新能源汽车严寒环境下充电性能测试研究

文章选取适合严寒环境下使用的新能源汽车,分别包括新能源乘用车和新能源商用车两种,分析其在严寒环境下的充电性能,通过其充电时间和充电能量得出其充电速率,并分析得出充电环境对充电速率的影响。     

基于双轴速率转台的IMU440惯性测量单元快速标定方法与实验

在捷联惯导系统中,惯性器件的确定性误差是系统误差的主要原因之一。为了提高惯导系统的输出精度,必须对这一误差加以补偿。以美国Crossbow公司开发的IMU440惯性测量单元为对象进行了快速标定实验,建立了陀螺仪和加速度计的误差模型方程,提出了用于辨识陀螺仪和加速度计误差模型参数的速率和位置标定法,根据两种标定方法得到了IMU440惯性测量单元的误差模型,最后对误差模型进行了校验。实验结果表明,误差补偿后的惯性器件输出值可以很好地接近理想输出值,大大降低了捷联惯导系统的输出误差。     

新型整体卸荷式板桩结构在某挖入式港池中的应用

吹填流泥地基采用真空预压浅层加固的主要目的是为深层地基处理提供稳定的工作面,因此其控制指标是浅层加固区地基承载力或不排水抗剪强度,但是目前的沉降速率卸载标准主要服务于控制工后沉降。为合理确定卸载时机,根据软黏土不排水抗剪强度与有效固结应力的关系、剩余沉降与沉降速率的关系,并考虑卸真空对软黏土抗剪强度的影响,推导得到了浅层加固沉降速率卸载标准公式。浅层加固沉降速率卸载标准与地基承载力或软黏土不排水抗剪强度需求、真空预压荷载、加固厚度、竖向排水体间距、固结系数等有关。工程实例表明该方法确定的沉降速率卸载标准与工程实际基本相符。     

基于FGU的船体变形测量技术中时间延迟补偿方法研究

基于光纤惯性测量单元(Fiber Gyro Unit,简称FGU)的角速率匹配法是船体变形测量技术的发展方向,但是在实际应用中两套测量单元之间存在时间延迟,会影响船体变形测量精度。该文分析了时间延迟的产生机理以及时间延迟对变形估计的影响。并基于二阶马尔科夫模型对船体变形建模,建立卡尔曼滤波状态方程和量测方程,提出了一种时间延迟补偿方法,将时间延迟扩充为状态量,对其进行实时的估计和补偿。最后通过仿真并结合实船试验数据,对比分析了时间延迟补偿前后的变形估计效果,验证了此方法的有效性。     

基于SimulationX的船用高压共轨燃油系统仿真

使用SimulationX软件建立船用柴油机高压共轨燃油系统模型。通过仿真计算,研究高压共轨燃油系统中影响供油、喷油的因素及轨压波动规律。凸轮转速越大,进油持续时间越短,进油频率越高;油泵齿条位移越大,进油流量峰值越大。共轨管内因压力波传递存在明显波动,波动频率高,波动幅度接近供喷油过程变化幅度的70%。轨压越高,喷油速率峰值越大,柴油机经济性能更好,但影响运行寿命。     

工后沉降双指标控制理论在某公路软基处理中的应用研究

高等级公路建设越来越多地延伸到软土地区,但工程中采用的工后沉降量指标并不能完全消除路面开裂及不均匀沉降等病害的大面积发生。基于此,在提出软土地区公路建设工后沉降量及沉降速率双指标控制理论的基础上,确定了软土地区高速公路工后沉降速率控制标准,并以济(宁)—徐(州)高速公路济宁南四湖地区某高填土路段湖相软土地基处理工程为依托,在进行不同地基处理方法下工后沉降特性研究的基础上,依据工后沉降双指标控制理论,提出了适于该工程的公路软土地基处理技术,研究成果可供类似工程的设计参考。     

高Mn高Si TWIP钢显微组织与力学性能

通过金相、拉伸、透射电子显微镜以及断口扫描等手段,研究了高 Mn,Si的Fe-Mn-Si-C合金的微观组织结构和力学性能特点,并研究了不同应变速率对Fe-Mn-Si-C合金力学行为的影响.研究结果表明:Fe-Mn-Si-C合金经1000℃×1h固溶处理后的原始组织为奥氏体,在奥氏体基体分布大量的退火孪晶.所有试验合金都...     

温拌及热拌沥青混合料降温特性分析

为研究热拌及温拌沥青混合料降温特性,采用车辙板试件进行试验,分别在110℃和130℃初始温度条件下,测试热拌沥青混合料、“路博”温拌沥青混合料和“Sasobit”温拌沥青混合料的降温特性,试验结果表明:混合料初始温度越高,降温速率越快,初始温度为110℃和130℃的车辙板经25 min后温度接近,分别为66℃和68℃;...     

金属疲劳裂纹扩展速率的贝叶斯正则化BP神经网络预测

人工神经网络是进行预报裂纹扩展率的一个重要方法。文章针对不同金属的疲劳裂纹扩展速率分别建立贝叶斯正则化BP(Back Propagation)神经网络,将各材料在不同应力比R下的疲劳裂纹扩展速率试验数据分为两部分,一部分用来进行训练网络,另一部分用来测试训练好的网络,检验其泛化能力。将从文献中获取的4种不同金属材料的疲劳试验数据作为算例,来检验网络的性能。计算结果表明贝叶斯正则化BP神经网络不仅对训练样本有很好的拟合能力,而且对于未训练过的测试样本也有较好的预测能力,即有较强的泛化能力。同时,指出了建立网络时减少门槛值附近的试验样本点,可以提高网络的预测能力。研究结果表明,该方法可以方便地获得不同应力比R下的疲劳裂纹扩展速率,从而达到减少试验次数,充分利用已有数据的目的。并且可以进一步应用于其他金属的疲劳裂纹扩展速率的预报。     

ORPR公平性算法研究

本文介绍ORPR节点模型.针对ORPR节点中光缓存容量较小,分析了ORPR网络和RPR网络在实现公平性时的不同,讨论了ORPR网络中的公平性原则,提出一种适合ORPR网络的公平性算法,给出了算法的实现方法,并和RPR的典型公平性算法做了比较.该算法通过一个在环中和发送数据流相反的方向循环流动的速率控制帧,将各个节点的速率信息分布在整个ORPR网络上,从而实现共享某链路的各个数据流公平的分配带宽资源,能够实现整个ORPR环网的公平性与高的链路带宽利用率.算法的一个显著特点在于不采用传统的缓冲器占有量监测来调节速率,其前摄机制可以有效保证各个数据流流量在发送时就受到控制,从而使该数据流在途经环中节点和链路时,不会发生拥塞现象,因此适合于缺乏缓存的ORPR网络.