涡轮增压发动机低辛烷值燃料的试验研究

研究基于一台2.3 L四缸的涡轮增压汽油机,国内的推荐燃油为RON95汽油。由于匹配该发动机的车型要出口伊朗,当地的燃油多为RON85汽油;因此,需要在台架上进行低辛烷值燃料的性能开发试验。试验中需要综合调整点火提前角(Spark advanced Angle,SA)、空燃比(Air Fuel Ratio,AFR)以及最大增压压力确保该发动机在任何工况下正常运行,且不发生爆震现象。结果表明:由于使用燃料的辛烷值降低,点火提前角普遍减小。而点火提前角的降低又会引起排气温度的升高,降低空燃比进行催化器保护。接近外特性工况下,通过降低最大增压压力,牺牲发动机的性能来确保其稳定运行。     

挖泥船泥泵保护装置

基于挖泥船中泥泵与主机的两种不同连接形式,设计了以M68HC711E9单片机为核心的两种泥泵保护装置,介绍其设计原理、功能特点、系统实现与应用调试情况.实船应用表明该装置能有效地保护泥泵的安全.     

面向车身数字化工艺开发的多机器人避障算法

在汽车行业制造流程快速向“数字化”与“智能化”转型的背景下,制造工艺自动开发技术获得学术与产业界的广泛重视。针对车身制造过程多机器人工位中自动化工艺路径规 划问题,提出基于智能化算法的多机器人系统避障与协调规划算法。针对现有机械臂在复杂多障碍物环境中局部路径规划时间长的问题,提出改进的 APF-RRT* 的机器人避障方法,缩 短算法的迭代次数以及路径的总长度,实现局部路径的优化,提高局部避障算法的搜索效率。     

浙江省高速公路网合理规模研究

高速公路网是综合交通运输体系的重要组成部分, 确定合理的高速公路网规模对于区域综合交通可持续发展具有重要意义。 在分析浙江省高速公路发展现状的基础上, 采用国土系数法、 连通度法、 类比法等方法, 分析高速公路网与经济、 人口、 面积等因素的关系, 预测了 2035 年浙江省高速公路网的合理规模。     

我国海洋钢结构腐蚀防护对策

钢结构材料因为其优良的加工机械性能, 在海洋工程领域有十分广泛的应用。 然而, 由于海洋腐蚀环境的复杂性, 在温度、 氧气、 盐分、 微生物等多因素的耦合作用下, 普通钢结构的腐蚀已经成为海洋经济开发的严重威胁。 文章对钢结构在海洋中的腐蚀类型、 现有的腐蚀防护措施进行了简要的综述和分析, 并对海洋钢结构的防护前沿技术进行了展望。     

某驱动桥气室失效问题的分析及改进

气室是驱动桥的重要组成部分,通过压缩空气和蓄能弹簧为制动器提供驱动力,从而实现整车的行车制动和驻车制动.如若气室发生故障,则会造成制动失效,影响整车的行驶安全.文章针对某驱动桥试验过程中出现的气室底部撕裂问题,通过运用机械振动、有限元分析等方法,对其失效模式进行剖析,通过改进方法,提升产品可靠性.     

缅甸LNG码头船舶并靠和双侧靠泊动态系泊分析

孟加拉湾开敞海域复杂水动力环境条件下,采取FSRU与LNG船舶并靠作业的平面布置。计算分析船舶在风、浪、流共同作用下的船舶运动量、系缆力和撞击力,并计算在不同波浪作用角度、不同周期下的允许作业波高,给出该海域采用并靠及两侧靠泊方式的泊稳条件。结果表明:1) FSRU船和LNG船的6个自由度运动量、系缆力和撞击力均随波高和波周期的增大而增大。2)在长周期波影响下,FSRU和LNG船的允许作业波高明显降低,纵荡运动更容易超标,LNG船舶的卸载对泊稳有利,FUSR和LNG船采用两侧靠泊的方式能更有效地抵御波浪影响。     

基于高德导航数据与FOA-GRNN模型的驾驶倾向性辨识方法

为提升汽车主动安全功能,研究了1种基于高德导航数据的低成本、高精度驾驶倾向性辨识方法。基于高德软件开发工具构建动态驾驶数据采集应用程序,并融入个人智能终端以实现对行车数据的实时采集、处理与网络化存储。通过驾驶员生理、心理测试和实车实验获取不同驾驶倾向性驾驶员在导航行驶过程中由时间、速度和加速度推演的驾驶行为信息,采用主成分分析法（PCA）提取驾驶倾向性主要因子,并将驾驶倾向分为激进型、普通型和保守型这3类。构建基于果蝇优化算法（FOA）和广义回归神经网络（GRNN）的高精度驾驶倾向性辨识模型,利用特征变量集对模型进行训练和验证。验证结果表明：该模型总体准确率可达94.17%,对激进型、普通型和保守型的驾驶倾向性的辨识精确度分别为95.06%,92.5%,94.93%;进一步对比发现,该模型比单一的GRNN模型总体准确率提高5%~10%,与现有基于惯性传感器数据和离散小波变换结合自适应神经模糊推理系统的方法相比,该方法更具实用性且模型总体辨识准确率提升了2.17%。     

多行星排机电复合传动特性分析

针对车辆常用机电复合无级传动的分速汇矩、分矩汇速和分速汇速3种功率耦合机构,分析了多行星排分流传动的转速、转矩和分流比特性,并对不同分流形式组合进行了分析。结果表明:多行星排分流特性与两行星排分流传动特性相同,分速汇矩式分流传动有一个机械点,在机械点之前分流比较小,适用于低速起步阶段;分矩汇速式分流有一个机械点,分流比成对称分布,传动比小于机械点时,成分流工况,效率高,适合于高速阶段。分速汇速式分流传动有两个机械点,在两个机械点之间分流比较小,适用于中高速阶段。对于多模式机电复合传动,低速起步采用分速汇矩式分流传动,中高速采用分速汇速式分流传动比较好,可实现电机无速差切换。     

Intrusion detection model with twin support vector machines

Intrusion detection system （IDS） is becoming a critical component of network security. However, the performance of many proposed intelligent intrusion detection models is still not competent to be applied to real network security. This paper aims to explore a novel and effective approach to significantly improve the performance of IDS. An intrusion detection model with twin support vector machines （TWSVMs） is proposed. In this model, an etficient algorithm is also proposed to determine the parameter of TWSVMs. The performance of the proposed intrusion detection model is evaluated with KDD＇99 dataset and is compared with those of some recent intrusion detection models. The results demonstrate that the proposed intrusion detection model achieves remarkable improvement in intrusion detection rate and more balanced performance on each type of attacks. Moreover, TWSVMs consume much less training time than standard support vector machines （SVMs）.