能源汽车用变速器耐久试验台,主要用于电动汽车减/变速器总成疲劳寿命试验和性能试验(包括变速器换挡性能试验、传动效率试验、变速器振动噪声试验、变速器温度特性试验及变速器密封性能测试试验等)。该类试验台具有以下三个重要特点。转速高与传统自动和手动燃油车变速器相比,转速高是新能源汽车减/变速器的比较大特点。试验台驱动电动机转速不低于15000r/min,在汽车变速器试验台中属于转速需求。因此,该试验台研制的关键是通过高速回转轴精密设计和优化试验台总体结构,降低试验台激振能量和提高试验台吸振、抗振能力,确保试验台在所有试验转速范围内不会产生共振和在强迫振动下的低振幅。精度高该类试验台一般需要进行效率等性能试验,因此转矩、转速测量精度和控制精度要求高。可靠性高由于变速器耐久试验台需要24h×7d连续运行,故无人值守的高可靠连续运转性能是其关键。因此需要在机械系统、电控系统和软件系统可靠性保证方面有扎实的技术基础和工程经验。电机异响测试秘籍:10个声音信号,让你快速诊断电机异常!上海NVH测试公司
动力传动系统试验台架相关服务会根据市场需求状况以及持续增长的电动、混动需求做相应调整。零部件可以在项目早期就在试验台架上进行试验。为您的关键技术及时地提供客观评价。带内燃机的传动系试验台带电动机驱动的传动系试验台带电力驱动系统的传动系试验台,包括使用原车电池用于混合驱动系统的传动系试验台用于混合驱动系统的传动系试验台,包括使用原车电池用于NVH和耐久性试验的HiL试验台传动系声学试验台(NVH、声学测功机)变速箱异响试验台轨道车辆、多用途车辆、非公路用车试验台–环境模拟试验台。徐州发动机测试系统供应商盈蓓德科技针对不同测试需求定制开发完整的测试系统,实现BMS的成品的下线/入厂测试。
我们在功能试验台架和滚筒试验台架上对驱动装置进行一百多个小时的试验。我们在道路试验中执行量产整车的使用寿命试验。我们通过长途试驾试验动力总成及其零部件的耐久性,试验里程通常超过几百万公里。通过初期耐久性试验,可确保和延长驱动装置的使用寿命。为确定和优化动力传动系统或动力总成零部件的疲劳强度和磨损情况,在试验台上以指定的过大应力在短时间内确定动力总成的单个零部件、装配件乃至整个变速箱的使用寿命。由此得出的损坏形式应**与客户使用情况类似的车辆使用寿命。吉孚动力能够在自有试验台上开展适当的检查程序和试验,包括使用纯电动和内燃机。在试验周期内模拟真实静态和动态操作。试验台可满足乘用车、商用车、运行作业列车或高速列车的要求。
NVH测试是为了开发产品的NVH性能而做的。通常按专业领域来分,主要分为整车NVH性能测试和各子系统NVH性能测试。每个公司都会有自己的NVH试验验证体系,系统地规范了在产品开发过程中各个阶段分别要做哪些测试,以及怎么来做测试。
通过NVH试验测试,我们要得到以下的信息:(1)整车NVH性能如何是否满足国家法规是否满足用户的需求是否有竞争力是否达到开发目标(2)车型的NVH性能如何设计整车NVH性能目标设置为多少各系统的NVH设计指标是什么?目标值是多少选择的动力总成、车身造型等是否能满足NVH目标的要求(3)如果NVH性能超标,应该如何改进设计是空气声还是结构声是源太大还是系统(传递路径)的问题是哪个源太大是哪条路径有问题。总结来说,NVH测试要么为了对标、要么为了评价是否达标、要么为了探寻解决方案以及评价方案的有效性。通过NVH测试可以评价出整车的NVH性能水平是否满足国家强制法规要求,与竞品车型相比是否有竞争力,是否满足用户需求;通过NVH测试积累数据形成的经验,可有效的指导NVH性能开发,如:设定整车及子系统的NVH性能设计指标及目标值;通过NVH测试可找出振动噪声问题的根源,评价方案的有效性,达到优化整车的NVH性能的目的。 电机异响测试指南:10种声音解读,助你轻松排除电机问题!
SimcenterAnovis,为客户提供具有市场竞争力的产品下线检测完美解决方案。该系统应用于汽车行业中的电机、内燃机、变速器等零部件产线终端的NVH质量检测与故障诊断,车身部件裂缝检查;线束插头和部件连接等装配过程监测。整个系统的硬件及数据采集分析软件均由西门子工业软件开发,充分保证系统的完整性,测试分析数据的无缝兼容性,整个系统的硬件及数据采集分析软件均由西门子工业软件开发,充分保证系统的完整性,测试分析数据的无缝兼容性。电机异响测试必备:10个声音暗示,帮你提前发现电机故障!南通发动机测试公司
样品噪音大数据智能测试系统,有效解决人工检测无法准确、可靠识别异音的痛点。准确度更高。上海NVH测试公司
手机微电机在线自动分拣系统。该系统解决了在如何在电机生产线上进行高效检测难题。精细高效的采集微型马达工作时的声音信号,然后通过声音分析算法进行质量特征值的提取,能够与现有的人工检测进行比对和分析,将以往人工检测形成的数据集标签,结合深度学习算法进行良品与次品的分类。并且由于微电机每天的生产数量都在几千万台,很适合使用深度学习等机器学习方法,因此通过机器学习方法,对大量电机特征数据(特别是故障电机)进行分析处理,对测试电机进行良品检测和分类,准确率达到95%以上。上海NVH测试公司
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