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61.
针对某电动汽车电驱总成的噪声问题,依据电驱总成车内噪声产生机理,进行整车状态声振特性测试,运用不同工况组合下的频谱特征和阶次特征等分析方法,识别出该电驱总成噪声问题为结构共振和电磁激励所致。针对结构共振问题,考虑电驱总成结构耦合特性、电机材料复杂多样性和线圈绕组质量,建立电驱总成有限元分析模型,求解出电驱总成的模态和振动响应,并通过敲击法模态试验得到模态参数进而对有限元模型进行验证,在此基础上以模态应变能为依据对电驱总成结构的局部刚度进行优化,提升结构共振频率,降低共振风险。针对电磁激励问题,以电驱总成中的永磁同步电机为研究对象,建立电磁仿真分析模型,以影响磁通密度的转子槽口的槽形、槽宽、槽深和槽间角度4个因素建立正交试验设计表,通过极差值得到各因素对齿槽转矩和输出转矩的影响水平,最后以降低齿槽转矩、加工工艺简单和对输出转矩影响小为目标,运用16组具有代表性的电磁方案,完成256个参数组合的寻优,并对优化方案进行了数值仿真计算。研究结果表明:优化方案的改善效果较显著;研究可为电动汽车车内噪声改善提供试验技术支持,并为电驱总成的结构共振噪声和电磁噪声控制提供方法参考。 相似文献
62.
63.
Zhenfeng Wang Mingming Dong Yechen Qin Yongchang Du Feng Zhao 《Vehicle System Dynamics: International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility》2017,55(3):371-398
This paper provides a new method to solve the problem of suspension system state estimation using a Kalman Filter (KF) under various road conditions. Due to the fact that practical road conditions are complex and uncertain, the influence of the system process noise variance and measurement noise covariance on the estimation accuracy of the KF is first analysed. To accurately estimate the road condition, a new road classification method through the vertical acceleration of sprung mass is proposed, and different road process variances are obtained to tune the system’s variance for the application of the KF. Then, road classification and KF are combined to form an Adaptive Kalman Filter (AKF) that takes into account the relationship of different road process noise variances and measurement noise covariances under various road conditions. Simulation results show that the proposed AKF algorithm can obtain a high accuracy of state estimation for a suspension system under varying International Standards Organisation road excitation levels. 相似文献
64.
本文主要论述了利用目前国际主流的Digatron电池测试分析系统,选取温度作为表征锂电池组寿命特性的参数,设计了电池组性能试验,通过实验数据分析得到了锂电池组寿命特性趋势,对于改善车辆电池控制管理策略具有指导意义。 相似文献
65.
66.
67.
68.
介绍了一种用于道路基层和面层施工的多功能摊铺机的研发思路、结构构造及性能特点,对摊铺机的设备选型及使用有所帮助。 相似文献
69.
This paper presents a stochastic characterization of highway capacity and explores its implications on ramp metering control at the corridor level. The stochastic variation of highway capacity is captured through a Space–Time Autoregressive Integrated Moving Average (STARIMA) model. It is identified following a Seasonal STARIMA model (0, 0, 23) × (0, 1, 0)2, which indicates that the capacities of adjacent locations are spatially–temporally correlated. Hourly capacity patterns further verify the stochastic nature of highway capacity. The goal of this paper is to study (1) how to take advantage of the extra information, such as capacity variation, and (2) what benefits can be gained from stochastic capacity modeling. The implication of stochastic capacity is investigated through a ramp metering case study. A mean–standard deviation formulation of capacity is proposed to achieve the trade-off between traffic operation efficiency and robustness. Following that, a modified stochastic capacity-constraint ZONE ramp metering scheme embedded cell transmission model algorithm is introduced. The numerical experiment suggests that considering capacity variation information would alleviate the spillback effect and improve throughput. Monte Carlo simulation further supports this argument. This study helps verify and characterize the stochastic nature of capacity, validates the benefits of using capacity variation information, and thus enhances the necessity of implementing stochastic capacity in traffic operation. 相似文献
70.
在甘肃省博物馆楼控系统开发与实践基础上,针对该建筑的功能需求和设计要点,以空调通风系统为例进行了系统设计,提出了基于OPC标准的控制系统集成方案,并通过对系统控制软件的开发,实现了与现场控制器的数据通信. 相似文献