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  • 简介:摘 要: 家用轿车已成为家庭必备商品多年后, 经济改善型家用车成为了市场的又一个爆点。 但用户在汽车选购时却很难判断。本研究以奥迪A3L为例,采集了太平洋汽车用户对奥迪A3L点评数据,并利用大数据分析方法和工具,对用户点评数据进行了分析,为用户购车提供了分析方法,同时,也为汽车企业提供了获取和分析自身及竞争对手的方法。

  • 标签: 汽车点评 数据分析 奥迪A3L
  • 简介:编辑部邀请本次夏令营A题阅卷组组长薛毅教授对何梓菱等同学的论文做点评。诚如薛教授在文中所说,刊登获奖论文只是给出对问题的一个解法,供大家参考和交流,这也是本刊刊登获奖论文的初衷。

  • 标签: 安全抽检 抽检数据分析 数据分析点评
  • 简介:新车采用7更加运动的进气格栅和前保险杠,前大灯组借鉴了新一代A4的造型设计,高配车型还融入了LED矩阵式大灯。尾灯灯腔采用了更为精致的设计。

  • 标签: 奥迪 造型设计 矩阵式 LED
  • 简介:9月10日,全新奥迪A4L上市。全新奥迪A4L发布了2.0TFSI高低功率两个版本共6款车型,价格区间为29.98万元—41.28万元。丰富的产品阵容,全面满足多元化的用车需求。全新奥迪A4L拥有同级最高效的动力系统,搭载全新第三代EA888发动机,配合全新7速Stronic变速器。2.0TFSI高功率版本车型的最大功率可达185kW,峰值扭矩370Nm,0-100km/h加速时间仅需5.9秒,综合油耗6.9L/100km。全新奥迪A4L与全新奥迪Q7出于同一平台——基于MLBevo平台打造。

  • 标签: 最大功率 综合油耗 产品阵容 第三代 动力系统 加速时间
  • 简介:车型:2.0T,BPJ发动机,01J变速器。行驶里程:87320km。故障现象:加速不良,伴有加速抖动,动力不足。故障诊断:用VAS5052读取故障码:00135,显示燃油导轨压力过低。在读取数据流的时候,发现节气门开度已经超过正常,进行了清洗节气门和油路,试车,故障有好转。查询该车自第一次保养后就无正常的保养记录,已经行驶了87320km,

  • 标签: 加速不良 节气门开度 奥迪 行驶里程 故障现象 加速抖动
  • 简介:1项目概况汽车研发项目管理“智能数据分析”系统经项目团队组建、项目前期策划、业务需求调研、功能框架搭建、方案评审、功能开发及测试等工作,于2015年2月在吉利动力总成研究院正式试运行.同时成立了多功能小组,小组成员包括业务需求成员、系统开发成员、功能测试成员、运维管理成员等.业务需求成员负责收集用户需求,并将需求转化为体系和流程,最终将其输入系统开发模块;系统开发成员将公司体系流程转化为系统功能;功能测试成员负责对系统的稳定性及可实现性进行功能测试,并尽早发现系统漏洞;运维管理成员负责系统的推广、培训及运行管理.项目实施过程中实行日清会、专题会、目视化管理模式,项目组日常管理事宜进行日清管理,专题会进行功能方案的评审/优化,项目管理重点关注资料目视化管理.

  • 标签: 研发项目管理 输入系统 智能 汽车 小组成员 功能框架
  • 简介:摘要:共享汽车是我国汽车行业的重要组成部分,其具备独特的产业优势,不仅可以缓解交通拥挤问题,还可以为国家创造较高的经济收益,为人民提供更多便利。基于此,本文从共享汽车优化调度角度入手,深入分析共享汽车用户需求、出行轨迹、出行匹配等相关数据,从而提出具体的基于数据分析的共享汽车优化调度策略,以期推进我国共享汽车行业的健康发展。

  • 标签: 数据分析 共享汽车 汽车调度 优化设计
  • 简介:常言道:是金子,就一定会发光。我们面前的这位,虽不是金子做的,可展露出的光芒却并不比金子少。

  • 标签: 奥迪 汽车 外观 发动机
  • 简介:摘要:汽车底盘试验数据分析与管理是汽车研发过程中关键的一步,它对于评估底盘性能、改进底盘设计和控制产品质量都具有重要的意义。本文主要探讨了汽车底盘试验数据分析与管理的必要性、策略以及具体流程,同时介绍了如何确保数据的准确性和完整性、提高数据分析的效率以及支持数据的可视化和报告生成。

  • 标签: 汽车底盘 试验数据 数据分析 管理流程 准确性 完整性
  • 简介:摘要:随着数字经济时代的到来和发展,汽车企业的生存形态必将随之逐渐转变,质量管理的数字化转型工作也将不断深入。数字化转型不是一个短期上线的实施项目,而是一个持续迭代的系统工程,不同企业的性质、规模、数字化基础、转型需求等各不相同。将继续以市场为载体,以客户需求为前进动力,利用好数智化平台,使定向质量管理系统更好地发挥作用和价值,为企业的发展做出更大的贡献。基于此,本文主要分析汽车质量管理数据分析与应用。

  • 标签: 汽车 质量管理 数据分析 应用
  • 简介:摘要:通过阐述汽车制动系统的理论基础,明确制动性能的评价指标及关键影响因素。以及介绍数据的收集、预处理过程。在此基础上,构建基于多层感知器(MLP)神经网络的制动性能预测模型,采用Dropout技术和L2正则化方法增强模型的泛化能力。通过反向传播算法和Adam优化算法对模型进行训练与优化,确保模型的预测精度和收敛速度。通过探讨特征选择与降维、数据不平衡处理、实时性要求与计算效率优化以及模型可解释性与透明度增强等关键问题,提出相应的解决方案。以期为汽车制动性能的提升和行车安全提供有力的技术支持。

  • 标签: 汽车制动性能 大数据分析 预测模型 特征选择 数据不平衡处理 实时性优化
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  • 简介:正编者的话可以说,数据分析是检测工作的最后一道工序,也是整个检测工作中最最重要的一道工序。高速综合检测列车运行检测所得到的全部数据如果不进行系统的分析,那么整个检测工作的作用便无从谈起。地面检测数据分析处理中心的任务就是系统科学地进行数据分析,进

  • 标签: 数据分析 检测工作 综合检测 地面检测 系统科学 运行检测
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