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1) spark ignition passenger car
汽油机小客车
2) spark igniton passenger car
汽油小客车
3) automotive gasoline engine
车用汽油机
1.
An investigation of the fuzzy diagnosis of misfire degree in automotive gasoline engines based on neural network;
基于神经网络的车用汽油机失火程度模糊诊断研究
2.
The static exhaust emission performance of automotive gasoline engines is influenced by a few factors such as engine s crankshaft rotate speed, load, air/fuel ration and spark timing, etc, the relationship between those factors and the engine exhaust emission performance is nonlinear.
车用汽油机稳态工况下废气排放与汽油机转速、负荷、空燃比和点火正时等影响因素之间是非线性关系 ,通过对汽油机试验排放数据的学习 ,建立起描述车用汽油机废气 HC,CO,NOx 排放与上述因素之间关系的 BP神经网络模型 ,该模型可用于排放预测和实时控
3.
The exhaust emission data from an automotive gasoline engine is taken with 9 mode Emission Test Cycle.
对车用汽油机按“九工况法”进行了排放测量 ,并对各工况下的 3种有害排气污染物CO ,HC和NOX 的分担率进行了分析 ,指出了各排放测定工况对整机排放试验结果的影响程度 ,明确了改善该类汽油机排放水平的重点研究工况。
4) automobile diesel engines
汽车柴油机
1.
The paper comprehensively describes the main properties of a foamed ceramic fil-ter using in dust-containing gas from the exhaust of automobile diesel engines.
着重论述了汽车柴油机排气颗粒泡沫陶瓷过滤器滤芯的性能要求，确定了泡沫陶瓷过滤器的配方、工艺和结构。
5) gasoline fueled motor vehicle
汽油机动车
6) electrical controlled gasoline engine of motorcar
汽车电控汽油机
1.
A new neural network-wavelet neural network is proposed for the fault diagnosis of electrical controlled gasoline engine of motorcar instead of BP network so as to improve the performance of fault diagnosis systems based on BP network.
针对现有BP网络在汽车电控汽油机故障诊断中存在的问题,提出将小波函数与神经网络结合构成小波网络,代替BP网络用于故障诊断。
补充资料：CATIA V5在宇通客车底盘上的应用
郑州宇通客车股份有限公司，为了提高产品的设计质量和一次设计成功率、降低设计成本、减少由设计错误引起的设计变更，引进了CATIA完成某车型的电子样车设计，在底盘设计上首次探讨并采用了主模型设计、结构设计和DMU等关键技术，完成了自制底盘的车架、悬架、发动机悬置等模型的设计工作，也充分体现了CATIA V5作为计算机辅助设计软件的应用价值。一、概述 国内二维甩图板的计算机辅助设计应用技术，在现有劳动密集型的企业中确实为企业增加了不少利润，也加快了产品开发的速度，但在产品设计质量的验证、产品结构合理性等方面仍需要依赖多次的新产品实物试制，设计一次成功率不够理想。 经过一年半的调研，公司决定与西安江达科技/IBM PLM部门合作，以CATIA作为技术手段提升的平台，以某车型的项目开发为起点，共同完成电子样车的设计任务，旨在为其在公司的下一步推行打下良好的基础，同时培养一批CATIA技术应用骨干。 在电子样车的底盘设计过程中，根据底盘的结构特点，着重理清了设计流程，决定采用主模型设计方法、结构设计技术以及DMU的导航及空间分析等技术完成底盘的电子样车设计。 二、关键应用技术 1.底盘主模型的建立 应用CATIA进行底盘的主模型设计时需要综合考虑车架的结构形式、发动机和底盘各总成的布置、悬架的结构形式等，确定汽车的主要尺寸和参数，以及各总成之间是否干涉、是否容易安装及维修等。 简单地说，主模型就是由一些简单的点、线、面组成的一个模型的骨架或躯干，在整个底盘各总成的建模过程中，仅是引用了主模型中的某些点、线、面作为各总成建模时的参考元素。当然这里的“引用”可以采用Publish（发布）或者采用元素级拷贝Link的关系来实行。 在建立底盘主模型的过程中，需要考虑以下三点： (1)主模型的简化 主模型所能控制的点、线、面等元素要越少越好，这样有利于实现产品的变型设计。如在底盘设计中，通过更改前悬、后悬以及轴距等参数可实现底盘整体的参数化，达到实现开发新底盘的要求。 (2)主模型的管理 在建立主模型时，会生成许多点、线、面。如果不对树进行组织和管理，这些元素在树上的位置一定是很乱的。如果这样，后面的总成或零部件设计对这些元素的引用也很容易乱，主模型元素的维护也将是件令人头疼的事情。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条
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