船体零件等离子切割机割嘴监控装置的开发及应用

以等离子弧切割机割嘴为研究对象,分析船体零件切割机工作过程中切割电流和不同切割距离的健康指数变化,建立基于切割电流监控的切割机割嘴监控装置,确定电流传感器布置方案和合理的参数范围。试验结果表明:当切割厚度为12 mm、坡口为0°的板件时,采用切割机电流监控装置,割嘴切割距离提升了8%,零件切割质量问题数减少了56%。     

未知时变扰动和输入饱和下的智能船舶鲁棒非线性控制

复杂海况下环境多变并且船舶具有多耦合、强非线性的特点,针对智能船舶定位控制问题,考虑在未知时变扰动和输入饱和约束之下船舶的定位控制问题,结合非线性扰动观测器提出一种带辅助动态系统的鲁棒非线性控制算法。通过Lyapunov理论证明了所提出的非线性扰动观测器与控制器结合后闭环系统的稳定性和信号的一致最终有界性。利用非线性扰动观测器对环境中存在的海浪扰动进行有效的估计处理。最后,通过仿真验证了所提出的控制算法不仅能保证船舶期望的位置和艏向,而且提高了控制速度,具有较好的控制性能。     

基于isight响应面模型的白车身轻量化研究

在保持车身结构性能不变的情况下,对白车身进行灵敏度分析,根据灵敏度分析结果,选取58个零件厚度作为设计变量,在isight中采用优化拉丁超立方方法对样本采样,对白车身弯扭刚度及1阶扭转模态进行分析,采用1阶响应面方法建立白车身弯扭刚度、1阶扭转模态及质量近似模型,近似模型拟合优度值R2均大于0.9,具有高可信度,最后通过近似模型优化方法 SQP(Sequential Quadratic Programming,序列二次规划法)完成白车身减重。优化后的弯扭刚度及1阶扭转模态都达到设计要求,在材料不变的情况下,质量减轻约23.6kg;基于isight多学科优化方法结合相应有限元分析软件在车身减重方面具有很好效果。     

水下倾斜裸岩面埋设超大直径桩基钢护筒的施工方法

水中桩基设处河床冲刷严重,地形条件复杂,在倾斜的裸岩面直接安装钢护筒,钢护筒底部失衡无法定位,预先对倾斜岩面进行处理平整,再行下放钢护筒并对其进行水下封底固定,有效地解决了超大直径的桩基成孔过程中的孔内水头差,较好地保证了该类地形条件的大直径桩基施工进度和质量.     

铁路客车轮对踏面硌伤自动分析系统的研究与实现

为了解决客车轮对踏面硌伤人工分析效率低且质量不高的问题,基于大数据关联分析技术,构建了一套硌伤自动分析系统.从硌伤排查、自动分析、故障定位、统计分析4个方面分析系统的主要组成和功能,探讨了实现系统的关键技术.系统的应用提高了对客车轮对踏面硌伤分析和故障排查的效率.     

车轮踏面缺陷引起的轮轨动态响应综述

从滚动接触理论、试验与数值模拟三方面概述了轮轨关系研究现状,强调了轮轨滚动接触行为中轮轨材料动态力学性能的影响;总结了轮轨材料静动态力学性能与本构关系的相关成果;介绍了由车轮扁疤、踏面剥离/剥落、车轮多边形等典型踏面缺陷引起的轮轨动态响应研究,分析了车轮踏面缺陷对轮轨滚动接触行为和列车系统动力学性能的影响,以及车轮踏面...     

振动及噪声连续测量系统

1 引言 当列车驶过时,轮轨接触处会产生振动,该振动会通过如图1所示的传播路径传播,即通过相邻的介质 (钢轨、轨道组件、土地、空气)向四周传递,直至辐射区域.若踏面存在不连续点和异常,如车轮不圆(踏面擦伤、剥落,以及车轮多边形)、钢轨波浪状磨损、钢轨断裂、道岔和线路交叉点等,则会激发更强烈的振动.     

汽车车身漆面的维护与修补

阐述汽车车身防锈、车身拆装维修的事项和要求,以及车身漆面的维护和修补要点。     

动车运用所内9号道岔侧向通过性能研究

为改善动车运用所9号道岔侧向通过性能,分析50 kg/m钢轨9号道岔结构特点,根据钢轨表面光带特点分析轮轨接触特征,确定轮轨型面匹配的优化目标,设计道岔区曲基本轨廓形。基于多体动力学理论建立动车组-道岔动力学模型,计算动车组通过9号道岔时的动力学响应,分析钢轨廓形对道岔区侧向动力学性能的影响。结果表明,动车组通过9号道岔侧向时在大幅值转辙角作用下轮缘参与导向,轮对形成较大冲角冲击尖轨轨肩,产生较大轮轨横向力和轮缘磨耗指数。以预导向理念优化钢轨廓形,增加轮径差改变轮对运动轨迹,轮对预先向曲基本轨侧偏移,形成反向轮对横移,使轮缘接触尖轨的位置后移0.33 m,轮轨接触特征发生改变,轮轨横向力和轮缘磨耗指数分别降低9.3%、16%,安全性指标脱轨系数也有所改善,提高了道岔侧向通过性能。通过钢轨打磨实现优化廓形,钢轨表面实际光带分布符合实际预期,改善轮轨接触状态。     

基于Q学习的参数自适应S面控制方法

复杂的动力学特性及多变的海洋环境对无人水下航行器（UUV）控制器的设计提出了巨大挑战,在实际应用中,控制器的参数经人工调试后便固化,在控制过程中无法适应环境的变化。针对上述难题,该文借鉴自适应控制思想,提出一种基于强化学习的参数自适应S面控制方法,采用自适应控制方式实现不同环境下控制器参数的优化和自动整定。该方法采用Q学习算法进行训练,通过Q学习的自学习机制寻找输入状态和输出动作间的最优映射。仿真试验表明,所提方法能对控制器的参数进行实时在线调整,具备良好的控制效果和环境自适应能力。