中间轴驱动装置固定对弹性悬挂式机车动力学性能的影响

为防止弹性悬挂式机车中间轴驱动装置横向位移过大,发生碰撞,提出了端轴驱动装置弹性悬挂、中间轴驱动装置固定连接的方式。利用多体动力学软件SIMPACK建立整车动力学模型,对比分析驱动装置悬挂方式对机车动力学性能的影响,认为采用这种悬挂方式是合理可行的。     

桥式抓斗卸船机不同形式的比较

桥式抓斗卸船机主要有自行小车式和钢丝绳牵引小车式2种形式.钢丝绳牵引式又分为单索起升单索开闭单小车牵引式、主辅小车牵引式、机械差动四卷筒牵引式、电差动四卷筒牵引式等形式,它们各有优劣,主辅小车牵引式被证明是最可靠的形式.     

一种具有鲁棒性的磁链观测器在异步电机直接转矩控制中的应用

对磁链的准确估计在异步电机直接转矩控制中具有至关重要的作用．针对参数不确定电机模型．利用Lyapunov函数方法，给出了一种基于线性矩阵不等式（LMI）的具有鲁棒性的磁链观测器设计方法．得到了磁链观测器辨识的收敛性条件：相对于基于参数辩识磁链估计方法，其计算量很小．容易满足实时性控制的要求、仿真结果表明．磁链受定转子电月且不确定性变化影响较小．具有较强的鲁捧性．     

基于非线性观测器的IPMSM无位置传感器控制

为了解决内嵌式永磁同步电机(IPMSM)无位置传感器控制中转子角度和速度估计问题,根据IPMSM的状态方程和非线性理论,设计了一种非线性状态观测器,并基于Lyapunov稳定性原理讨论了观测器稳定条件.同时考虑负载影响,加入了负载转矩的观测由于模型参数问题和采样精度问题,状态变量的观测值和实际值存在一定误差,因此对角度和速度观测值分别进行了修正.仿真和试验研究表明,改进后的非线性观测器能够准确估计转子角度和速度,可以获得良好的动态和稳态性能.     

永磁同步电机不同工况下定转子铁耗分析

永磁电机在不同的工况下产生的铁耗大小不尽相同.采用采样得到的驱动器供电下永磁电机实际电流作为激励,对电机进行二维有限元计算,分别获得了工作于空载、最大转矩电流比控制及弱磁不同工况下的磁密波形,进而计算铁耗.分别计算了12槽8极(分数槽)的试样永磁电机及24槽8极(整数槽)电机工作在不同工况下铁耗.通过二者比较分析铁耗产生的原因,经过与试验对比,结果表明该计算方式有较高的准确性,可以用于分析电机铁耗产生的原因及指导高效率电机的设计.     

浅析几种无人驾驶汽车路径规划算法

路径规划是自动驾驶关键技术之一,各种路径规划算法现已不断改进并不断涌现。本文根据全局和局部路径规划对常用路径规划算法进行分类,对几种常用的路径规划算法原理进行介绍,并分析其发展方向。     

智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术（HMIoIV）是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段。HMIoIV涉及了L0~L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统。针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人机共驾技术分成3类：单驾双控结构、串联型双驾单控结构（Traded Control）和并联型双驾双控结构（Shared Control）;并对驾驶人为因素、驾驶人模型、自然驾驶人状态监测和驾驶意图识别、串联型双驾单控结构和并联型双驾双控结构的研究方法以及权限与责任的关系进行全面综述。最后,分析总结当前智能汽车的人机共驾技术所面临的问题和挑战,并对该技术的发展趋势做出展望。     

大型集装箱船在斜浪工况下的扭矩特征研究及结构强度分析

随着大型集装箱船的发展,针对斜浪条件下扭矩载荷特性及其结构强度的分析研究日益重要.本文采用选定的某大型集装箱船开展动态载荷(DLA)分析,建立了水动力湿表面计算模型和质量模型,研究基于扭矩传递函数和主要载荷控制参数的斜浪设计波参数确定方法,分析超越概率水平对扭矩载荷计算结果的影响.考虑典型斜浪参数和超越概率水平,分析对比DLA扭矩与船舶规范(ABS和HCSR)扭矩的差异及原因,提出集装箱船扭矩载荷计算与应用的建议.在此基础上,选定3个斜浪计算工况(45°,60°和75°)开展结构强度分析,通过分析应力计算云图,研究扭矩载荷下船体结构响应的关键位置及其应力趋势.该研究可为大型集装箱船结构设计过程中船体梁扭转强度计算、舱口角隅设计、抗扭箱强度评估等方面提供有益的参考.     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

地铁车辆回转阻力系数的理论计算及试验研究

建立了地铁车辆在空气弹簧处于不同(充气和失气)工况下所产生回转阻力矩的理论模型,提出了计算方法,并进而计算了车辆在不同载荷和偏转角度的状态下的回转阻力矩和回转阻力系数。利用回转试验台测定车辆在不同工况下的回转阻力矩,通过理论计算和试验结果分析,总结出车辆在不同工况下回转阻力系数的影响因素和变化特征,验证了理论计算方法的合理性和试验结果的可信性。