导读:本文包含了缺陷汽车论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:汽车发动机,设计制造,问题分析
缺陷汽车论文文献综述
魏官兵[1]（2019）在《汽车发动机常见设计与制造缺陷分析》一文中研究指出随着我国社会发展中汽车人均占有量数值不断攀升,为我国汽车产业的蓬勃发展提供了广阔的空间。汽车发动机为汽车产品提供动力,是汽车性能和使用年限的关键影响因素,研究汽车发动机在设计和制造上存在的普遍性问题,对提升我国汽车产业生产水平具有重大意义,本文就目前我国汽车发动机设计和生产过程中存在的具有代表性的缺陷展开分析,希望能够促进汽车行业从业者对发动机生产技术的研究。(本文来源于《内燃机与配件》期刊2019年23期）
汤苏敏,钱宇彬,肖凌云,刘凯,胡文浩[2]（2019）在《基于事故深度调查的汽车典型缺陷模式分析》一文中研究指出为进一步提高汽车产品缺陷判定能力,基于国家车辆事故深度调查体系(NAIS)数据库,从事故分析角度对汽车典型缺陷模式进行分析。从人、车、路以及环境4个方面提取出交通伤的影响因素,并对其进行相关性分析,共计提取15个影响因素作为自变量,以事故中乘员受伤的严重程度作为因变量,使用Logistic回归分析方法,得到交通伤的显着影响因素;针对回归结果,对汽车的典型缺陷模式进行分析。结果表明:事故中汽车质量、碰撞部位以及乘员是否使用安全带对交通伤的影响水平较为显着;针对汽车质量这一影响因素,对商用车的安全性问题进行分析,发现商用车的后下防护问题、座椅固定强度问题、客车侧倾稳定性问题均是影响商用车行车安全的显着因素。本文既可为商用车的安全性改进提供参考,也可为汽车的缺陷判定工作提供依据。(本文来源于《农业装备与车辆工程》期刊2019年11期）
费姝霞,王宏霞[3]（2019）在《汽车冲压件翻边缺陷的解决方案》一文中研究指出在冲压件的生产过程中,翻边缺陷较为常见,严重影响了冲压件的品质,快速解决此类问题显得尤为重要。以一个典型的案例对汽车冲压件翻边产生的起皱现象进行了分析,详细介绍了两个不同的方案来优化零件的成形工艺、整改模具结构和现场调试的结果。通过这两个不同方案介绍了对于在不同情况下解决此类问题的选用依据,以便有效地避免产生缺陷。(本文来源于《模具技术》期刊2019年06期）
赵海文,赵亚川,齐兴悦,李锋[4]（2019）在《基于深度学习的汽车轮毂表面缺陷检测算法研究》一文中研究指出汽车轮毂在加工和搬运过程中难免会产生划痕和擦伤等表面缺陷,为解决传统人工检测低效、耗时、检测精度低的缺点,提出使用机器视觉技术完成轮毂表面缺陷的检测。由于轮毂的表面结构复杂,提出将视觉系统安装在机械手末端完成图像采集,并以此提出了一种基于深度学习的汽车轮毂表面缺陷检测算法,该算法首先对采集的原始图片进行分割,然后对分割的图片进行图像增强处理,增强图像的对比度和缺陷的特征,然后将处理后的图片输入已经训练好的卷积神经网络,得出最终的检测结果。实验结果表明,该算法具有很高的准确率。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年11期）
杨泽青,李超,黄凤荣,彭凯,刘丽冰[5]（2019）在《小波与中值滤波相结合的汽车管路连接件表面缺陷图像去噪》一文中研究指出由于汽车管路连接件表面缺陷图像中的高频噪声和椒盐斑状噪声直接影响缺陷特征提取的精度,提出一种小波与中值滤波相结合的去噪新方法。该方法首先对原始图像进行小波变换分解,分离出高频信号与高频噪声,并将噪声滤除,然后由灰度值变化曲线统计得到缺陷灰度分界阈值,结合中值滤波算法自适应地滤除椒盐斑状噪声以保护缺陷特征边缘,对去噪后的图像进行线性增强,使缺陷边缘轮廓更加清晰,最后采用Sobel边缘算子算法分别对中值滤波、小波滤波、高斯滤波及新方法去噪后的图像进行缺陷特征提取以对比分析去噪效果。实验结果表明,新方法的峰值信噪比(PSNR)分别比中值滤波、小波滤波及高斯滤波提高了10.70%、8.99%和8.87%;结构相似度(SSIM)分别提高了21.82%、23.34%和11.54%,说明新方法具有良好的去噪效果,并在一定程度上提高了缺陷细节形状特征提取的准确性,适用于汽车管路连接件表面缺陷的检测与分类识别。(本文来源于《现代制造工程》期刊2019年11期）
薛世博,田文春,石文超,盛杰,薛克敏[6]（2019）在《新能源汽车多阶梯薄壁轴承座精锻成形缺陷控制》一文中研究指出随着新能源汽车迅速发展,对空调压缩机能源利用效率的要求越来越高,同时空调系统的核心部件轻量化需求日益增加。开发小巧、轻质、高效的涡旋压缩机是各大汽车空调压缩机生产厂家的首要任务。轴承座是空调压缩机的重要核心部件,目前国内主要通过铸造、液态模锻或锻压等工艺生产。精确成形件具有出色的力学性能和较高的材料利用率。但其成形过程中的缺陷控制要求等限(本文来源于《锻造与冲压》期刊2019年21期）
