基于PSIM的磁力轴承用功率放大器仿真研究

本文阐述磁力轴承用PWM功率放大器的实现原理,推导传递函数,理论上分析了功放电流纹波特性并推导电流纹波的数学表达式,建立了基于PSIM的功放仿真模型,依据奈奎斯特稳定判据对PI参数进行设计并进行验证,在软件中对功放的纹波特性进行仿真,并与理论分析进行对比.仿真表明在相同母线电压下,三电平功放比两电平功放纹波小很多.     

城市公交线网差异化计程票价多目标优化

为获取更加接近实际城市公交线网的票价策略，将出行者的社会互动行为与后悔心理引入广义费用，提出线路客流OD矩阵均衡算法；分别以交通管理部门利润最大化及出行者效用最大化为目标，以公交计程票价、发车频率、私家车停车费为变量，建立固定需求下公交线网差异化计程票价多目标优化模型.引入集群智能多目标优化算法求解，并应用于Mandl 标准公交线网.研究发现：以线路里程为标准，差异化计程票制可以有效降低出行成本；依据帕累托最优解调节票价，可以促进出行者选择行为向优势均衡转移.     

双色波激发细长港内低频振荡的物理试验研究

通过物理试验研究双色波传入细长港池并激发港池低频振荡,合理的试验布局降低了波浪二次反射对造波机的影响问题。利用快速Fourier变换和小波变换方法分析双色波在港内的幅频响应以及波浪能量的时-频分布情况,并利用小波二阶谱分析港内波浪不同成分之间的非线性相互作用过程。结果表明:当双色波短波频率对应港池不同共振频率时,通过波浪非线性相互作用产生的二阶长波在港内响应幅值不同;短波频率对应港池较低共振频率时,波浪会在港内聚集更多的能量;二阶长波以及高次谐波与双色短波之间呈复杂的非线性能量传递过程。     

多模式交通环境下上海居民职住选择行为

随着城市尺度不断扩张,由职住分离带来的长距离、长时间通勤交通问题日益严重。为研究多模式交通环境上海居民职住位置选择行为及其影响因素,基于网络问卷调查数据、上海市路网数据及房价数据,构建方式选择与目的地选择联合模型,按照选择次序,分析各出行方式的服务水平和房价等变量对居住地和工作地的选择影响。结果表明,居民倾向于选择通勤距离近、交通可达性良好、房价低和人文生活环境较好的小区工作生活,同时年长者和低收入群体对通勤距离和房价更敏感。     

基于LES的跨海桥梁施工期围堰波流力数值模拟

跨海大桥基础施工可能面临水深、浪大和流急等恶劣海况，波流力甚至可能成为围堰施工的主要控制荷载. 为研究跨海桥梁施工期围堰波流力，采用垂向多层σ坐标变换模型追踪三维波流自由液面，添加浸没边界法（IBM）处理不规则结构物界面，建立了基于LES的三维波流与结构物相互作用的数值模型，利用所建立并验证的三维数值模型模拟不同长宽比的矩形围堰与斜向波流的相互作用. 分析结果表明:所建立的三维数值模型能够较好地模拟矩形结构波流力；长宽比为1.0时，由于结构的对称性，波流入射角对围堰总波流力影响很小，增幅均在5%以内；随着长宽比的增加，波流入射角对围堰总波流力的影响增大；如长宽比为2.0时，波流沿纵桥向入射时（90°）结构的总波流力约为沿横桥向入射时（0°）总波流力的2.48倍. 与纯波情况相比，矩形围堰波流力普遍比纯波力偏大，但入射角对结构纯波力或波流力的影响系数较为接近.      

3洞小净距隧道围岩压力计算方法

针对3洞小净距隧道围岩压力计算问题,基于普氏平衡拱理论,将围岩压力看作单洞隧道的基本压力与相邻隧道开挖引起的附加压力之和,提出适用于3洞小净距隧道的围岩压力计算方法;根据该计算方法研究不同岩柱厚度、开挖跨度和开挖高度对围岩压力的影响规律,并将该计算方法应用于确定八达岭长城站3洞小净距隧道围岩压力。结果表明:随着岩柱厚度的增加,围岩压力不断减小,当岩柱厚度达到某一值时,围岩压力与单洞隧道相同;岩柱厚度、边洞跨度和中洞高度变化影响整体围岩压力,中洞跨度和边洞高度仅影响各自单洞围岩压力;3洞小净距隧道的最优开挖顺序为"先边洞、后中洞",中洞围岩压力大于边洞,应力值最大点为中洞顶部。施工中应注意中洞围岩稳定,采取有效的措施对岩柱区域进行加固。     

米勒循环结合可变涡轮增压优化柴油机性能的仿真与试验研究

在开发一款机车柴油机过程中,利用AVL BOOST软件对柴油机工作过程进行了仿真计算,计算了不同米勒强度和不同喷油正时条件下柴油机的性能参数。根据计算结果,排除了弱米勒的方案。针对强米勒和中米勒,开展了试验研究,通过调整喷油定时、增压压力设定、共轨喷射压力,进行了多方案试验研究,试验结果表明,强米勒方案虽然可以有效降低Nox排放,但是带来PM排放升高和涡轮前排气温度升高的问题,中米勒虽然降低Nox排放的效果弱于强米勒,但是能获得比较满意的PM排放,且涡轮前排气温度远低于强米勒,综合各方面性能参数的比较结果,在满足排放要求的前提下,中米勒为优选方案。     

智能汽车两阶段UWB定位算法

为了提高智能汽车行驶的可靠性，以超宽带(UWB)为研究对象，研究了智能汽车两阶段UWB定位算法；分析了智能汽车UWB定位算法的基本原理与误差来源；建立了测距值筛选与加权位置解算两阶段UWB定位算法，在测距值筛选阶段，采用高斯筛选剔除小概率、大干扰事件，在加权位置解算过程中，根据多测距点的位置坐标加权计算得到最终的位置坐标，以有效减小非视距、多径效应所带来的误差，通过使用抗多径天线以有效减小多径效应所带来的误差，并分别建立了静态补偿和运动补偿策略，以有效减小设备晶振偏差等硬件问题造成的误差；在MATLAB/Simulink仿真平台中搭建一定测距方差约束下的UWB随机测距值仿真环境，对算法进行了仿真测试并与三边定位算法、三边质心定位算法进行仿真比较，分析基站数量对定位精度的影响；搭建实物UWB测试系统，对UWB设备定位精度进行了评估与误差补偿，并对两阶段UWB定位算法进行了实车测试。仿真结果表明:东向和北向的定位误差均值最小分别可达0.382 3、0.447 0 m；补偿后的UWB定位轨迹更接近RT3002所示的轨迹，东向和北向轨迹误差的平均值分别为0.049 2、0.017 8 m，均方根误差分别为0.069 8、0.0264 m。可见，提出的智能汽车两阶段UWB定位算法能够满足智能汽车的定位需求，具有高精度、低成本、稳定性好等优点。