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文档格式:PPT 文档大小:3.49MB 文档页数:64
❑ 掌握几种辅助电器的作用,了解其各自的使用方法; ❑ 学习几种辅助电器的结构及组成; ❑ 着重学会各种辅助电器的电路分析方法; ❑ 能够分析典型车型的辅助电器电路; ❑ 重点掌握典型车型的辅助电器的故障诊断及排除方法; ❑ 突破书本知识,能够独立分析其它类似电路。 9.1 风窗刮水、清洗和除霜装置 9.1.1 雨刮电机及刮水器 9.1.2 风窗清洗装置 9.1.3 刮水及清洗装置控制电路 9.1.4 后窗除霜装置 9.2 电动座椅 9.2.1 电动座椅的组成 9.2.2 电动座椅的电路原理 9.3 电动门窗 9.3.1 电动门窗的组成 9.3.2 电动门窗的电路原理 9.4 电动后视镜 9.4.1 电动后视镜的组成 9.4.2 电动后视镜的工作原理 9.5 中央集控门锁 9.5.1中央集控门锁的组成 9.5.2中央集控门锁的电路原理 实训项目9.1 雨刮器故障的诊断与检测 实训项目9.2 风窗清洗系统故障的诊断与检修 实训项目9.3 后窗除霜装置故障的诊断与检修 实训项目9.4 电动座椅故障诊断与检测 实训项目9.5 电动门窗的故障诊断 实训项目9.6 电动后视镜的故障诊断 实训项目9.7 中控门锁故障诊断
文档格式:PPT 文档大小:1.78MB 文档页数:52
1.理解常见汽车安全气囊系统组成、结构及工作原理。 2.熟悉一般汽车安全气囊系统的检修内容以及注意事项。 3.掌握本田车系和帕萨特轿车安全气囊系统的检修要领和步骤。 4.列举汽车安全气囊的常见故障现象及原因
文档格式:PPT 文档大小:5.18MB 文档页数:113
• 熟悉汽车空调系统的基础理论和知识; • 掌握汽车空调系统的结构和工作原理; • 了解汽车空调的取暖与配气系统; • 掌握汽车空调系统的控制元件及控制电路; • 掌握汽车空调系统的压力检测、系统排空、检漏、抽真空、制冷剂充注; • 熟悉汽车空调系统的常见故障诊断方法
文档格式:PPT 文档大小:1.31MB 文档页数:34
❑ 描述车用起动机的组成模式。 ❑ 掌握车用起动机的结构和检修。 ❑ 掌握识读汽车电路图的要领和基本步骤。 ❑ 了解车用起动机的常见故障和诊断检修方法。 ❑ 熟悉起动系的故障诊断与检修流程
文档格式:PPT 文档大小:1.05MB 文档页数:50
❑ 了解蓄电池的分类与功用。 ❑ 掌握铅蓄电池的结构组成及选用。 ❑ 了解蓄电池的容量概念及影响因素。 ❑ 了解铅蓄电池的常见故障。 ❑ 掌握铅蓄电池的正确维护与检测方法
文档格式:PPT 文档大小:407.5KB 文档页数:6
邢台职业技术学院:汽车运用与维修专业《汽车电气设备原理与检修》课程教学资源(PPT课件讲稿)教学指南
文档格式:PDF 文档大小:436.63KB 文档页数:6
给出了一个多Agent松散耦合的网格服务发现框架.在该框架中把Agent分为三类:服务Agent、需求Agent和服务发现Agent.提出以模糊Petri网作为服务描述语言的规范,用以发布或请求服务,用可能性变迁表示一个服务或一个需求,输入库所代表在提供(或请求)服务前需要成立的前提条件,输出库所表示提供(或获得)服务后成立的条件,用可能性与必然性来量化一个服务Agent能对一个请求提供相关服务的信心程度.最后基于本体论给出了一个支持部分匹配的服务匹配算法,并用一个车辆维修服务系统的例子进行了说明
文档格式:PDF 文档大小:369.5KB 文档页数:3
介绍了武钢炼铁厂5#高炉罐式炉顶齿轮箱监测诊断系统.该系统通过安装振动传感器和共振解调装置,对电流、氮气和水的压力、流量、温度等参数进行综合监测,达到故障诊断和支持维修决策的目的
文档格式:PDF 文档大小:472.71KB 文档页数:8
石膏围岩具有很强的膨胀性和腐蚀性,在隧道全寿命周期内均会引起衬砌结构自身强度劣化及受力增加,严重影响隧道二次衬砌结构可靠性.针对石膏围岩膨胀特性和腐蚀性对隧道二次衬砌结构的影响分别建立了二次衬砌结构膨胀破坏模式和腐蚀破坏模式;考虑石膏围岩膨胀性和腐蚀性对隧道衬砌结构的综合影响,建立了石膏围岩隧道二次衬砌结构综合破坏模式;基于结构体功能函数,推导出能够初步考虑围岩膨胀性和腐蚀性的隧道衬砌结构可靠度指标计算公式;并分别建立了三种破坏模式下的时变可靠度分析模型.采用石膏围岩隧道衬砌结构综合破坏模式下的时变可靠度模型对礼让隧道进行了分析,得到其在使用寿命100 a内的可靠度指标变化规律.根据计算结果可以优化石膏围岩隧道衬砌结构的抗腐蚀、抗膨胀和支护结构设计参数,并对石膏围岩隧道使用寿命周期内的合理维护及维修提供依据.研究成果可推广应用于隧道衬砌结构的可靠度研究中
文档格式:PDF 文档大小:1.18MB 文档页数:10
热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用,非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂,目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态,再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分,将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型,最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用,结果表明,该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测,以更科学的策略指导支持辊更换维护
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