汽车ABS中的模糊神经网络模型参考自适应控制策略

针对汽车制动的特点以及汽车防抱死制动系统的性能要求,建立了汽车的数学模型,提出一种模糊神经网络的自适应控制方案,构建了基于模糊神经网络的控制器和辨识器的结构模型。通过对网络参数的离线训练得出其初值,在控制过程中对网络参数进行在线微调,实现对汽车制动过程的有效控制。仿真结果表明:在不同的路面,汽车均能保持在最佳滑移率附近进行制动,制动时间及距离比较理想,满足ABS的安全性能要求。     

基于小波包熵及双重优化神经网络的牵引逆变器开路故障诊断

功率模块器件作为高速动车组电力牵引传动系统的核心组成部分,大多应用于多场域耦合且承受主要的电热应力,故障率较高。通过提取其故障特征并准确定位故障点,实时在线诊断故障对于牵引传动系统的安全可靠运行具有重要意义。以CRH2型动车组牵引传动系统为例,三电平牵引逆变器存在12个功率管,故障发生频繁且种类繁多,故对于三电平牵引逆变器功率管的单管以及多管故障诊断不可忽视。以提升三电平牵引逆变器功率模块器件故障准确定位为目的,研究单个功率器件和多个功率器件开路故障诊断。通过分析该三电平牵引逆变器正常工作模式和多种功率管开路故障情况对比,将三电平牵引逆变器三相桥臂输出侧电流作为诊断电气量,对故障进行分类,提取每类故障特征电气量经小波包分解后各节点的熵值作为故障特征信息。以提取的小波包熵值作为故障特征向量建立BP神经网络,采用粒子群算法结合遗传算法对神经网络权值和阈值结构同时优化,2种算法优劣互补,实现不同故障分类的诊断,准确定位故障点。仿真结果表明,该方法能实现牵引逆变器单管以及多管故障类型的诊断和对不同故障点的准确定位,且诊断结果精度高,抗噪性能优异,实时性强。     

无砟道床板间相对位移测量中感兴趣区域自动提取方法

轨道结构作为高速列车行车的基础,必须保证其良好的在役服役性能,有效地实现无砟道床板间位移测量是实现铁路无砟轨道结构服役状态保持的重要措施。针对无砟道床板非接触式位移测量中感兴趣区域(Region of interest,ROI)自动提取问题展开研究,提出一种基于Faster R-CNN(Faster Regions with CNN)的ROI区域自动提取方法,阐明无砟道床板间位移机器视觉测量原理和实现方法的计算流程。基于Keras图像数据增强模型进行无砟道床板间位移目标库的增加,建立人工标靶数据集。通过CNN中卷积层对测量数据进行特征映射图提取,计算映射图中每个特征点的标靶概率,通过分类和边框回归,精确标记图像中的人工标靶。通过安装某250 km/h的双块式无砟轨道线路的典型测点进行Faster R-CNN算法的准确性和有效性验证。研究结果表明：道床板ROI自动提取算法的召回率为99.16%,准确率为98.91%,可以有效满足无砟道床板间位移测量中精度和准确率的要求;与其他的常用YOLO v3,SSD和Fast R-CNN等ROI算法相比,Faster R-CNN方法的计算效率较好、准...     

基于改进型D3QN深度强化学习的铁路智能选线方法

传统的人工选线方法劳动强度大,设计效率低,随着我国铁路建设重心向西部复杂艰险山区转移,人工选线面临的困难日趋凸显。为缩减铁路选线的人力物力成本,提高设计效率,亟需发展结合了人工智能和信息技术的现代选线技术。为此,提出一种基于深度强化学习理论的铁路智能选线方法。以带有空间属性信息的数字高程模型为选线环境,以相邻空间点间的建造费用为即时奖励,以工程建造费用最小为优化目标,设置离散化的备选动作,考虑多种约束条件,构建面向铁路选线的深度强化学习模型。结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,利用双竞争深度Q学习网络(DuelingDouble-Deep Q Network,D3QN)对模型进行训练,既克服强化学习问题对复杂状态和动作空间难以收敛的缺点,同时解决了传统DQN算法易于出现过估计、训练不稳定的问题,实现自动对选线环境进行感知、搜索、判断、决策,最终寻得目标函数最优的线路方案。以某山区铁路对本方法进行验证,实验结果表明：该方法能搜索到多样化的线路备选方案,可以为设计人员提供新的设计思路;有效降低了铁路建设的经济费用,较人工选线方案节约最多达17.5%。智能选线方法可以帮助节省选线工作...     

平整冰推挤抗冰结构物的数值模拟和作用规律研究

冰海结构物通常装备抗冰锥等倾斜面的抗冰结构物,用来减小平整冰移动产生的推挤载荷。平整冰推挤载荷是冰海结构物的重要设计技术指标,准确模拟平整冰推挤结构物的载荷特征和破碎冰堆积形态等规律具有重要意义。本文采用FEM-SPH耦合方法和有限元法分别模拟了平整冰推挤抗冰锥结构的过程和现象,分析了抗冰锥水线面直径对碎冰堆积形态及推挤载荷的影响规律。研究表明,与有限元法相比,FEM-SPH耦合方法不仅可以准确预报平整冰推挤结构的动态载荷,还可以直观再现破碎冰的堆积现象,有助于理解和分析平整冰与结构物的相互作用规律。本文的FEM-SPH耦合算法模型和分析结论可为研究和设计冰海结构物提供参考。     

基于激光视觉融合的帧间匹配方法

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping, SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。     

车用抗菌材料

随着人民生活水平的日益提升,用户越发关注车内的安全与健康。汽车内饰零件合理选用抗菌材料,采用合适的测试方法进行验证并判定,是车用抗菌材料开发的关键所在。文章介绍了抗菌材料的机理和检测方法,并通过摸底测试全面探究了车用抗菌材料的行业现状。结果表明,原材料中添加抗菌剂对塑料的抗菌性能起着决定性作用,但却对织物面料影响甚微。此外,对车用抗菌材料的成本上涨原因进行了详细解析,并展望了车用抗菌材料的应用前景。     

汽车服务工程专业后市场技术领域“4341”人才定位

在企业和高校调研基础上,为实现人才培养与行业及社会发展需求相适应的目标,将我校汽车服务工程专业人才培养定位与汽车生产企业售后服务岗位对接,文章根据汽车服务人才金字塔式结构特点,初步确立了汽车后市场技术领域的高级应用型人才定位,并以"基础较厚、宽专适度、注重应用、强化能力"的培养思路,结合国内高校专业建设特色,强化"懂技术、会经营、善服务"核心竞争力培养,不断优化总结确定了适合我校发展的汽车服务工程"4341"人才培养定位,人才培养效果明显。     

数控实践教学及其实训故障辨析

阐述了数控实践教学对培养数控专业学生的实践操作技能和加深数控知识的掌握起着重要的作用;通过两年的数控实践教学,结合广州航海高等专科学校的教学安排,提出实践教学要重视内容和突出技能培养;总结了在数控实践教学过程中实训出现的各种问题、突发性故障和人为造成的故障,并提出相应的解决办法,为以后的实践教学提供借鉴,避免类似的问题发生．     

基于AHP-独立性权数法的列车旅客界面设计评价

为了克服高速列车旅客界面现有评价模型指标单一、赋权方法主观随意性、缺乏定量分析的局限性,首先,对新型双层高速列车的试验样车展开满意度调查,在此基础上从评价指标的全面性、系统性和层次性出发,构建了由设施尺度、安全设计、功能使用、空间环境和美学设计5类评价准则和36项具体指标组成的层次指标体系;其次,提出一种AHP法(层次...