新能源汽車檢測與維修技術(shù)的培訓(xùn)課程有哪些?

新能源汽車檢測與維修技術(shù)的培訓(xùn)課程主要包括以下方面:

專業(yè)認(rèn)知:專業(yè)教育、汽車發(fā)展史、新能源汽保工具、汽車主要部件認(rèn)知等。

三教三訓(xùn)及職業(yè)素養(yǎng):校紀(jì)校規(guī)、安全法規(guī)、軍訓(xùn)、行為規(guī)范、五德教育、6S管理。

汽車保養(yǎng)與維修:發(fā)動機(jī)保養(yǎng)維修,比如常用檢測儀表及工具的規(guī)范使用、發(fā)動機(jī)整體結(jié)構(gòu)拆裝和零件認(rèn)知、兩大機(jī)構(gòu)拆裝和檢測、五大系統(tǒng)構(gòu)造原理檢測和拆裝。底盤保養(yǎng)維修,像常用維修設(shè)備和工具的規(guī)范使用、底盤四大系統(tǒng)拆裝檢測和維修。電器保養(yǎng)維修,包括電器維修常用工具的規(guī)范使用、汽車常用電器的檢測和維修。

汽車新能源技術(shù):電動汽車底盤基本結(jié)構(gòu)與工作原理,如大功率IGBT的結(jié)構(gòu)組成及工作原理、溫度傳感器工作原理等。制動與轉(zhuǎn)向系統(tǒng)維護(hù)保養(yǎng)及相關(guān)處理方法。高壓電動車底盤系統(tǒng)維護(hù)保養(yǎng),比如電動助力轉(zhuǎn)向器總成的更換、高壓電機(jī)保養(yǎng)、高壓電池檢測等。電動汽車故障原因分析,如油門異常故障檢測、充電槍溫度過高檢測等。高壓系統(tǒng)檢測與更換,像電池包升降拆裝支架使用方法、電機(jī)控制器通訊故障檢測。

汽車檢測與維修:各類專業(yè)檢測儀器的規(guī)范使用,如解碼儀、示波器等。電控發(fā)動機(jī)檢測與診斷,涵蓋進(jìn)氣、燃油供給等系統(tǒng)的檢測、故障診斷及排除。新能源汽車結(jié)構(gòu)原理與檢測方法。電控底盤的檢測與診斷,包括主動安全系統(tǒng)等電子控制技術(shù)的檢測、故障診斷及排除。汽車空調(diào)系統(tǒng)的檢測與故障排除,比如制冷原理、制冷劑相關(guān)操作等故障檢測、診斷及排除。自動變速器結(jié)構(gòu)原理、拆裝、檢測與維修,包括液力變矩器等的工作原理、拆裝、檢測、故障診斷及排除。

崗前實訓(xùn)實戰(zhàn):新能源汽車維修保養(yǎng)項目實戰(zhàn)實訓(xùn),進(jìn)行崗位技能達(dá)標(biāo)和畢業(yè)考核。

入學(xué)條件:應(yīng)往屆初、高中畢業(yè)或同等學(xué)歷畢業(yè)生,具備良好的邏輯思維能力與動手能力,希望從事新能源汽車行業(yè)的有志青年,身心健康,通過入學(xué)測試。

特別聲明:本內(nèi)容來自用戶發(fā)表,不代表太平洋汽車的觀點和立場。

車系推薦

極氪001
極氪001
25.90-32.98萬
獲取底價
風(fēng)云T9
風(fēng)云T9
13.29-19.39萬
獲取底價
探岳
探岳
19.89-25.99萬
獲取底價

最新問答

汽車改顏色是有質(zhì)量好壞之分的。汽車改色多通過改色膜實現(xiàn),質(zhì)量好的改色膜在多方面表現(xiàn)出色。從外觀上看,色彩飽滿均勻、表面光滑無雜質(zhì);手感膜面細(xì)膩、厚度適宜且柔韌性強(qiáng);氣味上無刺鼻異味;背膠多次揭貼后粘貼強(qiáng)度依舊良好,經(jīng)風(fēng)吹日曬也不易褪色,揭除
定做汽車烤漆房,需提供尺寸、系統(tǒng)配置、技術(shù)參數(shù)等多方面的具體參數(shù)和要求。尺寸上,要明確外徑、內(nèi)徑、門的尺寸等,不同類型車輛適配不同大小的烤漆房。系統(tǒng)配置涵蓋照明、升溫、房體、過濾、送風(fēng)等系統(tǒng)的具體要求。技術(shù)參數(shù)方面,則包含進(jìn)風(fēng)與出風(fēng)風(fēng)機(jī)風(fēng)量
燃?xì)馄嚳酒岱績?yōu)勢明顯,在加熱速度與成本上達(dá)到較好平衡,升溫較快且成本適中。燃?xì)饪酒岱恳蕴烊粴獾葰鈶B(tài)燃料燃燒產(chǎn)生熱量,通過熱氣流循環(huán)間接加熱空氣。它加熱無需大電流啟動,散熱快,安全隱患少;節(jié)能方面,相比普通電熱管能節(jié)約能源 30% ;設(shè)計突
汽車全車改色漆對原車漆是否有影響,取決于改色方式。如果是全車噴漆改色,打磨處理會破壞原車漆的完整性,降低其使用壽命,重新噴漆后缺少原廠漆的電泳層,漆的厚度和光澤度也會改變,做過鈑金的部位大概5到6年可能開裂。若選擇貼改色膜,正常情況下不會直
上劃加載更多內(nèi)容
AI選車專家