汽车半轴疲劳寿命预测和可靠性设计

本文重点介绍可靠性工程在汽车设计中的应用。具体以汽车半轴为主要研究对象,阐述半轴载荷谱的测定、载荷谱的编制、半轴疲劳寿命的预测与半轴的有限寿命设计等。     

Small scale retentive structures and Dinophysis

Despite its rarity, Dinophysis acuminata is in terms of economic impact, the first toxic algal species along the coasts of Western Europe. It is observed at low levels (< 20 cell l^− 1) all the year round but toxic events occur mainly in late spring and summer. D. acuminata ecophysiology is largely unknown due to the inability to culture it. Therefore, standard biomass models based on inorganic nutrition are largely inadequate. Presently, any progress in describing the conditions of population growth of this species will be a step forward to prediction of harmful events at the coast. This species has been observed at increased, albeit low cell densities in retentive eddies located in pycnocline layers. A concentration build-up of one species results from the balance between growth and loss processes, one of the latter being dispersal. The scales of interest for a D. acuminata population are of the order of 10 nautical miles on the horizontal and duration of 10 days, for a reported achievable growth rate of 0.6 day^− 1. A three dimensional (3D) hydrodynamical model of the Bay of Biscay has been elaborated to reproduce hydrological structures over the last decade. We attempt here to relate the existence of retentive structures revealed from simulations under realistic forcing conditions and the toxic coastal events recorded in the 10-year time series of the French plankton monitoring network database. The eddies in the coastal area appear to be directly related with the Dinophysis coastal events and they may be a potential effective tool to predict those.     

基于非线性RSH方法的泥石流灾害预测预报

泥石流灾害系统是一种自组织临界性系统,这种系统的演化总是处在混沌的边缘,系统的演化过程是可以预测的。将改进的重标极差分析方法(RSH)引入泥石流灾害前兆观测资料的处理和分析中,并在计算赫斯特指数H时,定义1个涵盖序列历史和序列长时记忆信息的时间窗。应用该方法对云南蒋家沟泥石流总径流量观测数据进行研究表明:云南蒋家沟泥石流总径流量时间序列不仅具有持久相关性,而且在激增前赫斯特指数值要经历1个先降维,然后升维的过程。根据对云南蒋家沟泥石流总径流量时间序列赫斯特指数值及其变化的分析,提出了预测预报泥石流灾害的3种定性判据。     

基于神经网络的水下机器人运动预测控制方法

将神经网络和模糊理论应用于水下机器人运动规划和控制中,提出了能实现模拟控制规则的基于强化学习的自学习和自调整的规划算法,设计了水下机器人实时运动规划器结构以及规划器操作过程,提出了基于预测模糊控制进行水下机器人运动控制的方法。在计算机仿真状态下,实现了对水下机器人这一复杂非线性系统的预测控制,仿真实验结果验证了本文所提的方法的有效性。     

导管螺旋桨水动力性能分析及附加节能装置性能预估

本文采用基于RANS方程的 湍流模型,对No.19A+KA导管螺旋桨的敞水性能进行数值计算,得到的结果与试验数据进行比较,误差满足工程精度要求。在此基础上以该桨为母型,采用相同的计算方法,对加上毂帽鳍的螺旋桨节能性能进行了预报,结果表明毂帽鳍使从螺旋桨出来的毂涡减少,消除毂涡引起的诱导阻力,提高了螺旋桨推进效率。     

可调式自由面减摇水舱的实船性能

通过对海洋工程船“新润3” 号的实船测试,获得了减摇水舱开启和关闭两种状态下的船舶横摇数据,比较准确地评估了不同海况下可调式自由面减摇水舱的减摇效果。进一步将实测减摇数据与理论预报结果对比,验证了理论预报方法的有效性和局限性。研究表明,减摇水舱的性能不仅仅取决于自由液面的面积大小和水位高低,也同样受制于舱顶的高度,有必要在设计和预报过程中予以充分考虑。     

地铁列车振动环境响应预测方法

我国地铁列车振动环境响应预测中采用的经验法计算简单,可对线路上多个敏感目标快速预测,但它的缺点在于预测的输出量单一、预测精度低;解析法、半解析法和数值法可利用计算机模拟技术对单个敏感目标进行预测,但是用于同时预测地铁沿线多个敏感目标的列车振动环境响应时,计算工作量大、时间长,并且预测的精度和可靠性存在不确定性.为了降低预测误差、减少预测的不确定性,可辅之基于现场测试的两位校准法和实测传递函数法对预测模型进行校正和验证预测结果.为提高预测的可靠性,并兼顾预测精度和效率,应将整条地铁线路按敏感目标距线路的距离分为不同的预测区域、按照敏感目标对环境振动影响的敏感程度分为不同等级、按照地铁建设工程项目的各个设计阶段,综合运用既有各类预测方法,动态进行分区域、分等级和分阶段的地铁列车振动环境响应预测;建议开展既适用于整条地铁线路、又适用于线路个别重点敏感目标的地铁列车振动环境响应预测方法以及动态预测评价体系的研究.     

城市燃气长期负荷预测模型的灰色方法

提出利用灰色系统理论 ,建立动态等维灰数递补灰色燃气长期负荷预测模型 ,解决了我国城市燃气长期负荷可用历史数据较少 ,序列的完整性及数据资料的可靠性较低 ,规划设计中往往又需要对未来数年后的用气负荷作出预测的问题。实例预测计算表明 :动态等维灰数递补灰色燃气长期负荷预测模型和方法对城市燃气长期用气负荷的预测具有较好的适应性和较高的精度。     

灰色代数曲线模型在交通量预测中的应用

灰色GM模型对于非线性系统问题的处理显得较为薄弱,而交通系统是一种复杂的非线性灰色系统,用灰色GM模型进行预测,精度必然得不到保证。本文为解决这一缺陷,提出采用灰色代数曲线模型预测交通量。实例分析表明,灰色代数曲线模型的拟合精度好于灰色GM模型,用灰色代数曲线模型预测交通量是可行的。     

基于分段学习的BP神经网络的交通流量预测

智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳方案,实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。本文采用改进型BP神经网络建立起交通流的时间序列模型,该模型可用于短期内道路交通流量的预测。