高速受电弓滑模半主动控制

为解决人工磁瓦表面缺陷检测质量不稳定的问题,提出了一种自动检测磁瓦表面缺陷的方法.首先利用磁瓦轮廓长度、面积等几何特征及轮廓匹配的相似度作为特征向量,采用支持向量机进行初次分类;然后再利用对凸凹缺陷的分析,得到缺陷数量和面积作为特征向量,采用最小均方误差分类器进行二次分类;最后对上述2步结果做与运算,得出最终判断.实验表明本方法可以达到正确识别率约为91.80%,错误接受率约为0.75%,正确拒绝率约为14.00%.      

2014 Ducati魔毯Multistrada 1200 S Granturismo

2010年,杜卡迪推出了强大的多用途旅行摩托车Muhistrada1200,号称“四位一体”,将跑车的刺激、旅行车的舒适、街车的方便、耐力车的越野能力集于一身。2014年,Multistrada1200再度进化,除了标准版外,杜卡迪还推出了豪华旅行版Multistrada 1200 S Granturismo。不仅为其“武装”上了第二代Testastretta11°DS发动机,而且还装备了杜卡迪“天钩”半主动悬挂系统让旅行路上的坎坷眨眼间烟消云散。     

整车模型的半主动控制研究

研究了采用磁流变阻尼器的七自由度整车模型的半主动控制。建立了半主动控制策略，进行了数值仿真，并且和主动控制、被动控制的整车模型进行了比较，其中在不同频段采用不同的加权系数。结果表明，采用磁流变阻尼器的整车模型的乘坐舒适性得到了明显改善，同时运行稳定性和安全性并无明显恶化，说明磁流变阻尼器在汽车控制中的可行性。     

半主动悬架系统对汽车侧翻稳定性的改善

为提高汽车高速弯道行驶、紧急变线行驶时的安全性,针对被动悬架系统侧翻稳定性比较差的问题,建立了半主动悬架系统模型和控制系统模型。通过控制器调整减振器阻尼力的大小,改变车身侧倾振动状态。模拟分析得到半主动悬架系统使得汽车在高速变线行驶时的侧倾角有效值下降60．9,侧倾角加速度有效值下降了64．6,侧翻因子有效值下降了35．2。结果表明利用半主动悬架系统可以有效降低汽车非直线行驶时的侧倾角与侧倾角加速度,提高了汽车的侧翻稳定性。     

机械式半主动控制橡胶节点的计算机仿真

橡胶节点的研究是为了有效解决车辆稳定性与曲线通过性能之间的矛盾,而可控的轴箱纵向定位刚度是解决这个问题的关键.为了解决这一问题,根据自导向径向转向架的设计要求,提出一种新型机械式半主动控制橡胶节点,它能够在保证车辆在具有较高稳定性的前提下,提升车辆的曲线通过能力,降低轮轨磨耗.对新型机械式半主动控制橡胶节点的基本结构及其工作原理进行了详细的介绍,并用SIMPACK对其在不同工况下的动力学性能进行仿真分析,证实了该设计方案为解决车辆稳定性和曲线通过性能之间的矛盾提供了新的方法,而其应用的可行性和可靠性还有待在实践中做进一步的论证.     

斜拉桥拉索MR模糊半主动控制研究

提出了使用MR阻尼器（Magnetorheological Damper）作为控制设备,模糊集为基础的半主动控制算法,并运用提出的算法对索-阻尼器系统进行了振动控制分析.本文方法的优势在于算法自身的鲁棒性、处理非线性问题的能力和不需要结构的精确数学模型,算法需要的输入变量少,可以解决实际工程中斜拉索的振动响应信息难以测量的困难.模糊算法的输出直接控制MR阻尼器的输入电压,与LQR-Clipped算法不同,MR阻尼器的输入电压可以是零与最大值之间的任意值.本文以实际斜拉桥拉索为例,分析了拉索在谐荷载及风荷载作用下的系统振动控制效果,数值结果表明,本文提出的模糊半主动控制算法比MR被动控制效果好,且可以减小需要的控制力,使MR阻尼器的功能得到了更好的发挥.     

由咸龙大桥的被毁谈新技术兵器攻击下的重点桥梁保障

记述了咸龙铁路公路大桥在越南战争中连续遭到轰炸，并于停战前最终遭到炸毁的历史过程，分析了重点桥梁在高技术兵器的威胁下如何提高抗毁能力和生存能力的措施。     

基于磁流变阻尼器的车辆悬架振动优化控制

针对磁流变(MR)阻尼器所固有的高度非线性特性,提出运用神经网络技术建立MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性,即给定MR阻尼器的位移、速度和期望输出力,预测所需的输入电压.同时将该逆模型与LQR主动控制方法结合形成闭环反馈控制,从而建立起基于MR阻尼器的车辆悬架半主动控制.仿真结果表明,这种半主动控制策略是可行的,较被动悬架系统其减振效果得到明显改善.     

垂向半主动悬挂装置性能试验

为降低铁道车辆的垂向振动，开发了内置可变阻尼油压减振器空气弹簧。该变阻尼能有效地衰减振动。     

半主动座椅悬架径向基函数神经网络滑模控制

针对3自由度1／4车座椅悬架模型,采用滑模变结构控制（Sliding Mode Control,SMC）的方法设计了应用在半主动座椅悬架的控制器,运用径向基函数神经网络对SMC进行优化。在Matlab／Simulink下进行仿真,仿真结果表明,采用神经网络的优化方法与传统的SMC方法相比,使实际被控对象不仅保证了系统的稳定性,提高了乘坐的舒适性,而且有效地抑制了系统的“抖振”现象。