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摘要:本发明提供一种电池热失控预警方法及装置,包括:获取电池包内各电池单体的温度、电压及电流;确定各电池单体的开路电压差、荷电状态差、剩余容量差、最高温度、最高温度的目标电池单体及目标电池单体的最高温度与温度有效值之间的温度差;判断开路电压差、荷电状态差、剩余容量差中的至少一个是否超出第一预警等级中对应级别的第一预警阈值,输出对应级别的预警信号;确定温升速率大于零且温升速率变化值大于零时,判断温升速率、最高温度及温度差的至少一个是否超出第二预警等级中对应级别的第二预警阈值,输出对应级别的预警信号;如此,在不增加成本的基础上,利用电池的有限参数进行不同预警等级的预警,确保预警的精度、及时性及可靠性。
摘要:本发明涉及一种高强度钢奥氏体晶粒度的腐蚀显现方法,将样品于890±10℃恒温加热至少1h后,取出快速入水淬火;对淬火后的样品依次进行磨样和抛光;将抛光后的样品置于85℃的腐蚀剂中腐蚀9min,在整个腐蚀过程中,不断用无纺布擦拭样品表面;取出样品,用无水乙醇进行冲洗干净后吹干。本发明通过对样品增加高温预处理步骤后,再进行磨样、抛光和腐蚀,最后通过金相显微镜观察晶界和晶粒度,所用腐蚀剂由饱和苦味酸溶液和盐酸配制而成。本发明经过预处理步骤的样品的金相照片显示晶界清晰,且不显示马氏体相,操作简单。
摘要:本发明公开一种具有监控功能的车辆及监控方法,所述车辆包括:发动机控制器,用于控制所述车辆的发动机;远程控制器,用于监控所述车辆,所述远程控制器绑定所述车辆的识别码;以及车身控制器,与所述发动机控制器及所述远程控制器相连,所述车身控制器与远程控制器之间以预设通信机制进行通信,所述车身控制器包括锁车激活模式,当所述车身控制器处于所述锁车激活模式,且所述远程控制器与所述车身控制器的通信状态符合预设条件,所述车身控制器不允许发动机控制器正常启动。本发明在远程控制器被拆除或者更换后,禁止车辆启动,避免用户对需监控的车辆失去监控。
摘要:本发明涉及一种汽车后背门的开启调节方法、系统及存储介质,该车后背门的开启调节方法包括以下步骤:控制传感器测量人体高度信息,并获取测量得到的所述人体高度信息;根据所述人体高度信息,获取汽车的后背门开启角度信息;根据所述后背门开启角度信息,控制汽车的后背门开启对应的角度;该车后背门的开启调节方法能根据人体高度调整后背门开启到合适的角度,满足不同身高的人对后背门开启或关闭的需求,使得用户体验更佳。
摘要:本申请涉及一种电动汽车动力电池的加热方法,其包括如下步骤:当动力电池需要加热时,获取所述动力电池的进水温度和电池温度;基于所述电池温度与第一阈值和第二阈值的大小关系,控制电池水泵的工作转速占空比;基于所述电池温度,计算所述动力电池的平均温度,并基于所述进水温度与所述平均温度的差值的绝对值,与第三预设温差值的大小关系,控制热源的加热功率。本申请能解决相关技术中未能充分利用加热源的加热功率的问题。
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摘要:本发明涉及智能驾驶辅助技术领域,具体涉及一种十字路口辅助控制方法及存储介质。对它向车辆进行识别,并获取它向车辆的目标参数;基于所述目标参数,计算它向车辆的危险区域;根据车辆实时轨迹进行车辆轨迹预估;当预估轨迹落入所述危险区域时,计算出本车与危险区域的距离,并根据所述距离进行制动控制。仅通过毫米波雷达,而无需角雷达,既能完成十字路口辅助功能。其探测范围光,成本低廉,普及性高。
摘要:本发明公开一种车辆总体性能参数比较方法及相关设备,包括:获取两辆或两辆以上车辆的两种或两种以上特征性能数据;根据所述两种或两辆以上特征性能数据建立每辆车辆的特征性能数据矩阵;对所有车辆的特征性能数据矩阵进行分析,得到所述所有车辆的模糊等价矩阵;对所述模糊等价矩阵进行分析,得到所述所有车辆的总体性能参数的比较结果。通过对待比对车辆总体性能参数性能进行计算,对待比对车辆性能参数性能做出一个综合性的排名,解决了对待比对车辆总体性能参数性能进行比较时,只能按评价指标清单逐项地进行对比的问题。
摘要:本发明公开了一种车载控制器软件更新方法、装置、设备和介质,包括:接收服务端发送的身份认证指令,并对身份认证指令进行验证;当身份认证指令通过验证时,向服务端发送响应指令;接收服务端发送的待更新程序包,对待更新程序包中包含的每个待更新软件进行完整性验证,并获得通过完整性验证的第一目标待更新软件;对第一目标待更新软件进行版本号验证,并获得通过版本号验证的第二目标待更新软件;将第二目标待更新软件输入缓存序列中,并按照缓存序列中的顺序依次对对应的控制器进行软件更新。本申请大大提高了软件刷写速度,节约了大量人力,也大大降低了时间成本。
摘要:本发明公开了一种驾驶模型训练方法、装置、设备和介质,包括:获取目标驾驶员驾驶目标车辆的驾驶行为数据;基于所述加速激进程度、所述变道激进程度以及所述跟车激进程度进行模型训练,获得所述目标驾驶员的驾驶模型。本申请通过加速激进程度、变道激进程度以及跟车激进程度概括目标驾驶员的驾驶特点,一方面,将加速激进程度、变道激进程度以及跟车激进程度作为训练数据对驾驶模型进行训练,进而更接近穷尽所有驾驶状态和驾驶环境的训练数据,在一定程度上解除传统训练过程对驾驶模型的限制,提高了驾驶模型的实时变化性、精确度和灵活性。