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为揭示网络的介入对系统控制性能的影响,首先基于MATLAB/Simulink和滑模控制理论,建立了2自由度线性车辆模型和8自由度非线性车辆模型,设计了主动转向控制器.接着,提出了基于CAN网络通信的分布式主动转向控制网络架构,应用仿真工具箱TrueTime建立了网络控制系统模型,在不同网络服务品质下对网络控制性能进行了仿真分析.结果表明,不同网络环境对系统控制性能具有不同程度的影响,通信负载一定时,通信时延和数据丢包是网络产生不良影响的主要因素,在系统设计时应予以考虑. 相似文献
425.
为了研究光声成像技术对不同吸收体的成像性能,利用PCI4732和高精度旋转台RT-5-10,在Labview软件设计平台上开发了一套光声成像系统.系统由脉冲激光器、水浸探头和放大器等硬件组成,采集卡通过PCI总线与电脑连接.采用高分辨率滤波反投影重建算法对数据进行处理,得到较高对比度和分辨率的图像.分别采用2.25、5.00和10.00 MHz的超声探头对发丝进行试验,以验证系统的实用性.试验结果显示:采用5.00 MHz的探头比采用2.25和10.00 MHz的探头得到的发丝的图像更清晰,表明对于一定尺寸的吸收体,需要选择一定中心频率的探头,才能得到清晰的图像. 相似文献
426.
钟瑞文 《辽宁省交通高等专科学校学报》2014,(4):10-13
箱梁截面的刚度大,整体性好,既能承受正弯矩,又能承受负弯矩,为一种性价比较好的截面型式。但近年来发现部分箱梁简支端附近腹板有开裂现象,个别较严重。本文以一座预应力混凝土变截面连续箱梁桥为例,通过空间有限元数值仿真分析计算,发现竖向预应力对箱梁腹板主拉应力影响较大。 相似文献
427.
320例男性型脱发量表分析及非那雄胺治疗的临床研究 总被引:2,自引:0,他引:2
目的 研究男性型脱发(male pattern alopecia, MPA)发生的相关因素并观察非那雄胺对男性型脱发的疗效;调查影响脱发患者生活质量的相关因素.方法 参考皮肤病生活质量指数(dermatology life quality index, DLQI)和流调中心抑郁量表(center for epidemiologic studies depression scale, CES-D)自设量表对320例男性型脱发患者进行调查评估.Norwood/Hamilton分级在Ⅱ~Ⅶ的患者服用非那雄胺4个月以上,1mg/d.分析患者发病的相关因素,进行指标检测,观察毛发生长情况及不良反应.结果 320例MPA患者DLQI和CES-D分值显著升高;MPA的发生与遗传因素、精神神经因素密切相关;服用非那雄胺4个月以上头发生长改善总有效率80.8%.结论 脱发不仅影响生活质量,而且给患者心理带来负面作用,并加重脱发,提示应及早进行联合治疗;MPA是一个多因素相关的疾病;口服非那雄胺1mg治疗男性型脱发有良好的疗效和安全性. 相似文献
428.
针对转向架非主体结构件进行模态频率规划及试验、仿真的方法以解决共振疲劳问题。首先梳理了车轮多边形、钢轨波磨、轨枕通过、P2共振等轮轨激振频率作为频率优化的边界条件并与IEC 61373中的试验频率范围进行了差异对比,给出了构架上设备大于100 Hz和轮对上设备大于250 Hz的模态频率一般建议,并建议基于线路主激振频率按1.414或1.19作为频率间隔参考系数进行模态频率优化。另外对比了某转向架天线梁实测振动量级高于IEC 61373的功能振动试验,说明了车轮多边形对振动量级的影响很大,建议优先采用实测振动量级进行试验并给出了试验方法,并针对缺少实测数据的情况给出了一种基于IEC 61373标准放大的试验量级。最后给出了采用Workbench进行仿真计算的方法,结合转向架管夹座优化示例,通过模态频率计算、随机振动仿真对比分析了结构优化方案的选择,从而实现提高结构寿命的目标。 相似文献
429.
为研究超大直径泥水平衡盾构穿越断层破碎带施工技术,以深圳某隧道工程为依托,对超大直径泥水平衡盾构穿越断层破碎带工程特点及难点进行分析,重点分析了泥水平衡盾构掘进过程中滞排、结泥饼、刀具磨损严重等问题产生的原因,并研究了泥水平衡盾构穿越断层破碎带的关键技术。针对滞排、结泥饼问题,在盾构机选型阶段优化刀盘结构设计,并采用大格栅+双破碎机排渣破碎系统、气垫直排式及主机段小循环模式等针对性措施,提高泥浆携渣能力、输送能力,降低渣土滞排和结泥饼的风险;针对刀具磨损严重问题,提出强化刀具状态监测及“逢红必检、有损必换”、杜绝刀具“带病作业”的刀具管理方针,确保刀具状态监测的可靠性和准确性,提高刀具使用寿命;最后,结合现场实践总结出“预防为主、防治结合、综合治理”的施工原则,采取辅助气压掘进模式穿越断层破碎带;通过对施工过程的研究分析,得到盾构掘进参数、泥水参数建议值以及各项针对性解决措施。 相似文献
430.
盾构掘进的精细化和智能化控制是现代隧道施工技术的发展趋势,为更好地预测和控制盾构掘进状态,提出一种预测和控制盾构掘进参数的智能模型。该模型考虑了多个影响盾构掘进参数的非线性因素,建立了6种基于机器学习与海鸥算法相结合的混合算法(SOA-ML)盾构掘进参数智能预测模型,并提出基于层次分析法的最佳预测模型判别方法;进一步利用最佳预测模型提出了基于PSO算法的掘进参数控制方法。以金华至义乌至东阳市域轨道交通工程为例,验证了模型的有效性。运用结果表明:SOA算法可有效地对机器学习算法的超参数调优,且SOA种群数量越大,搜索的范围越广,最佳适应度收敛性越快;6种算法模型均具有较好的预测性能,根据层次分析法对预测模型进行性能排序为BP>ELM>CNN>RF>SVM>LSTM;基于BP-PSO的盾构掘进参数预测和控制过程具有消耗时间小、预测与优化性好的特点。 相似文献