基于PID控制的电控空气悬架系统设计

以飞思卡尔公司16位单片机MC9S12DP256为核心控制单元,基于PID控制策略,并利用Matlab、Labview软件。针对气囊-组合电磁阀,对电控空气悬架的软、硬件控制系统进行设计。控制系统可较好地控制车身高度,抑制系统振荡,改善电控空气悬架的性能。     

窄幅边主梁斜拉桥涡振性能及气动控制措施研究

为研究窄幅边主梁断面的涡振性能及其气动控制措施,以某窄幅边主梁斜拉桥为工程背景,开展1︰20节段模型的测振及气动控制措施优化风洞试验,研究不同角度风嘴对称及非对称布置形式、梁底稳定板数量、风嘴水平分流板等气动措施对主梁涡振性能的影响。研究结果表明：窄幅边主梁涡振性能较差,在0°,±3°风攻角下均发生了显著的竖弯涡振,但未发生扭转涡振,最大响应振幅出现在+3°攻角,峰值位移132.2 mm,超出规范允许值152%。安装非对称风嘴对主梁涡振抑制效果更明显,设置风嘴能使主梁断面接近流线型,从而改善其气动性能。风嘴角度越小,抑振效果越好,但风嘴对主梁涡振性能提高有限。梁底稳定板对边主梁涡振的抑制效果明显,涡振风速区间不变,竖向涡振振幅得到明显抑制。随着稳定板的数目增加,主梁涡振稳定性提高越明显,但对主梁在不同风攻角下涡振性能的改善存在较大差异,+3°攻角下涡振响应降低为原断面响应的50%,但仍超规范限值。0°攻角下主梁的涡振得到完全抑制。在边主梁梁底两侧1/4处设置稳定板并在风嘴处设置分流板能有效抑制主梁发生涡激共振。     

6缸柴油机改用单排气总管的模拟计算与实验研究

某车用柴油机改型为船用,排气管相应地由风冷改成水冷。本文对原机进行了模拟计算和实验校核。在此基础上,对改用水冷单排气总管的机型进行模拟计算,对排气管结构,进、排气阀正时对柴油机运行的影响进行了分析。实验研究表明：采用单排气总管增压系统,新的机型能够满足功率要求,在低工况下燃油经济也较好。     

带阈值的广义双向细胞联想神经网络GCBAM及其稳定性质研究

在提出双向细胞联想神经网络CBAM的基础上,通过引入阈值概念,进而提出了广义双向细胞 联想神经网络GCBAM,研究了其平衡态,存在性质及其Lyapunov意义下的网络稳定性质。     

考虑外环境影响的船舶操纵模拟自动舵系统

自动舵系统是建立船舶操纵离线模拟模型所要解决的关键因素之一,本文给出了一种船舶操纵模拟自动舵系统,该系统可以对船舶出入港时受到的复杂载荷,如风,浪,流,限制性航道等做出合理反应,可以应用于船舶出入港操纵运动的离线模拟中。     

纯电动汽车能量回收控制策略研究

纯电动汽车的能量回收技术有很高的研究价值,是提高整车经济性的有效手段之一。以一种并联能量回收方案为研究对象,从再生制动原理进行分析,在电池回收能力、电机回收能力及负载功率消耗的限制前提下,提出一个合理的能量回收控制策略,兼顾整车的经济性及乘客的舒适性,并通过ADVISOR进行NEDC工况仿真验证。试验表明,与无能量回收车型对比,相同时间内该策略下整车电池SOC值明显下降缓慢,该研究为制动能量回收策略算法的进一步优化开发提供参照。     

基于分区优化的高铁车站通过能力提高方法

车站通过能力是铁路能力的一个关键制约点,本文通过降低咽喉长度对车站作业间隔时间的影响,扩大高铁车站通过能力. 分析车站分区的划分原则及方法,研究车站进路关系模型及作业间隔时间的计算方法. 以通过列车数量最大化为目标,考虑车站作业间隔时间,不同作业类型列车比例等约束条件,建立基于分区划分的车站通过能力优化模型及算法. 案例分析表明,不同作业类型列车比例及组合方式对能力的影响较大,分区划分车站咽喉区可有效减少列车作业间隔时间,提高车站通过能力.     

Sensorimotor self-learning model based on operant conditioning for two-wheeled robot

Traditional control methods of two-wheeled robot are usually model-based and require the robot’s precise mathematic model which is hard to get. A sensorimotor self-learning model named SMM TWR is presented in this paper to handle these problems. The model consists of seven elements: the discrete learning time set, the sensory state set, the motion set, the sensorimotor mapping, the state orientation unit, the learning mechanism and the model’s entropy. The learning mechanism for SMM TWR is designed based on the theory of operant conditioning (OC), and it adjusts the sensorimotor mapping at every learning step. This helps the robot to choose motions. The leaning direction of the mechanism is decided by the state orientation unit. Simulation results show that with the sensorimotor model designed, the robot is endowed the abilities of self-learning and self-organizing, and it can learn the skills to keep itself balance through interacting with the environment.     

新能源公交车辆大数据决策支持平台的研究

新能源汽车具有能源利用效率高、环境污染小、适用清洁能源种类多、噪声低、方便保养、安全性高等优点,成为未来公共交通发展的重点方向。为了实现更高的信息化程度,为国内大型城市的新能源公交车辆的规模化应用提供便利,相关的信息化系统平台的建设非常重要。大数据技术为新能源公交车辆决策支持平台建立了数据分析与应用基础,该大数据决策支持平台能够存储、处理来自不同数据源的多维数据,利用联机分析处理实现多维度数据分析,运用数据挖掘技术利用新能源公交车辆信息,提供新能源车辆充电决策、充电场地建设决策、电池容量及衰退分析等功能。     

考虑同伴群动态交流分组的行人仿真模型研究

朋友、家人等社会群体结伴出行的同伴群在行人流中常占有较高比例.由于交流需求,同伴群趋于肩并肩行走以横向成排或接近浅V型的形态前进.在现有研究中,基于社会力的同伴群行人微观仿真模型对这一现象的描述最符合实际.本文观测发现,随着人流密度的增加或同伴群成员数量增多,同伴群通常动态呈现前后分组、横向成排空间形态,这是每个同伴群成员为寻求一个合适的行走位置,对满足交流需求和降低前进阻力权衡决策后呈现的自组织现象.本文提出动态交流分组模型对同伴群成员个体决策机理进行刻画,在此基础上,通过仿真实验分析同伴群对行人流动力学特性产生的影响.仿真研究结果表明,模型较好重现了同伴群随密度和人数增加的动态分组现象;同伴群的存在会降低行人流速度,但其影响强度随人流密度的增加而减弱;同伴群动态交流分组模型的引入会提升仿真行人流的通行效率,使之更加接近真实行人流的运动特性.