❑ 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

第一节 交流发电机的构造 第二节 交流发电机的工作原理 第三节 交流发电机的工作特性 第四节 交流发电机的调节器 第五节 晶体管调节器 第六节 充电指示灯的控制电路 第七节 汽车交流发电机实例 第八节 充电系的故障诊断 第九节 交流发电机的故障测试与修理 第十节 调节器的测试 第十一节 交流发电机与调节器的使用及维护

2JZ-GE型发动机控制系统属丰田TCCS车系,控制内容包括:L型电子控制汽油喷射 (EFI),电子点火控制(ESA),怠速控制(SC),谐波进气增压控制系统(ACIS), 空调控制(A/C),巡航控制(CCS),自动变速器控制(ECT),怠速混合气浓度调节 (VAF),故障诊断(DIAGN)以及失效保护和后备功能

第一节 起动系概述 第二节 串励式直流电动机 第三节 传动机构 第四节 电磁开关 第五节 起动机工作特性 第六节 起动机的典型结构 第七节 起动机的控制电路 第八节 起动机的故障诊断 第九节 起动机的检修与试验 第十节 起动机的使用与维护

❑ 了解汽车电路图的种类。 ❑ 掌握各车系电路原理图的特点。 ❑ 掌握识读汽车电路图的一般要领和基本步骤。 ❑ 列举汽车电路的常见故障和常用诊断检修方法。 ❑ 熟悉故障诊断与检修流程。 10.1 汽车电气设备电路图 10.1.1 分类 10.1.2 各车系电路原理图的特点 10.1.3 识读汽车电路图的一般要领 10.2 汽车电气设备线路故障诊断与检修 10.2.1 汽车电气设备线路常见故障 10.2.2 汽车电路故障常用诊断与检修的一般流程 10.2.3 汽车线路故障常用诊断与检修的常用方法 10.2.4 汽车线路故障常用诊断与检修的注意事项 实训项目10.1 继电器或开关控制电路原理图综合读图 实训项目10.2 电子控制单元控制电路原理图综合读图 实训项目10.3 汽车配电系统和搭铁分布电路的综合读图 实训项目10.4 汽车电器常用检测工具的使用

一、学科平台课程 1《工程制图 A1》 2《工程制图 A2》 3《电工与电子技术》 4《电工与电子技术实验》 5《理论力学 A》 6《材料力学 A》 7《机械工程材料》 8《机械原理》 9《机械设计》 10《互换性与测量技术基础》 11《机械制造技术基础 A》 二、专业课程 1《流体力学》 2《机械控制工程基础》 3《材料成型技术基础》 4《微机原理与应用》 5《液压与气压传动》 6《机械工程测试技术》 7《数控技术》 8《机电传动与控制》 三、个性化发展课程 1《机械制造装备设计》 2《精密与特种加工》 3《自动化制造系统》 4《计算机辅助制造应用软件》 5《单片机原理》 6《工业机器人技术》 7《机电一体化系统设计》 8《冲压工艺与模具设计》 9《塑料成型与模具设计》 10《 模具 CAD/CAM 应用软件》 11《 汽车构造概论》 12《 汽车理论》 13《 汽车电子技术》 14《 汽车 CAD/CAM 应用软件》 15《 机械制造典型装备与工艺》 16《 专业软件应用》 17《 生产质量控制与组织》 18《 企业工程技术》 19《 创造性思维与创新方法》 20《 机械创新设计》 21《 机电综合科技竞赛》 22《 工程热力学和传热学基础》 23《 物流工程概论》 24《 工业设计概论》 25《 汽车概论》 26《 模具技术概论》 27《 创业计划与训练》 28《 增材制造技术》 29《 工程经济学》 30《 人机工程学》 31《 物流设施与设备》 32《 Visual Basic 语言程序设计》 33《 工业机器人应用与编程》 34《 状态监测与故障诊断》 35《 机械振动与噪声控制》 36《 先进制造技术》 37《 材料检测方法》 38《 专业外语》 39《 科技论文写作》 40《 学科前沿及发展动态》 41《 国际工程学概论》 四、实践环节 1《工程训练 A》 2《工程制图综合实践》 3《认识实习》 4《机械原理课程设计》 5《工程力学实践》 6《机械设计课程设计》 7《机械制造技术基础课程设计》 8《数控加工实践》 9《机电综合实践》 10《 专业方向综合实践》 11《 生产实习》 12《 毕业设计》

通过对数控机床典型故障案例的介绍,说明了数控系统、进 给传动链、主轴变速挂档、工作台交换、润滑系统和接口信号的 故障诊断的方法,有助于读者对数控机床的故障诊断有整体和综 合性的考虑

运用人工智能(AI)理论和知识工程技术,使传统的设备故障诊断系统成为基于深知识的知识中心型专家系统。它与机械设计专家系统利用同样的对象模型及其阶层构造和性能框架,在进行设计推理,探索最优设计方案的同时,从深知识推导出诊断故障所需的因果关系,寻找设备的故障及其原因所在,从而使原本各自独立存在、独立运行的两类专家系统融成一体,形成故障诊断,机械设计综合专家系统

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

数控机床的故障有软故障和硬故障之分,所谓软故障,就足 故障并不是由硬件损坏引起的,而是由于操作、调整处理不当引 起的