直动滚子推杆盘形凸轮机构的基本尺寸

本文讨论了在运动规律和许用压力角给定情况下确定滚子直动推杆盘形凸轮机构的偏距ｅ和最小基圆半径ｒ０ｍｉｎ的解析方法，由于采用了无量纲参数，本文提出的方法便于编程、绘制和使用诺模图。     

公路平面设计中圆曲线最小半径运用研究

公路平面设计是路线设计的基础,圆曲线最小半径选择是公路平面设计是否合理、经济的关键影响因素。文中对JTG D20—2017《公路路线设计规范》规定的圆曲线最小半径取值及实际工程设计运用中存在的问题进行分析,提出初步解决思路及实际工程设计中圆曲线最小半径取值建议,为公路路线设计及相关规范编制、修订提供参考。     

增强气门装置中凸轮和从动件系统抗磨损能力的新方法

高速和高功率摩托车发动机,在低速运行时气门装置的磨损是关键问题。日本的一些研究单位最近推出的气门装置中凸轮及其从动系统的最新设计方法,可确保润滑膜的连续提供,从而能在凸轮和从动系统中保持优化的润滑状态。利用这种设计,不用降低最大的负载,其抗擦伤性能就可以得到改善。     

盘形凸轮基园偏心对从动件运动规律影响的分析(1)

由于凸轮测量基准和凸轮的工作基准不重合,凸轮升程测量数据并不能完全反映凸轮工作时从动件(挺柱)的运动规律。本文采取测量数据向工作基准校正的方法来排除偏心的影响,从而使测量数据真实反映凸轮工作时从动件的运动规律。     

盘形凸轮基园偏心对从动件运动规律影响的分析(2)

<正>(上接2019年第7期)但当θ≠0时,曲线就变成图5所示,不容易判断出它的正弦形状。特别是当θ=90o时,曲线呈图6所示的钟形,更难判断。但笔者用适当增补曲线的方法,使图形呈现明显的正弦形。例如,在图5中把0o到θ之间的一段、在图6中把0o到90o之间的一段接到360o之后。     

不同海拔、风级影响下的高等级公路圆曲线半径分析

由于某些地区自然环境的特殊性,风压比较大,为了保证行车安全,必须进行不同方向的风压对汽车行驶的横向稳定性分析,得出不同方向的风压影响下圆曲线最小半径公式并与文献[2]采用的最小半径公式进行比较,提出的风压向外侧时的圆曲线最小半径公式是合理的.同时运用此结论计算出不同海拔、不同等级风影响下的圆曲线一般最小半径,可供公路设计时参考.     

土工直剪试验的最小二乘法拟合

通过对直剪试验结果数据处理的误差分析,提出用最小二乘原理对试验结果进行优化,并对最小二乘原理作了推导和阐述,然后将此方法应用于两个算例,并与两个算例的矛盾方程的结果进行了对比,直观地体现了最小二乘法在实际应用中的意义。     

由从动件的实测升程拟合配气凸轮升程曲线方程

本文提出了高次多项式凸轮升程曲线方程的拟合方法和电算程序方框图。还介绍了常见的各种缓冲段曲线的拟合方法。     

基于最小模型误差估计的智能汽车路径跟踪控制

为提高分布式驱动电动智能汽车在自主循迹过程中关键参数的估计精度并降低模型不确定性对控制系统鲁棒性的影响,本文中提出了一种基于观测器的自适应滑模路径跟踪控制策略。首先,针对难以直接精确测量的车辆纵、侧向速度,建立了5输入3输出3状态的状态估计系统,并采用最小模型误差准则以降低估计过程轮胎的非线性特性带来的观测模型误差。接着,基于运动学模型,计算出了路径跟踪期望横摆角速度响应,并采用自适应滑模算法实现主动转向控制。考虑线控转向系统的潜在失效风险,引入径向基神经网络对系统不确定性进行在线估计。同时,设计了直接横摆稳定控制器并采用最优转矩分配策略,进一步提高车辆的稳定性。最后,对车辆状态估计和路径跟踪进行了Carsim/Matlab联合仿真,结果表明:基于最小模型误差准则的观测器能取得较可靠的估计结果,路径跟踪控制器能保证车辆具有较好的跟踪精度和鲁棒性。     

试论公路平曲线半径的区域划分与缓和曲线最小长度

本文对公路平曲线半径的区域划分与缓和曲线最小长度进行简要论述。     

基于最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测

通过影响因素分析,确定了软土层厚度、软土层压缩模量、地表硬层厚度、地表压缩模量、路堤高度、路堤顶宽、路基填筑时间和填筑竣工时沉降量等参数对公路软基沉降有影响.对公路软基的观测数据进行分析和取样,输入样本为各参数,输出样本为路堤中线下地表沉降值,利用最小二乘支持向量机的非线性映射和泛化能力,通过训练,建立了公路软基沉降预测模型.研究表明,所建立的模型对公路软基沉降进行预测具有较高的精度,同时具有很好的泛化性能.     

基于小波降噪与最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测模型

根据沉降数据的特性,以最小二乘支持向量机为核心技术构建预测模型,提出了一种路基沉降预测的新方法。由于测量误差不可避免,沉降数据通常含有噪声,不宜直接进行拟合,因此首先采用小波分析的方法对原始沉降数据进行降噪预处理,然后馈送到最小二乘支持向量机完成沉降预测。最后用某高速公路实测数据进行了实例分析,并与BP神经网络预测结果进行了对比,计算结果表明,小波分析结合支持向量机的模型有较好的预测精度,将该模型应用于公路软基沉降预测是可行的和值得研究的。