简介：众所周知,在事故车修复过程中,原车各种参数的测量工作非常重要.但是,也有很多维修界同行对于修前数据测量工作,尤其对一般性故障或者非主要部件损伤时的数据测量工作没有给予足够重视,甚至间或不以为然.其实,无论次要结构还是主要结构损坏,维修前全面而准确的数据测量工作会大大减少单车的维修工时,提高维修质量.当然,要想获得相对准确的测量结果和精度,也并非每个从事数据测量工作的维修人员都能做得到,还要讲究一定的测量方法和测量技巧.诚然,这并非一日之功!

简介：上半年十大汽车企业汽车销量总排行榜;国家统计局：中国汽车行业仍在低谷徘徊;

简介：2．5亿辆截至2013年底，全国机动车保有量为250138212辆。其中，汽车（含三轮汽车和低速载货汽车）137406846辆，摩托车95326138辆，挂车1906276辆，上道路行驶的拖拉机15475091辆，其他机动车23861辆。全国机动车驾驶人为2791203032辆，其中汽车驾驶人218719237人。

简介：宝马生产的汽车一向以卓越的发动机性能而著称。宝马汽车之所以有如此高的品质，部分原因在于高精度的测量技术自始至终贯穿干从冲压到最后装配的整个过程，这无疑确保了生产制造的精确性。

简介：

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简介：在车辆的试验和测试阶段，工程师必须借助遍布于测试车辆各处的上百个传感器进行工作，因而车辆接线需要投入大量的精力。

简介：什么是串行数据?串行数据是一种由一个电脑发出并由其他电脑接收和显示的电子编码信息,之间的内在联系,这需要检测人员对发动机的工作过程与电子控制系统信号之间的联系有深入的了解,同时还要求观测者对显示波形有极强的分辨力和理解力,这一点其实反映出技术人员对发动机工作中的机械运转状况和电子控制信号之间联系有较强的分析和判断能力.这两个难点的解决需要丰富的实践经验积累和大量的理论知识学习才能完成.

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简介：通信和网络在现代测量系统中扮演着十分重要的角色。以太网的应用遍布整个IT行业，并且已成为测量技术的虚拟标准。以太网提供了标准化的界面、高传输速率以及具备容噪功能，且即使在长距离内也能实现的数据传输。

简介：美国新一代心理治疗专家、宾夕法尼亚大学的DavidD．Bums博士曾设计出一套忧郁症的自我诊断表“伯恩斯忧郁症清单（BDC）”，这个自我诊断表可帮助你快速诊断出你是否存在着抑郁症，且省去你不少用于诊断的费用。

简介：一个月前,滴滴顺风车再次发生司机加害乘客的恶性案件。2018年只过去了三分之二,但滴滴已经两度坐上舆论的风口浪尖。近几年,整个科技领域最热门的话题一个是人工智能,另一个就是大数据了。相比人工智能在自动驾驶场景的应用,大数据的好处似乎没有那么明显,但它给整个交通行业带来的改变同样是深远的。

简介：伴随着OBDⅡ(车载电脑诊断系统)数据参数量的不断增加,成功进行诊断的关键是仔细、正确地对这些数据作出选择,使之成为你得心应手的工具。

简介：车身测量，是通过一定的方法或手段，去获取车身某些控制点、工艺孔的数值，并与原始的车身标准数值进行比较的一种检查方式。它在事故汽车修复工作中占据着极其重要的位置，是修复工作中最重要的环节和确保最终维修质量的有力保证。车身测量一般可以分为尺寸比较法和目测法两种。

简介：测量道路作用力对于汽车服务业来说是全新的，是效仿车轮装配制造厂设备进行的测量。通过对道路作用力的测量可以用来解决轮胎均质性带来的轮胎振动问题。轮胎的均质性仅在负载条件下测量。

简介：从理论角度分析，汽车模具设计过程中，通常面对的是由复杂的自由曲面拼接而成的零部件，因此在概念设计阶段难以用严密、统一的数学语言来描述，所以传统的设计流程已经无法满足汽车模具设计的需要。

简介：车辆碰撞事故是道路交通事故中的主要形态，现阶段在道路交通事故勘察中多使用人工测量的方法进行车辆变形测量，在精度上难以得到保证。使用三维扫描仪获取事故中事故车辆的三维变形信息，具有非常高的精度。应用三维点云数据分析道路交通事故调查处置，可对交通事故中的车辆碰撞角度、车速、痕迹等进行高精度的测量，提高交通事故处理的效率与精细化水平。

简介：激光三角法测量是现代测量技术中重要的测量方法，但其测量精度受自身系统、环境以及被测物表面特征等因素的影响。针对被测表面的特性是激光三角法产生测量中产生测量误差的主要因素，根据特定颜色所造成误差的重复特性提出了数据标定的改进方法；针对表面粗糙度，通过在光路适当位置安装偏振片有效消除了镜面反射，采用双光路设计有效改善了被测物倾斜带来的误差。最后通过实验验证了改进方法的有效性。

简介：大数据分析是检查具有各种类型的大量数据并快速生成以识别隐藏模式、未知相关性和其他有用信息的过程。在现代汽车集团的研发中心,有许多类型的机器能够以前所未有的规模生成数据。作者开发了一种名为VDMS的车辆信号采集设备。这种类型的传感器每天在大数据系统上存储超过1TB的数据。因此,分析不断增加的数据量和高速流传感器数据的能力是必不可少的。本文研究了传感器数据的分析方法,首先,建立了从信号数据相关性分析到分类模型的分析过程,并开发了针对信号优化的分析方法。另外,提出了一种将异常信号数据形成图案并检测特定图案的方法。