汽车12V正极线束端子腐蚀分析及设计优化

线束作为汽车的电路网络主体,在连接电子电器部件和传送电信号中起到重要作用,其线束端子就是连接线束与各模块的纽带。本文针对某车型项目阶段出现的端子腐蚀断裂问题,从整车布置、端子镀层等方面入手,分析失效的原因,并提供研究优化方案。

汽车熔断丝盒概述

熔断丝盒具有整车电源分配、线束保护、电路控制等作用,是汽车关键电器件。本文详细介绍熔断丝盒的布置方式、电源分配策略,并对不同类型熔断丝盒的优缺点进行比较,同时对关键子零件的分类及选型进行着重阐述,这对熔断丝盒的设计和开发具有一定指导意义。

基于拉曼和近红外光谱特征层融合的食用油MUFA和PUFA含量检测

针对食用油中单不饱和脂肪酸(MUFA)和多不饱和脂肪酸(PUFA)含量的快速检测问题,研究探索应用拉曼(Raman)和近红外(NIR)光谱以及特征层数据的融合,结合化学计量学分析,建立食用油MUFA和PUFA含量预测模型。重点研究各种预处理算法对模型预测能力的影响。应用竞争性自适应重加权采样(CARS)提取Raman和NIR光谱的特征波长,应用网格搜索(GS)算法选取支持向量机回归(SVR)模型的参数组合(C,g)值,分别建立基于拉曼和近红外光谱的特征波段的SVR预测模型;建立基于特征层的多源光谱融合的SVR预测模型。试验表明,基于特征层融合建立的Raman-NIR-SVR模型能够实现食用油MUFA和PUFA含量的快速预测,且预测效果更优。其中预测MUFA含量的SG15-ALS-Nor-CARS-MSC-CARSSVR模型的预测集决定系数R2为0.977 3,与单光谱中最优含量预测模型相比增加了2.43%;而预测PUFA含量的MA11-air PLS-Nor-CARS-MSC-CARS-SVR模型的预测集R2为0.993 0,比较最优单光谱数据建立的SVR模型增加了2.57%。结果表明,采用特征层融合方法建立的含量预测模型的综合性能优于基于单光谱数据建立的模型。