化”原则是指:产品系列化、零部件通用化和零件设计的。 2.汽车动力性参数包括:、加速时间t、上坡能力、汽车的比功率和比扭矩。 3.载货汽车整车设计时,为了保证驾驶员的视野和载货面积利用率,驾驶室的形式应该选用式驾驶室为宜。 4.在4×2轿车总体布置时,如果为了保证其爬坡能力,则应选择桥作为驱动桥。 5.变速器轴的全挠度f与垂直面内的挠度f c及水平面内的挠度f s之间的关系是:f=。 6.双十字轴万向节传动装置中,使输入轴和输出轴保持等速的条件是:(1)必须保证与传动轴相连的两万向节叉,(2)使两万向节夹角α1与α2相等。 7.如果主减速器主动锥齿轮承受的负荷较大时,则其主动锥齿轮支撑形式应该选用式支撑。 8.在总质量较大的商用车辆设计中,驱动桥半轴的结构形式应该选用式半轴。 9.对于4×2前轮转向的汽车,设外轮转角为θo,内轮转角为θi,轴距为L,两主销中心线延长线与地面交点之间的距离为K,汽车在转向时若要保证全部车轮绕同一转向瞬时转向中心行驶,则梯形机构应保证内外转向车轮的转角满足关系式。 10.转向系的角传动比由转向器角传动比和角传动比组成。 三、单项选择题:(每小题2分,共计20分) 1. 用转向轮跳动图进行转向传动机构与悬架运动校核时,不能检验的项目是。 A、确定翼子板开口形状、轮罩形状; B、确定减振器的最大拉伸和压缩长度; C、转向轮跳动过程中转向轮所受侧向力的变化; D、检查转向轮与纵拉杆、车架等之间的间隙是否够用。 2.影响离合器外径尺寸的因素有。 A、变速器中心距; B、主减速器速比; C、离合器摩擦片周缘最大圆周线速度; D、汽车最高车速。 3.设自由状态下,膜片弹簧的碟簧部分内截锥高度为H,膜片弹簧钢板厚度为h。随着H/h比值的变化,弹 性特性曲线差别很大。可以在离合器膜片弹簧上使用的H/h比值应该是。 A、H/h<2; B、H/h=2; C、2<H/h<22; D、H/h=22 4.斜齿轮在变速器中的应用很广泛,不受螺旋角大小影响的是。 A、齿轮啮合的重合度; B、齿轮轮齿的强度; C、轴向力的大小; D、齿轮的传动速比。

机电工程学院本科毕业设计(论文)模板

河南科技大学毕业设计(论文) 说明:根据学校和学院格式的综合,给出以下模版说明: 1.页面设置与学校相同(每页按31行,每行33个汉字。论文纸张为A4(21×29.7cm)标准格式,单面复印。页面设置:左边距: 2.5cm,右边距:2.5cm,上边距:2.54cm,下边距:2.54cm,装订线:1cm,页眉边距:2.3cm,页脚边距:1.8cm。中文摘要、英文摘要、目录、符号表、正文采用小4号字,行间距为单倍行距。页眉用5号字,居中排列。参考文献采用小4号宋体。除特殊说明外,汉字一律用宋体,英文及阿拉伯数字一律用Times New Roman字体)。 2 “章”标题上空一行,下空两行(小四号字的行); 3“节”标题上空一行,下空一行(小四号字的行); 4“小节”标题上空半行,下不空行; 5“目录、前言、符号说明、参考文献、致谢、附录”标题上空一行,下空一行(小四号字的行); 6目录中的章、节、小节依次退后半格(以此模版为准)。 7 页眉以此模版为准(隶书5号)。

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目录 前言 (1) 第1章[单击此处添加第一级标题] (9) §1.1 [单击此处添加第二级标题] (9) §1.1.1 [单击此处添加第三级标题] (9) 第2章[单击此处添加第一级标题] (10) §2.1 [单击此处添加第二级标题] (10) §2.1.1 [单击此处添加第三级标题] (10) §2.2 [单击此处添加第二级标题] (10) 第3章[单击此处添加第一级标题] (11) §3.1 [单击此处添加第二级标题] (11) §3.1.1 [单击此处添加第三级标题] (11) 结论 (12) 参考文献 (13) 致谢 (15) 附录 (16) 注:目录自动生成后,会出现字符不统一现象,可用手工调节解决该问题。

