【汽车产业研究及应用发展趋势文献综述1700字】

汽车产业研究及应用发展趋势文献综述2020年，作为国民经济支柱的中国汽车产业正阔步进入高质量发展新阶段。依托于整车产业的健康发展，汽车零部件产业同样实现了稳步健康发展，产值及利润水平均已连续多年高于整车产业。同时，在“低碳化、智能化、信息化”的整体趋势下，全球汽车零部件产业积极进行未来战略布局。资源配置渐趋成熟加快全球汽车产业链布局随着汽车产业全球资源配置模式的日渐成熟，主要汽车零部件企业纷纷加快全球布局步伐，各大零部件巨头的生产及研发基地正逐步延伸到全球主要汽车市场的各个角落。最新统计数据显示，全球排名前十的零部件企业生产基地数量大多超过100个，覆盖国家数量超过30个。在北美、欧洲、亚太等主要汽车市场均建有技术研发中心，以便更高效地开展契合当地消费需求的技术研发工作。2025年以后汽车行业将面临产业链重组，制造商和供应商都需要在基础框架上加速“拐弯”——提供以用户为导向的创新型发展策略。2020年到2025年将是未来汽车行业的成型期，行业的整体趋势也将越来越明显。未来汽车市场五大转型方向普华永道最新发布的《2030年汽车趋势格局报告（FivetrendstransformingtheAutomotiveIndustry）》指出，未来十几年，五大方向转型（简称为“eascy”趋势）将成为主导汽车市场的发展趋势。电动化向无尾气排放的过渡将成为全球汽车的一大趋势。而车辆的电力也将越来越多地来自可再生能源。到2030年，超过55%的新车将实现完全电动化。自动化不需要人为干预的车辆的开发，将减少对公共出行平台的消耗，并为个人用户提供定制化的舒适出行体验。预计2030年，自动驾驶车辆将占据个人里程的40%。纵观全球制造业态势，主要发达国家均以制造业重新升级作为国家战略，美国计划回流制造企业，德国率先提出工业4.0，中国拟定“中国制造2025计划”。国家层面：国家制造强国领导小组车联网产业发展专项委员会目前负责国家智能网联汽车的发展。相关政策及指导纲要也频繁颁布，2020年1月《智能汽车创新发展战略》，2019年12月《推进综合交通运输大数据发展行动纲要（2020-2025）》，2019年9月《交通强国建设纲要》，2019年7月《数字交通发展规划纲要》。行业层面：智能网联汽车生产企业及产品准入管理办法即将颁布，中国营运车辆智能化运用白皮书颁布。产业态势：产业链体系基本形成，产品技术基本具备产业化条件；产品准入于明年推出，标志着大规模产业化时代来临；车联网的网络应用、远程服务层面技术成熟、飞速发展；车联网的自动驾驶、智慧交通层面技术正在迅猛突破；地方政府积极性高涨，开展较大规模部署，推动产业发展。未来出行的四种表现形式：共享化，拥有专业管理的共享车队将更高效地对资源予以利用，大幅降低移动成本。分时租赁汽车、网约车将更为流行，其中网约车概念将越来越受欢迎，据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布第46次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2020年6月，我国网约车用户规模达3.40亿，预计2030年，共享出行份方式的趋势将大幅增长。互联式，在一方面它更适用于Car2Car通信（车辆与其他车辆或交通基础设施），另一方面，乘客与外部的互联也更紧密，可以在车辆行驶途中工作、上网或使用多媒体服务。逐年更新，这一模型的范围将会每年得到更新，以整合最新的硬件和软件开发，并对共享车队买方不断变化的需求做出反应。我国汽车市场进入平稳增长期2020年，是中国汽车品牌持续向上、满载收获的一年。在中国汽车新车产销量再次蝉联全球第一的同时，中国汽车品牌市场占有率持续攀升。中国汽车工业协会统计数据显示，2020年最终销量出炉，汽车市场尘埃落定。参考乘联会公布的数据，12月零售销量为228.8万辆，同比增长6.6%，1-12月累计零售销量为1928.8万辆，同比下滑6.8%。受环境、能源、交通压力影响，中国汽车市场增速中枢下移，进入平稳增长期。20年税惠政策刺激作用减弱，考虑下行周期和消费透支，预计全年销量增速在1%左右。截至目前，参照系优质企业数据库共收录汽车制动系统行业相关企业173家，涵盖传统制动系统和ABS防抱死系统两大主要产业链。参考文献[1]潘亚威,喻全余.基于灰色关联与故障树分析法的汽车制动系统故障诊断[J].井冈山大学学报（自然科学版），2015,(5).[2]韦家增.故障树分析和模糊理论在机械故障诊断中的应用研究[D].合肥工业大学,2002.[3]黄伟中,郭立书,杨雄.汽车制动系统故障诊断与性能优化方法[J].汽车工程师，2012,(11).[4]冯秋佳.汽车电子制动系统故障诊断[J].汽车实用技术，2019,(18).[5]吴素平.基于故障树分析法与模糊理论的汽车制动系统故障诊断研究[D].广西大学,2004.[6]张伟旗.汽车制动系统常见故障诊断及维修技术研究[J].汽车零部件，2017,(8).[7]刁明,刘刚,邹鸿雁,崔涛.故障树分析法在汽车故障诊断中的应用[J].仪器仪表用户，2010,17(6).[8]洪强,梁亮.基于动态故障树的汽车制动系统可靠性分析[J].电子产品可靠性与环境试验，2009,27(z1).[9]陈琳,谢学飞.基于贝叶斯网络工具箱的制动系统故障分析[J].西华大学学报（自然科学版），2016,35(2).[10]XieXuefeiChenLinDuYan.FaultDiagnosisofAutomobileBrakeSystemBasedonFuzzyBayesianNetwork[C].The2015InternationalConferenceonAdvancesinConstructionMachineryandVehicleEngineering.[11]PeijiangChen.ResearchandImplementation