汽车零件的激光表面处理

大功率激光器的发展，为汽车零件表面处理提供了有效的方法。采用选定的工艺参数对中碳钢汽车活塞销和气门挺柱进行了处理，对其显微组织、耐磨性、变形量及寿命进行了综合评价。结果表明：活塞销、气门挺柱经激光表面淬火后、硬化效果好、变形量小、成品率高，其寿命可提高4倍。     

基于多维信息特征分析的驾驶人认知负荷研究

准确评估驾驶人认知负荷水平，对于深入研究驾驶人行为特性，改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法，大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息，由于特征选择上的单一性，导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验，通过采集受试者的生理信号和车辆信号，结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法，提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明：基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法，其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法，以多维信息特征为输入，随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点，表现出优异的分类效果，相比神经网络和支持向量机，具有最高的平均分类精度。     

冷原子吸收-气液平衡法测定尿中微量汞

对于汞含量极微的正常人尿样,多数难以检出。我们参考有关文献,采用气液平衡法以增大样品量,使正常人尿样均可测得可靠结果。原理尿样经高锰酸钾-硫酸消化后,用氯化亚锡还原汞离子为元素汞,在封闭条件下振摇,使达气液平衡,调节载气至一定速度,将元素汞抽入光吸收池进行测量。     

基于磁流变悬置的整车建模与振动控制的研究

以磁流变悬置动态性能试验结果为数据样本,利用广义回归神经网络(GRNN)辨识方法建立了磁流变悬置的正、逆模型,并将辨识模型用于悬置系统的控制;建立了基于磁流变悬置的整车10自由度动力学模型,以发动机转速和悬置点处的加速度信号为输入,设计了模糊控制器,对磁流变悬置进行半主动控制的仿真。结果表明:该模糊控制器具有较好的宽频隔振效果,悬置点处的振动加速度峰值明显减小,验证了GRNN模型和模糊控制器算法的正确性和有效性。     

基于多目标优化设计的主动约束层阻尼板振动控制研究

基于主动约束层阻尼(Active Constrained Layer Damping,ACLD)结构的有限元动力学方程,建立了ACLD板结构的多目标优化模型。以ACLD衬片的位置编号为设计变量,以前两阶模态损耗因子最大化为优化目标,采用改进的快速非支配排序算法(Fast and Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II)算法,对ACLD衬片的布置位置进行了优化设计。对于不同的优化方案,设计了基于FxLMS(Filtered-x Least Mean Square)算法的控制器,研究了在同一外扰激励下的振动控制效果。结果表明,采用优化后的ACLD衬片配置方案,在被动和主动振动控制中,都具有良好的振动控制效果。     

汽车半主动悬架的模型参考自适应控制

在1／4车辆动力学模型的基础上，基于李雅普诺夫稳定性理论，以天棚阻尼半主动悬架为参考模型，设计了半主动悬架模型参考自适应控制器。自适应控制器包括可调前置控制器和状态反馈控制器两个部分。推导了自适应控制律与相应的约束条件。仿真结果表明：该控制器对于模型参数的不确定性具有良好的鲁棒特性。自适应控制器不仅明显降低了车身加速度，提高了平顺性，同时也使汽车的行驶安全性获得了改善，悬架动变形稍有增大。     

汽车半主动悬架的滑模控制及鲁棒性

在多自由度车辆动力学模型的基础上，提出了基于多输入系统的滑模控制律，并应用于汽车半主动悬架控制系统的设计。研究了系统的时、频域响应，计算了响应的功率谱均方根值，考查了滑模控制器的稳定性和鲁棒性。仿真结果表明：多输入系统滑模控制器性能稳定，对模型参数的改变，具有良好的鲁棒性。