汽车车身涂装工艺及其质量控制

汽车车身涂装工艺及其质量控制 摘要汽车涂装是汽车制造过程中非常重要的一个环节,它直接影响着汽车车身的美观性和使用性。文中主要论述了汽车车身的涂装的工艺过程以及作用,并且介绍了影响汽车车身涂装质量的因素及其处理措施。 关键词汽车喷涂;涂装;质量 随着科学技术的不断进步,汽车已经成为人们出行和运输必备的工具。汽车的外观和内置功能的设置是人们不断追求的目标,本文主要讨论汽车的外观设置,也就是汽车涂装工艺的设置及其质量的控制。 1 涂装概述 1.1 涂料和涂装的定义 涂料是指处于流动或者粉末状态的有机物质,将这样的有机物质涂抹在其他物体表面时能够形成一层薄膜,我们称这层薄膜为涂层。将涂料涂抹到清洁的被涂物表面上,经过干燥形成薄膜的工艺过程就是涂装。 1.2 涂装的目的 汽车表面进行涂装的目的主要有两方面的原因。 1)起到装饰的作用,汽车车身表面经过涂装可以呈现不同的色彩,并且使得汽车车体具有立体、光滑的视觉效果,从而满足现代人们追求个性的需求和产生美好和舒适的感觉。 2)起到相应的保护作用,这也是汽车涂装最根本的目的。汽车的制造材料是铁和钢等金属,这就使得汽车继承了一般金属材料的缺点,即腐蚀性,所以在汽车涂装的时候我们要选择耐水、耐油、耐热和耐候性好的材料。 2 涂装工艺 车身涂装完成后要在车身由钢板层向上依次得到锌层、磷化层、电泳底漆、中途层、金属底漆和罩光清漆等等,还有在焊缝等汽车连接处有PVC胶层。所以汽车涂装工艺过程包括:前处理、底漆、涂胶、中途、面漆、检查修整和后处理七个步骤。各工序的作用如下所述。 1)前处理。现在经常采用的前处理工艺主要是脱脂和磷化处理。从而去除汽车车身表面的油污,并且得到一层多孔性的磷化薄膜,增加汽车的防锈能力和增加汽车基材和底漆之间的附着力,使汽车的整个图层具有耐腐蚀的能力。

河南科技大学机械制造技术基础课程设计

目录 一、零件结构工艺性分析 (2) 1. 零件的技术要求 (2) 2. 确定堵头结合件的生产类型 (3) 二、毛坯的选择 (4) 1.选择毛坯 (4) 2.确定毛坯的尺寸公差 (4) 三、定位基准的选择 (6) 1.精基准的选择 (6) 2.粗基准的选择 (6) 四、工艺路线的拟定 (7) 1.各表面加工方法的选择 (7) 2.加工阶段的划分 (8) 3.加工顺序的安排 (8) 4.具体方案的确定 (9) 五、工序内容的拟定 (10) 1. 工序的尺寸和公差的确定 (10) 2. 机床、刀具、夹具及量具的选择 (11) 3. 切削用量的选择及工序时间计算 (12) 六、设计心得 (35) 七、参考文献 (36)

一、零件结构工艺性分析 1.零件的技术要求 1.堵头结合件由喂入辊轴和堵头焊接在一起。其中喂入辊 轴:材料为45钢。堵头:材料为Q235-A。且焊缝不得有夹

2. 确定堵头结合件的生产类型 根据设计题目年产量为10万件,因此该左堵头结合件的生产类型为大批量生产。

二、毛坯的选择 1.选择毛坯 由于该堵头结合件在工作过程中要承受冲击载荷,为增强其的强度和冲击韧度,堵头选用锻件,材料为Q235-A ,因其为 2据粗略估计锻件质量: 11.6f Kg M = 3.形状复杂系数: 锻件外廓包容体重量按公式:2N d h 4 M π ρ= 计算 293 186.5101104 7.851021.65Kg N M π -= ?????=

形状复杂系数: f 11.6 0.5421.6 M S M N == = 故形状复杂系数为S2(一般)级。 4.锻件材质系数: 由于该堵头材料为Q235-A 所含碳元素的质量分数分别为C=0.14%—0.22%,小于0.65% 所含合金元素的质量分数分别为Si 0.3%≤、S 0.05%≤、P 0.045%≤故合金元素总的质量分数为0.3%0.05%0.045%0.395%3%++≤<%。故该锻件的材质系数为M1级。 5.锻件尺寸公差 根据锻件材质系数和形状复杂系数查得锻件尺寸公差为 ( 2.41.2+-) 。 6.锻件分模线形状: 根据该堵头的形装特点,选择零件轴向方向的对称平面为分模面,属于平直分模线。 7.零件表面粗糙度: 由零件图可知,该堵头结合件的各加工表面粗糙度Ra 均大于等于1.6μm 。属于a 类。

816汽车设计_答案

河南科技大学 2009年攻读硕士学位研究生入学考试试题答案及评分标准 科目代码:816 科目名称:汽车设计 一、名词解释:(每小题4分,共20分) 1、整车整备质量m0: 整车整备质量m0是指车上带有全部装备(包括随车工具、备胎等),加满燃料、水,但没有装货和载人士的整车质量。 2、比功率: 比功率P b是汽车所装发动机功率的标定最大功率P emax与汽车最大总质量m a的比值。或:单位汽车总质量具有的发动机功率。两种说法均可得分。 3、质量系数ηm0: 质量系数ηm0是指汽车载质量m e与整车整备质量m0的比值,即ηm0=m e /m0 4、轴荷分配: 轴荷分配是指汽车在空载或满载静止状态下,各车轴对支撑平面的垂直负荷,也可以用占空载或满载总质量的百分比来表示。 5、离合器的后备系数: 离合器所能传递的最大静摩擦力矩与发动机最大转矩之比,即:β=T c/T emax。β必须大于1。 二、单项选择题(请选出正确答案的序号。每小题2分,共30分) 1、D; 2、B; 3、C; 4、D; 5、C; 6、D; 7、D; 8、C; 9、A;10、A; 11、B;12、C;13、C;14、C ;15、A 三、判断题:(正确的画√,不正确的画×每题2分,共10分) 1、√; 2、×; 3、√; 4、×; 5、√ 四、填空题(每空2分,共30分,) 评分时,每题若有多个填空,所填次序不论; 若需要填写是物理量,写文字或物理量符号均可。 1、短头、平头 2、iωiω’ 3、2f F0R 4、车轮滚动半径r r、主减速器速比i0。 5、外经D 6、左旋 7、产品系列化、零部件通用化和零件设计标准化

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