纯电动汽车双电机单行星排动力系统构型设计与分析

纯电动汽车是当前缓解能源危机与环境污染问题的理想方案之一。然而，现阶段纯电动汽车的推广和发展却受到续驶里程较短等瓶颈问题的制约，难以得到有效普及。为了克服上述问题并进一步提升纯电动汽车的最大续驶里程和综合行驶性能，提出一种纯电动汽车双电机单行星排动力系统构型方案及其系统分析方法。采用一种表征动力源部件与机械耦合机构节点之间内约束关系的通用矩阵式拓扑设计方法，系统探索基于基础构型方案的所有可行性备选构型，获得各备选构型的输出特性，并自动生成备选构型的拓扑结构表达式和动力学模型。采用基于动态规划算法的全局最优控制策略对所有备选构型的最佳经济性和最佳动力性能进行仿真，通过比较备选构型的性能以筛选获得综合性能出色的双电机单行星排动力系统构型。研究结果表明：通过该方法对备选构型的最优能耗经济性与极限最优动力性能进行仿真测试，共获得25种满足能耗与动力性能筛选条件的构型；以单电机驱动构型方案作为参考构型，最终得到5种最优能耗经济性与最优动力性能均优于参考构型的优化构型方案解集，其中具有最佳经济性和动力性构型的0~120 km·h^-1极限加速时间为10.973 1 s，最优能耗经济性为13.610 6 kW·h·100 km^-1；该方法能够有效筛选获得经济性和动力性能优异的纯电动汽车双电机单行星排动力系统构型，进一步提升纯电动汽车的最大续驶里程和综合行驶性能。     

考虑岩墙厚度的大断面隧道掌子面稳定性分析

基于道吾山隧道施工过程中发生的突水灾害,建立了三维情况下掌子面前方岩墙的力学计算模型,推导了突泥突水下隧道掌子面岩墙厚度的计算公式,与极限分析上限法进行了对比分析,并对各计算参数的影响进行了分析;根据隧道已有的力学参数,计算了不同溶腔压力作用下,隧道掌子面前方岩墙的最小安全厚度;运用数值分析了不同岩墙厚度下隧道掌子面前方溶腔的临界压力值,通过对比分析了数值模拟结果与理论计算结果,验证了这一方法对于研究隧道前方存在有压溶腔的掌子面稳定性具有一定意义。     

基于心流理论的工业图形用户界面设计

通过分析心流理论及心流体验产生的可控条件,探索心流理论在工业图形用户界面设计中应用的问题.提出了工业界面心流体验产生具有可控性的特点,提出了有利于产生心流体验的工业界面设计要素,给出了基于心流理论的工业界面设计方法.基于心流理论设计出的工业界面将有利于用户在界面操作工作中获得心流体验,进而使其得到情感上的愉悦和精神上的享受,提高工作效能.     

神经网络在冷藏集装箱故障诊断中的应用

分析了船舶冷藏集装箱的故障问题,采用神经网络技术对冷藏集装箱故障进行诊断,并对常见故障实例展开了分析.     

PCCI柴油机燃用DMC和生物柴油的燃烧活性调节模拟研究

应用CHEMKIN-PRO化学反应动力学和Converge三维模拟仿真相结合的手段,研究了DMC(碳酸二甲酯)和大豆生物柴油两种酯类燃料对低负荷下采用"预喷+预喷+主喷"喷油策略的PCCI(premixed charge com-pressed ignition)柴油机燃烧与排放的影响.建立并验证了DMC-柴油混合燃料机理模型,分析了DMC-柴油和生物柴油-柴油两种混合燃料体系中低温下关于OH的反应流.结果表明:添加含氧燃料后OH生成量及反应系统活性增加,B10燃料(在柴油中添加10％ 质量分数的大豆生物柴油)的O H生成量比D10燃料(在柴油中添加10％质量分数的DM C)高,且随生物柴油掺混量增加而增加.D10燃料对反应系统活性的增加作用体现在整个反应系统中,燃空当量比浓区减少,油气扩散情况较好,而B10燃料反应系统活性的增加作用则仅体现在局部区域中,燃空当量比浓区及局部高温区域增加,但可燃混合气区域缩小.相比于柴油,D10,B10和B48(在柴油中添加48％ 质量分数的大豆生物柴油)燃料的N O x排放分别升高了6.2％,5.3％ 和8.1％,soo t排放分别降低了58.1％,23.5％和68.4％.     

基于一维卷积神经网络的驾驶人身份识别方法

近年来，智能网联汽车（ICV）已成为智能工业时代最有前景的发展方向。作为现代移动的重要模式，ICV的设计和开发越来越强调个性化需求。提出一种仅使用车载CAN总线行车状态数据，基于深度学习的驾驶人身份识别通用框架。首先采集20名驾驶人在固定试验路线下，包括不同道路类型、不同交通条件下的自然驾驶行车状态数据集；其次对9种类型的CAN信号行车数据进行数据清洗与重采样，构建数据样本集。搭建了由卷积层、池化层、全连接层、SoftMax层构成的一维卷积神经网络（1-D CNN）驾驶人身份识别模型，并且使用Adam算法、L2正则化、Dropout、小批量梯度下降等方法对模型性能进行优化。算法验证过程中，探讨了模型卷积核占比、卷积核数量、卷积层层数、全连接层节点规模对模型识别准确率的影响，进而对模型结构参数进行优选。进一步地，将该算法与K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）等传统机器学习方法及深度学习算法长短时记忆网络（LSTM）进行对比分析，同时探究样本时间窗口大小、样本数据重叠度、驾驶人数量对模型识别结果的影响。在数据时间窗口为1 s、数据重合度80%的条件下，对20名驾驶人进行识别，评价指标宏观F₁分数可达99.1%，表明该模型表现明显优于其他对比模型算法，其对驾驶人身份识别表现稳定，鲁棒性强。     

道德教育的主体性与人的全面发展

人的全面发展的实质就是人在自己自由自觉的活动和同外部世界发生的全面的对象性关系的基础上，充分地表现和实现自己本质力量、自由地普遍地展示自己真正人性的历史过程。主体力量的展现即主体对实践的驾驶和对精神价值的追求是其关键。新时期的道德教育应立足于主体的全面发展，即以人的全面发展作为道德教育改革的出发点和最终归宿。     

开孔缓冲结构条件下的隧道单车压力波特征数值分析

在假定隧道内空气流通截面是时间和流动距离的二元函数条件下,根据一维可压缩非定常不等熵流动理论与广义黎曼变量特征线法,发展了高速列车通过设置开孔缓冲结构隧道的单车压力波计算方法,并进行开孔缓冲结构不同参数对初始压缩波强度和压力梯度的分析计算,揭示了开孔缓冲结构的空气动力学特征,对探讨减缓洞口微压波提供了一种分析方法。     

光纤式结冰传感器探测沥青路面结冰过程

采用光纤式结冰传感器,利用凝冰实验室和高低温试验箱模拟路面结冰环境,测得了不同降水温度和路面温度条件下的路面结冰厚度和结冰完成时间以探测沥青路面的结冰过程.试验研究表明:采用光纤式结冰传感器测得电压-时间曲线主要分为2种类型,与结冰的厚度有关;路面结冰完成时间整体上随着路面温度的降低而减少,2℃以下的雨水温度在约-2℃的路面温度情况下,形成1 mm冰所需要的时间基本不超过10 min,能覆盖沥青路面的构造深度;结冰完成时间整体上随雨水温度增大而上升,4℃雨水在路面温度处于-1～-3℃条件下,形成6 mm以下冰的时间不会超过30 min.