付琳[7]（2019）在《基于Relief算法的汽车车载承压焊缝图像缺陷融合识别研究》一文中研究指出当前汽车车载承压焊缝图像缺陷识别过程中的特征类别重迭,冗余度高,造成识别精度低,提出基于Relief算法的汽车车载承压焊缝图像缺陷融合识别方法。采用Relief算法计算汽车车载承压焊缝图像特征权值。利用最大相关最小冗余算法(mRMR)进行焊缝图像缺陷特征降维,通过互信息方法权衡特征和类别之间、特征和特征之间的相关度,选出与类别具有最大相关性、最小冗余性的图像特征,通过缺陷特征选择获取图像缺陷特征集合。对缺陷特征集合进行融合处理,得到待选特征子集。采用优化后的SVM分类器对待选子集进行分类,输出汽车车载承压焊缝图像缺陷融合识别结果。实验结果显示,本文方法能够有效除去冗余特征,区分缺陷特征类别,准确识别汽车车载承压焊缝图像缺陷。(本文来源于《环境技术》期刊2019年05期）
刘丽华,职建军[8]（2019）在《汽车板夹杂缺陷的原因分析及防止措施》一文中研究指出针对汽车用户对板坯材料夹杂物的要求,分析了转炉炼钢、精炼和连铸生产过程中钢水过热度、钢水中氧含量、钢包渣、连铸生产工艺参数和操作方式等因素对汽车用钢板坯夹杂的影响,确认影响板坯夹杂的主要因素是钢水氧含量、钢包渣和结晶器液面波动等。针对这些主要因素,结合生产实际,通过降低钢水原始含氧量、减少钢水中钢渣的含量以及持续改善结晶器液面波动,可有效减少钢水夹杂缺陷的产生,提高板坯质量。(本文来源于《宝钢技术》期刊2019年05期）
吴涛,刘鹏,吴晋[9]（2019）在《汽车生产过程中VIN码刻印缺陷消除研究》一文中研究指出本文针对乘用车生产过程中车辆识别代号(VIN码)刻印产生的VIN码字符整体偏移、字符变形、字符深度不足、字符炸漆等缺陷的原因进行深入分析。结合汽车制造厂的实际情况,给出有效的解决方案和措施,大幅减少了VIN码刻印缺陷。节约车身报废成本和其余成本,避免影响车辆注册和维护公司品牌形象。(本文来源于《汽车与驾驶维修(维修版)》期刊2019年10期）
杨松坡[10]（2019）在《镀锌汽车外板渣点缺陷研究》一文中研究指出针对某着名车企使用的邯钢镀锌外板材料表面渣点缺陷进行了分析,找出了原因,并提出了相应措施。结果证明:措施效果明显,改善后镀锌外板表面质量可完全满足车企生产要求。(本文来源于《中国金属通报》期刊2019年09期）
缺陷汽车论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为进一步提高汽车产品缺陷判定能力,基于国家车辆事故深度调查体系(NAIS)数据库,从事故分析角度对汽车典型缺陷模式进行分析。从人、车、路以及环境4个方面提取出交通伤的影响因素,并对其进行相关性分析,共计提取15个影响因素作为自变量,以事故中乘员受伤的严重程度作为因变量,使用Logistic回归分析方法,得到交通伤的显着影响因素;针对回归结果,对汽车的典型缺陷模式进行分析。结果表明:事故中汽车质量、碰撞部位以及乘员是否使用安全带对交通伤的影响水平较为显着;针对汽车质量这一影响因素,对商用车的安全性问题进行分析,发现商用车的后下防护问题、座椅固定强度问题、客车侧倾稳定性问题均是影响商用车行车安全的显着因素。本文既可为商用车的安全性改进提供参考,也可为汽车的缺陷判定工作提供依据。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
缺陷汽车论文参考文献
[1].魏官兵.汽车发动机常见设计与制造缺陷分析[J].内燃机与配件.2019
[2].汤苏敏,钱宇彬,肖凌云,刘凯,胡文浩.基于事故深度调查的汽车典型缺陷模式分析[J].农业装备与车辆工程.2019
[3].费姝霞,王宏霞.汽车冲压件翻边缺陷的解决方案[J].模具技术.2019
[4].赵海文,赵亚川,齐兴悦,李锋.基于深度学习的汽车轮毂表面缺陷检测算法研究[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[5].杨泽青,李超,黄凤荣,彭凯,刘丽冰.小波与中值滤波相结合的汽车管路连接件表面缺陷图像去噪[J].现代制造工程.2019
[6].薛世博,田文春,石文超,盛杰,薛克敏.新能源汽车多阶梯薄壁轴承座精锻成形缺陷控制[J].锻造与冲压.2019
[7].付琳.基于Relief算法的汽车车载承压焊缝图像缺陷融合识别研究[J].环境技术.2019
[8].刘丽华,职建军.汽车板夹杂缺陷的原因分析及防止措施[J].宝钢技术.2019
[9].吴涛,刘鹏,吴晋.汽车生产过程中VIN码刻印缺陷消除研究[J].汽车与驾驶维修(维修版).2019
[10].杨松坡.镀锌汽车外板渣点缺陷研究[J].中国金属通报.2019