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941.
桥梁监测系统中复杂结构的静力应变传感器优化配置方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
谭冬莲  肖汝诚 《公路》2006,(6):105-108
在桥梁结构状态监测评估系统中,传感器优化配置问题是监测信息经济可靠的关键,也是业内广泛关注的热点问题之一。本文以复杂桥梁结构为研究对象,提出了一套基于关心截面插值拟合误差最小准则的传感器优化配置方法,并通过实例介绍了该方法的优化步骤及验证了其有效性。  相似文献   
942.
对马来西亚东海岸铁路CTCS-2级列控系统方案进行了分析和研究;针对单线自动站间闭塞情况提出了CTCS-2级列控系统方案;通过综合比较后提出马来西亚东海岸铁路列控系统推荐方案,可为CTCS-2级列控系统在单线自动站间闭塞中的应用提供一定参考.  相似文献   
943.
建筑信息模型(BIM)是一种有效的复杂工程信息综合管理方法,为了实现隧道类岩土工程信息在BIM模型中进行清晰、规范表达的目的,将IFC标准文件针对隧道领域进行相应拓展,实现了不同平台之间信息无损交互传递.通过参数化族建模方式创建隧道构件族库,采用坐标定位的形式拼装隧道工程模型,并将所建立的模型参照IFC拓展标准进行实体...  相似文献   
944.
由于行星排功率分流式混合动力汽车的结构优势,双行星排功率分流式混合动力汽车已经成为各机构的研究重点。由纯电动模式到混合驱动模式切换的过程中存在发动机起动和发动机转矩引入,而发动机转矩瞬态响应存在迟滞,导致切换过程中动力系统的输出转矩会有较大波动。为减小波动,降低模式切换过程中的动态冲击度,本文中提出补偿滑模控制方法,对双行星排功率分流式混合动力汽车模式切换进行协调控制。首先,建立整车动力学模型,对切换过程每个模式进行分析;之后,针对发动机拖转阶段和混合驱动阶段分别采用补偿控制和基于固定边界层的自适应滑模控制,并对滑模控制进行稳定性分析;最后,结合Matlab/Simulink软件平台进行仿真验证。仿真结果表明,补偿滑模协调控制策略能够有效地减小从纯电动到混合驱动模式切换过程中的转矩波动和冲击度。  相似文献   
945.
王军  金毅  张幽彤  丁小亮  韩树 《汽车工程》2020,42(2):157-163,177
为提高柴油机节能减排的效果,简要分析了多次喷射形式及其作用,依据车辆在不同路况运行,确定了车辆对应的6种柴油机典型工况。提出了基于工况排放值约束的多次喷射分配方法,采用工况排放分摊率确定典型工况的排放限值,进行喷射次数和变化喷射组合寻优,最后结合4JB1高压共轨柴油机台架试验,以氮氧化物和烟度为衡量参数,兼顾燃油消耗率的变化,分析不同喷射组合对柴油机排放的影响。结果表明:怠速工况和中速大负荷工况宜用2次喷射,低速小负荷工况和中速中负荷工况宜用3次喷射,中速小负荷工况宜用4次喷射,高速大负荷工况宜用1次喷射,说明基于工况排放值约束的多次喷射分配方法是有效的。  相似文献   
946.
为了提出能够有效遏制超速行为的干预措施,明确已有超速行为干预措施的实际效果、适用条件、优缺点及结合措施效果,对该领域内相关文献进行了系统性综述。根据系统性综述和元分析首选报告准则(PRISMA),将超速行为及其干预措施作为关键词,分别从11个电子数据库中搜索与超速抓拍系统、反超速宣传、超速警告标志和智能超速干预系统相关文献,通过构建文献质量评价指标体系对这些文献进行评估,筛选出101篇相关文献,并对其研究结果进行了叙述性地综合分析。研究结果表明:超速抓拍系统、反超速宣传、超速警告标志及智能超速干预系统具有不同程度的超速干预效果,且受一些道路交通环境条件及人为因素的影响。具体地,对于超速抓拍系统,区间式超速抓拍系统的干预效果最好,而移动式超速抓拍系统最差;对于反超速宣传,户外广告的超速干预效果最好,但印刷类广告作用不大;对于超速警告标志,超速张贴标志具有较显著的干预效果;警告型动态速度显示标志的超速干预效果优于标准型动态速度显示标志;对于智能超速干预系统,强制型智能超速干预系统的超速干预效果最佳,自愿型智能超速干预系统效果最差;对于结合措施,多数结合措施较单个措施的超速干预效果更好。总体而言,超速抓拍系统和智能超速干预系统的超速干预效果最好,超速警告标志次之,反超速宣传效果较差,结合措施可增强干预效果。上述结果可为超速行为干预措施的选择或提出奠定理论基础。针对已有超速干预措施的局限性及影响因素尚不明朗的问题,后续研究需优化试验或调查方案,进一步探究超速干预措施的效果及影响因素,并基于大数据(如车辆轨迹、视频数据)提出新的干预措施。  相似文献   
947.
