交通运输考研，交通运输考研考什么科目
- 舍弗勒每年生产超过8000万套商用车轴承
- 舍弗勒轴承能够减少摩擦和功率损失，从而减少商用车动力总成系统能耗
- 采用集成密封件的轮毂轴承可根据行驶工况自动调节胎压
- 带有智能传感器的轮毂轴承为商用车实现自动驾驶和数字化服务提供支持
德国布尔2022年9月15日 /美通社/ — 电气化、自动化和数字化是未来交通运输和物流行业的主要发展趋势。商用车将重点聚焦提升效率和道路安全，而轴承将发挥关键作用。舍弗勒汽车集团科技事业部首席执行官马迪斯·青克表示：”在重型货物运输领域，轴承在车辆上发挥着重要的作用，不仅包括传统内燃机车辆，也包括采用电气化动力总成系统的车辆。”百余年来，舍弗勒始终为轻型和重型商用车开发和生产创新轴承解决方案。目前舍弗勒每年为商用车客户生产超过8000万套轴承。未来，舍弗勒将重点聚焦研发助力商用车电气化、数字化和自动驾驶发展的创新轴承解决方案。
电气化、高效：创新轴承提高动力总成效率
轴承在降低功率损耗，从而帮助轻型和重型商用车，尤其是重型商用车实现节能减排方面发挥着巨大作用，而这一作用常常被低估。舍弗勒集团轴承事业部负责人迪特尔·埃里纳博士表示：”在电气化动力总成系统中，高效轴承可以增加车辆的续航里程，或者在保持相同续航里程的前提下减少电池的容量。”这可以为车队运营商带来切实利益，比如降低采购和运营成本，或者在使用相同容量电池的情况下，增加单次的货物运输量。为此，舍弗勒通过提升密封技术，改进整体设计，减少公差等来不断优化轴承技术。舍弗勒最新开发了一款专门用于商用车的新型轴承单元，通过大幅减少摩擦损失为制造商带来更多好处。新型轴承采用创新设计和密封概念，以及新的热处理工艺。在最大轴荷为13t的驱动后桥上，该款轴承可减少56%的摩擦，相当于节省高达600W的能量。在纯电续航里程为500km的商用车中，单次充电可节省高达11kWh的电量。汽车制造商可以利用这一节能优势来减少电池容量，从而大幅降低成本。
针对皮卡及厢式货车等轻型商用车，舍弗勒开发了TriFinity三列轮毂轴承。TriFinity轴承的尺寸小于标准双列球轴承，但能够提供更大的轴荷，从而降低车辆能耗，是市内交通运营的一大优势。
全新产品：集成轮胎充气功能的轮毂轴承
保持适当的胎压对减少卡车油耗和轮胎磨损至关重要，但每次行驶或因为天气变化都要手动调整胎压是一项非常耗时的工作，而且这些工作也常常被忽视。针对这一情况，舍弗勒开发了一款带集成密封件的轮毂轴承，可以根据驾驶工况在车辆行驶中自动调整胎压，而且不需要驾驶员手动进行任何操作。迪特尔·埃里纳博士表示：”该解决方案可有效减少油耗、二氧化碳排放和轮胎磨损，帮助车队运营商降低运营成本，同时提高车辆安全性。”这一创新产品的关键是连接轴承和轮胎的气动旋转接头。一旦集成到汽车制造商的系统中，该产品可自动降低或增加驱动轴上所有车轮轮胎的胎压。比如，当车辆载物时，胎压可以自动增加到最合理的水平，然后在空载时自动降低。另一个应用情况与温度有关。高温会导致轮胎压过大，造成轮胎损坏和制动距离延长。在这种情况下，新型轮毂轴承同样能够将胎压保持在最佳水平。此外，该解决方案在非公路应用中也大有用武之地。在此类应用中，驾驶员通常会通过降低胎压的方式，来提高车辆在泥沙地等未铺设路面上的牵引力，一旦回到公路上，再给轮胎重新充气。得益于这款集成了轮胎充气功能的轮毂轴承解决方案，此类充放气操作很快便可以实现自动化。
自动化、数字化：带传感器的智能轮毂轴承
舍弗勒还开发了一种新型智能轮毂轴承，助力卡车拥抱数字化，加快卡车自动驾驶发展进程。这款创新产品集成了智能传感器，能够远程监控轴承和车轮状况 — 这是一项非常重要的功能，因为40%的车辆故障都是由轮胎或制动系统出现问题造成的。通过这项功能，车队运营商能够监测在道路上行驶车辆的状况，并收到潜在损坏和故障的早期预警，从而进行预防性维护。集成的传感器还可以测量车轮力、制动力、振动和轮毂温度，所有监测都在几分之一秒内完成。迪特尔·埃里纳博士表示：”我们的智能轮毂轴承为自动驾驶和数字化服务提供了关键数据。”这些数据可用于实现更多功能，比如检测货物在运输过程中何时掉落或是否出现移动，还可以用来评估路况和路面情况等。
舍弗勒参加2022德国汉诺威国际交通运输博览会
今年，舍弗勒将首次亮相全球交通运输和物流行业的盛会 — 德国汉诺威国际交通运输博览会（IAA Transportation），展示一系列面向商用车的动力总成和底盘系统解决方案。
舍弗勒展位号：12号馆B37展位；露天展区U47展位。
舍弗勒TriFinity三列轮毂轴承，可用于皮卡、厢式货车等轻型商用车
舍弗勒带集成密封件的轮毂轴承，可根据驾驶工况在车辆行驶中自动调整胎压，而且不需要驾驶员手动进行任何操作
舍弗勒智能轮毂轴承集成了智能传感器，能够远程监控轴承和车轮状况，助力卡车拥抱数字化，加快卡车自动驾驶发展进程
图片：舍弗勒
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