基于神经网络的地铁牵引整流器直接功率控制算法研究

现代地铁交通车辆短间隔内重复起动停车、加速减速,车辆需要的电流处于不断变化的过程,难以建立复杂的精确数学模型,且对系统在短时间内抗负载突变的能力有较高要求。将直接功率控制理论和神经网络控制结合起来,应用于地铁整流器控制,通过建模仿真可以看出此系统动态响应较快,抗负载突变能力强,仿真结果验证了此控制方法的正确性与可行性。     

Hyundai—Kia公司新型2．0L和2．2L4缸柴油机系列

2．2L柴油机是Hyundai—Kia公司新R系列中第1款满足欧5排放标准的机型,该机以66kW／L和200（N·m）／i．达到了单级增压柴油机比功率和比扭矩的最高值,使其动力总成在达到低噪声和低燃油耗的同时具有运动车型的行驶功率,并被批量搭载于KiaSorento轿车和HyundaiSantaFe轿车。     

用极高喷油压力提高高速直喷式柴油机升功率的潜力

发动机缩缸强化是提高发动机效率的最佳途径之一,但因发动机排量较小,需要较高的升功率。研究以法国石油研究所的轿车用单缸样机试验为基础。该发动机升功率极高,且能承受高的热和机械应力。利用喷油压力高达250MPa的共轨喷油试验设备,在全负荷和部分负荷工况下进行了试验。结果表明．在全负荷工况下,提高喷油压力的措施比增大喷孔直径的措施更能提高燃油流量。这主要是因为较小的喷孔直径改善了空气卷入效果。将提高发动机的热和机械负荷限值与先进的涡轮增压系统相结合,会更有利于提高喷油压力。将高的喷油压力与高的增压压力和高的缸内最高燃烧压力相结合,能够得到极高的升功率（85～90kW）和高的燃空当量比（0．9）。     

低速磁浮轨道不平顺功率谱研究

轨道不平顺是磁浮列车振动的主要激扰源,直接关系到列车运行的稳定性和舒适性。文章基于唐山低速磁浮试验线实测的轨道不平顺数据,采用周期图法进行样本空间的谱估计,得到轨道不平顺在各空间波长的分布。分析结果表明,轨道本身结构参数、轨道安装精度和F轨的轧制工艺是产生轨道不平顺的主要原因。参考国内外成熟的铁路轨道谱线表达形式,得到低速磁浮轨道谱的拟合曲线公式,应用阻尼最小二乘算法拟合轨道谱表达式的参数,对于研究我国磁浮轨道不平顺功率谱有重要的参考价值。     

适合于感知无线电网络的动态信道分配和注水功率联合的算法

随着无线通信技术的飞速发展,传统的静态频谱分配机制与频谱实际需求之间的矛盾日益显著,频谱短缺现象日益严重.频谱资源的利用率问题成为未来移动通信发展的一大瓶颈.有效的信道分配机制能够改善无线资源的使用效率.本文将注水功率分配算法和动态信道分配算法相结合,提出一种基于小区的分布式动态信道分配算法.此算法针对感知无线电网络频谱变化的环境和多业务的环境能够提供优越的性能和自适应能力.与其他基于小区的动态信道分配算法相比,此算法考虑用户之间的公平性,显著提高频谱使用效率.     

桥梁阻尼测试与分析方法研究

研究了两种桥梁阻尼特性系数的测试与分析方法,说明了各自方法的特点和适用条件,导出了两者的转换关系。着重讨论了频率分辨率对阻尼比系数的精度影响,通过实例提出了阻尼比系数的精度判别标准。     

相关专利信息

专利名称：使用CAN通信的H-桥式多电平逆变器专利申请号：CN200610166902.8公开号：CN101202518申请日：2006.12.11公开日：2008.06.18申请人：韩国LS产电株式会社公开了一种使用CAN通信的H-桥式多电平逆变器,其通过每相串联连接多个功率单元来获得高电压。该H-桥式多电平逆变器包括：多个功率单元;主控制器;多个单元控制器;误差校正器,其每个对应于每个单元控制器设置并连接到主控制器和单元控制器,     

我国首台9600kW功率货运电力机车下线

该车是中国铁路装备技术在引进消化吸收的基础上再创新的成功典范,集成众多现代高新技术,多项关键技术将引领我国乃至世界机车技术的发展;作为中国品牌机车,该车拥有自主知识产权,是中国铁路技术装备现代化又一重要标志; 该车是目前世界上单机功率最大、技术水平最高、性能指标最先进的机车,单机牵引5000—6000吨,最高运行速度120km／h,而且具有更大的加速能力和牵引通过能力,是我国铁路货运重载主型机车。     

小波变换在轨道静态功率谱密度获取中的应用

利用小波变换将轨道不平顺信号和所得谱图信号分解到互不重叠的频带上，结合小波阈值处理技术，对小波高频系数进行阈值量化处理，滤掉其中某些频段内的干扰与噪声信号，然后对信号进行重构，从而实现了对信号的去噪和对谱图信号的平滑处理。结果表明，该方法成功地获取了轨道静态功率谱密度，有效提高了轨道静态参数信噪比和轨道静态功率谱密度图的可视性。     

Scale-Free Behavior in Weighted Stock Network

A weighted stock network model of stock market is presented based on the complex network theory. The model is a weighted random network, in which each vertex denotes a stock, and the weight assigned to each edge is the cross-correlation coefficient of returns. Analysis of A shares listed at Shanghai Stock Exchange finds that the influence-strength (IS) follows a power-law distribution with the exponent of 2.58. The empirical analysis results show that there are a few stocks whose price fluctuations can powerfully influence the price dynamics of other stocks in the same market. Further econometric analysis reveals that there are significant differences between the positive IS and the negative IS.