基于广义最小二乘法的ROV水下机器人模型在线参数辨识

以水下机器人俯仰操纵响应模型为研究对象,并由小型特种水下机器人实时采集纵向变电机速度、前推电机1速度、前进电机2速度、侧推电机速度和俯仰角等试验数据,通过对这些试验数据进行分析,采用基于ARX模型的广义最小二乘法对一种变桨机构的ROV水下机器人运动模型进行在线辨识建模.将水下机器人航向角实时预报结果与试验数据进行比较,结果表明,辨识得到的水下机器人运动模型具有良好的泛化性能,可为后续ROV水下机器人的航向控制器优化提供参考.     

混合动力动车组参数匹配研究

混合动力动车组突破传统的内燃动车组和电动车组模式,采用混合动力模式,是一种可以实现跨线运行的新型动车组产品。混合动力技术是混合动力动车组的核心技术之一,参数匹配技术是混合动力技术中的重要内容。现基于列车牵引力、牵引功率、牵引电机转矩以及牵引系统各电气部件容量的计算方法,综合考虑车辆动力性能要求,给出一种混合动力系统的匹配计算方法,并由此得到一套混合动力系统参数配置方案。通过仿真实验得出,由该匹配计算方法得到的混合动力系统参数配置可以满足目标车辆动力性能要求。     

城市交通系统中宽扁梁结构的自由振动分析

为研究城市交通系统中宽扁梁的动力性能,由明德林(Mindlin)板理论退化得到板梁的控制方程,并推导出两端简支和两端固支板梁的自由振动特征方程,然后分别求解其自振频率和模态,并将计算结果与铁木辛科(Timoshenko)梁、Mindlin板的结果进行对比,总结板梁方程的梁宽适用范围并考虑泊松比对宽梁自由振动的影响。分析表明:相较Timoshenko梁方程,板梁方程更贴近Mindlin板的计算结果,尤其是前5阶自振频率,更适于较大泊松比的宽梁结构动力分析。     

基于隐式参数化模型的跨坐式单轨车辆车体多学科轻量化优化

在某跨坐式单轨车辆头车车体前期开发中,引入"分析驱动设计"理念,建立了隐式全参数化车体模型,并根据车体空间布置情况,设定了车体骨架5个厚度变量和4个形状变量的变化范围;通过试验设计建立了近似模型,得到了输入变量与性能指标之间的关系;最后进行轻量化优化,获得了满足一阶扭转模态、一阶弯曲模态及弯曲刚度多学科性能要求的前期全参数化车体模型。     

轨道交通车辆模态参数辨识方法研究

运用子空间辨识数值算法直接辨识出轨道交通车辆动力学系统的状态方程,对系统矩阵进行特征值分解后获得模态频率和阻尼比,运用稳态图来确定系统的物理极点,最后获得所识别系统的模态参数。利用此法,对轨道交通车辆垂向仿真模型进行了模态参数辨识研究。研究结果表明:如以轨道不平顺作为车辆输入、以车体和构架的位移响应作为系统输出进行辨识,则即使在噪声信号较大时,仍能获得良好的识别效果;运用仿真模型的加速度输出信号进行辨识时,车辆模态参数的识别精度受噪声影响很大;当噪声信号为原信号的5%时,以构架加速度作为输入、车体振动响应作为输出,仍能有效地识别车体的模态参数。     

差分滤波电路在机车直流电压信号采集中的应用

主要介绍差分滤波电路的原理,以实际应用电路模型进行参数计算,通过试验和仿真验证了电路的正确性,并对具体的工程应用进行了指导。     

高速铁路接触网设计参数与受流质量关系的仿真研究

弓网动态受流一直是电气化铁道关键技术之一。为深入研究电气化铁道弓网的动态受流关系,基于MSC.Marc软件建立弓网动态受流仿真模型。针对简单链型悬挂形式,在各种不同工况条件下,进行仿真计算。分析不同运行速度下接触网设计参数对受流质量的影响。     

风险管理在隧道工程监控量测中的应用

隧道工程在修建中面临很多的风险。针对隧道工程建设中的特点,运用风险管理的相关知识,结合专家经验分析,确定各数据所占权重,对隧道工程中风险管理的定义、风险识别、风险评估、风险应对等问题进行了讨论,并研究风险管理在隧道工程监控量测中的运用。     

HIDGIobal参加北京安防展展出最新安全身份识别解决方案

HIDGIobal参与11月2日在北京举行的中国安防展,展出最新产品及创新的安全身份识别解决方案,针对不同行业的独特需求,设计不同的解决方案体验区,交通及能源行业和开放式科技园的解决方案应用,让参观者更容易理解HIDGIobal解决方案在不同行业的应用范畴。HIDGIobal还展出了桌面电脑登陆解决方案,率先让参观者预览新推出的FARGO？Direct—to—Card系列证卡打印机,体验全方位的安全身份识别解决方案。     

正则回归模型正则参数的选取策略及应用

针对路基沉降分析和预测中的正则回归模型算法,分析了正则参数的选取方法.根据矩阵条件数理论和最小二乘原理,提出了以控制信息矩阵条件数和残差平方和大小的正则参数选取新策略.结合二元回归模型的计算结果表明:提出的正则参数选取策略不仅降低了矩阵条件数,也能获得较小的残差平方和值.