为解决区域交通信号协调控制领域中常规网络绿波模型可行域窄或无解的问题,提出了约束可松弛的网络绿波模型。应用混合整数线性规划方法构建模型,以所有路段双向绿波带宽加权和最大为优化目标,利用约束松弛方法,将干线约束和网络外圈闭环约束转变为可松弛的不等式约束。模型针对每条路段引入了0~1二元变量,表示路段的绿波是否被打断。通过模型求解,获得网络中必要的松弛路段,并打断相应的路段绿波,去除外圈闭环约束,以扩大可行域并找到最优解。算例对不同控制方案下提出的模型和其他绿波模型的绿波优化结果进行比较分析。算例显示,当网络各个交叉口采用同一化控制方案时,易于在不打断任何路段绿波的条件下找到最优解。此时,所提出的模型的解和常规网络绿波模型的解等价。当网络各交叉口采取差异化控制方案时,常规网络绿波模型无可行解,Gartner网络绿波模型仅获得非最优的可行解,而所提出的模型能够获得全局最优解。算例中只有1条路段的绿波被打断,而网络的其他路段均获得有效绿波带,且任意相交的干线绿波能够合理协调。算例优化结果表明:所提出的模型优于常规网络绿波模型和Gartner网络绿波模型,更适合复杂的城市交通网络信号优化设计。  相似文献   
948.
针对某功率分流混合动力汽车,探讨了既定模式转矩分配策略未知情况下全速域工作模式切换规则的优化问题。先在既定模式转矩分配策略未知的前提下,将等效燃油消耗与样本数字特征相结合,计算了不同荷电状态(SOC)值下各工作模式在所有可行工作点的基准综合燃油消耗率。以整车燃油经济性为优化目标,确定不同SOC值下所有可行工作点的最佳工作模式,进而得出基于车速、车轮端需求转矩、SOC值的优化后全速域工作模式切换规则,以满足不同工况下的工作模式选择需求。之后,不考虑模式切换过程对整车驾驶平顺性的影响,搭建了模式切换实施模型。再以4个新欧洲驾驶循环(NEDC)工况所构成的组合工况为目标行驶工况,将优化后全速域工作模式切换规则和传统基于逻辑门限的全速域工作模式切换规则分别应用于基于规则的能量管理策略,进行了整车燃油经济性仿真与台架试验验证。仿真结果表明:在不改变既定模式转矩分配策略的条件下,与基于逻辑门限的全速域工作模式切换规则情况相比,所提出的既定模式转矩分配策略未知情况下全速域工作模式切换规则优化方法至少可使整车燃油经济性提高7.33%。台架试验结果进一步表明,该优化方法至少可使整车燃油经济性提高6.17%。由此可见,所提出的既定模式转矩分配策略未知情况下全速域工作模式切换规则优化方法对整车燃油经济性具有较好的改善效果。  相似文献   
949.
分布式驱动电动汽车各驱动轮转速和转矩可以单独精确控制,便于实现整车动力学控制和制动能量回馈,从而提升车辆的主动安全性和行驶经济性。但车辆在回馈制动过程中,一旦1台电机突发故障,其他电机产生的制动力矩将对整车形成附加横摆力矩,从而造成车辆失稳,此时虽可通过截断异侧对应电机制动力矩输出来保证行驶方向,但会使车辆制动力大幅衰减或丧失,同样不利于行车安全。为了解决此问题,提出并验证一种基于电动助力液压制动系统的制动压力补偿控制方法,力图有效保证整车制动安全性。以轮毂电机驱动汽车为例,首先建立了整车动力学模型以及轮毂电机模型,通过仿真验证了回馈制动失效的整车失稳特性以及电机转矩截断控制的不足;然后,建立了电动助力液压制动系统模型,并通过原理样机的台架试验验证了模型的准确性;接着,基于滑模控制算法设计了制动压力补偿控制器,并在单侧电机再生制动失效后的转矩截断控制基础上完成了液压制动补偿控制效果仿真验证;最后,通过实车试验证明了所提控制方法的有效性和实用性。研究结果表明:在分布式驱动电动汽车单侧电机再生制动失效工况下,通过异侧电机转矩截断控制和制动系统的液压主动补偿,能够使车辆快速恢复稳定行驶并满足制动强度需求。  相似文献   
950.
传统的纯电驱动工程机械利用电机来模拟发动机的功能,没有燃油消耗和污染排放,符合目前节能减排的趋势,但电机调速性能和过载能力未得到充分利用;另外,动力总成发生了变化,但相应的控制策略没有充分考虑液压系统的工作特点而进行有效的优化和完善,因此,整机的动力性、节能性、操控性和安全性等均有待提高。为进一步降低能耗,提高纯电驱动工程机械的效率,提出一种基于变转速控制的定量泵负载敏感系统,并针对定压差不能满足工程机械在复杂工况下的高效性问题,提出一种变压差控制策略,使系统在不同工况下进一步满足对动态响应或节能性的需求。建立了该负载敏感系统变压差控制的仿真模型,并在某8 t纯电驱动挖掘机上对所提出的控制策略进行测试。结果表明:系统压差与先导压力变化一致,仅与操纵阀杆的位移有关,而与负载压力的变化无关。在复合运动需要大流量时可通过操作手柄使先导压力增大,实现大范围无流量饱和功能,且在整个过程中流量变化曲线平滑,整机运行无抖动现象,具有较好的操控性;在压差为1 MPa时消耗的能量仅为压差3 MPa时的2/3;在低速需要小流量时,通过操作手柄保证系统压差处于较低水平,从而降低了系统的压力损耗,提高了系统的节能性。所提出的变转速控制负载敏感系统变压差控制策略能有效降低能耗,提高系统的操控性。  相似文献   
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