动态对动态差分相对定位方法建模与测试

揭示了传统的GNSS差分处理技术在基准站移动时所面临的问题,从差分实现的原理上首次对该问题进行了理论解释。针对这一问题建立了动态对动态差分相对定位模型,提出了测试方案并进行相应的试验验证,结果表明:所提动态对动态差分相对定位方法精度达到10cm量级,能够满足高精度动态对动态测量需求。     

基于动态分频段FRA法的自耦变压器绕组轴向移位故障诊断

针对传统的频率响应分析(FRA)法无法识别自耦变压器绕组常见轴向移位故障的问题,提出基于动态分频段的FRA法:首先,搭建自耦变压器轴向移位故障模拟平台,获取不同轴向移位故障下绕组频响数据;其次,将幅频特性曲线波峰点与相频特性曲线C-L过零点频率相同的点作为预备分频点,同时将频响数据动态划分为多个频段,并绘制分频段极坐标图;然后,提取极坐标图的4个灰度梯度共生矩阵纹理特征和对应的归一化特征参数;最后,通过图形与特征的变化规律分析自耦变压器绕组的状态。试验验证结果表明:采用基于动态分频段的FRA法,生成的极坐标图数据点重叠情况得到改善,有利于图形分析和特征提取;不同绕组发生轴向移位故障时,各频段极坐标图变化趋势明显;同一绕组发生不同程度轴向故障时,极坐标图随故障程度增加差异呈变大的趋势;采用基于动态分频段的FRA法能准确区分自耦变压器轴向移位的故障绕组与故障程度,并能为自耦变压器现场故障诊断提供参考。     

考虑泥沙淤积的三峡水库9月分旬控制水位研究

采用9月分旬蓄水的方式,可以较好地应对三峡水库汛后提前蓄水时特大洪水的可能威胁。但随着水库运用时间的增加,泥沙淤积将造成大量库容损失,9月分旬控制水位确定时必须要考虑泥沙淤积的影响。本文通过水库泥沙淤积计算,考虑了泥沙淤积造成的库容损失,对三峡水库9月分旬控制水位进行了深入研究。结果表明,与不考虑泥沙淤积情况下的控制水位相比,考虑泥沙淤积的9月分旬控制水位进一步降低了可能的防洪风险,同时,虽然水库发电效益也略有减小,但影响不大。     

小电流分断吹弧磁场仿真及试验研究

直流断路器分断小电流时,在动静触头之间易出现持续燃弧现象。为解决小电流分断难的问题,通常在电流转移回路中串入磁吹装置。本文对某型直流断路器磁吹装置进行了优化设计,同时对两种磁吹装置下触头区域吹弧磁场仿真分析,并对关键路径磁场进行对比。仿真分析及试验结果都表明,使用优化后磁吹装置的断路器具有更好的双向小电流分断能力。     

公路网可持续发展目标体系的构建

根据公路交通运输可持续发展已有的研究成果,区分公路网可持续发展与公路交通可持续发展两个不同概念,给出公路网可持续发展定义,构建公路网可持续发展目标框架体系和层次结构,提出总体目标和分项目标,最后构建公路网可持续发展目标体系。     

沥青混合料矿料间隙率影响因素分析

利用正交分析法对影响沥青混合料矿料间隙率的因素进行分析,得出矿料间隙率随着CA值的增大而增大;矿料间隙率随着FAF和FAC的增大而减小,矿料间隙率随着油石比的增加先减小后增大的结论,可为混合料配合比设计提供依据。     

变速器差速器分总成螺栓拧紧试验研究

通过设计1种试验方法,对变速器差速器分总成的螺栓拧紧工艺进行了相关试验。研究主减速从动齿轮与差速器壳体的配合制和螺栓拧紧顺序对齿轮精度的影响,从而选择最优的拧紧工艺。结果表明,差速器分总成最优的配合方式是过渡配合,最大配合间隙≤0.011 mm,最大过盈量≤0.033 mm;最好的拧紧方式是同时拧紧,其次是对角拧紧,再次是间隔拧紧,顺序拧紧的齿轮精度最差。     

基于正交试验的侧围外板拉延成形工艺参数优化研究

针对侧围外板拉延成形易产生开裂、起皱以及塑性变形不充分等问题,以某车型侧围外板为研究对象,对影响侧围外板拉延成形质量的工艺参数进行研究。运用单因素变量法,研究了压边力、冲压速度、摩擦系数、模具型面间隙以及拉延筋阻力系数五个变量因素对侧围外板拉延成形质量的影响。运用正交试验法和极差分析法,以降低最大减薄率为目标进行优化,筛选出最佳工艺参数组合。明确了各变量因素对侧围外板最大减薄率主次影响的优化方法,并分析了试验结果方差,得出了影响减薄率的显著因素。运用优化后的工艺参数进行成形仿真,获得了良好的成形效果。利用成形仿真结果指导现场试模,得到无开裂、起皱、塑性变形充分的零件,最大减薄率为19.8%,最大增厚率为3.6%。研究表明,将正交试验应用于成形仿真可以改善侧围外板拉延成形质量,并能提高试模成功率。     

船舶性能计算可复用类库设计方法研究

提出了建立船舶性能计算基础类库SPFC（Ship Performance Foundation Classes）的思想,并给出了建立该类库的具体方法和建议。本成果运用于“船舶航行性能优化及运动仿真”课题的软件开发实践,大大提高了软件开发效率和软件质量。     

基于模糊神经网络的柴油机排气噪声预测

应用模糊神经网络FNN（Fuzzy Neural Networks）的模糊推理对噪声数据的预测进行了研究分析。和传统的BP网络方法相比,模糊神经网络具有概念清晰,逻辑清楚,且不会限于局部极小点等特点,实验结果充分证明了这种方法的有效性,并且本文用较小规模的正交试验数据作为训练样本,达到了试验量少效果好的目的。