汽油机燃烧循环变动的分岔特征

对16种不同工况下的汽油机示功图进行了测量,以缸内峰值压力的试验数据为基础,应用符号时间序列分析方法,得到了汽油机燃烧循环变动的分岔特性,同时获得了汽油机燃烧循环变动随转速与负荷的变化规律。     

机场道面除冰雪车辆队形控制模型

为了解决机场道面实际除冰雪作业中方案不能完全适应环境的问题, 考虑了除冰雪过程中作业方式和航空器适航条件, 构建了具有时间约束的两阶段除冰雪作业模型; 基于机场除冰雪车辆的作业能力, 研究了机械除冰雪作业方法中多车辆的协同作业问题, 设计了基于复拉普拉斯矩阵的队形控制模型; 为了减少通讯消耗及保证通讯稳定性, 基于Henneberg序列操作方法生成机场道面除冰雪作业车辆最优通讯图, 并验证了所生成最优通讯图满足队形控制模型所要求双根条件。研究结果表明: 两阶段除冰雪作业模型能够选择不同的异构车辆进行编队作业以达到时间和效果最优; 基于复拉普拉斯矩阵和领航者方法相结合得到的控制模型与传统控制模型相比队形更稳定; 采用边有向化操作所生成的最优通讯图保证了队形中领航者和跟随者之间通讯的有效性; 在一阶运动学模型下, 基于5自主体“人”字形编队从任意位置出发能够在1 min内实现速度收敛一致及生成期望队形, 且运动轨迹中不存在绕圈、小角度转弯的情况, 符合实际作业车辆运行规则, 并能在随后的作业中保持期望队形。可见, 所构建的队形控制模型能够实现对大型异构除冰雪作业车辆的队形控制, 满足预期要求。      

基于状态空间模型的道路交通状态多点时间序列预测

以多点的道路交通状态为研究对象,把道路交通状态单点预测向多点同时预测扩展,提出了基于状态空间模型的道路交通状态多点时间序列预测方法。首先,利用道路交通状态的多点时间序列数据建立多维自回归模型,转化状态空间模型形式,接着利用EM算法估计状态空间模型参数,从而得到多点道路交通状态的状态空间模型;其次,根据时间序列数据估计系统状态,利用卡尔曼滤波算法进行一步预测,补充新的数据并更新系统状态递推预测;最后,利用某城市快速路上相邻6个交通检测器采集的多点时间序列数据验证模型的有效性,并与卡尔曼滤波单点预测方法相对比。结果表明:该模型是可行和有效的。     

短时交通量时间序列智能复合预测方法概述

短时交通量预测是智能运输系统的核心研究内容之一,已成为交通工程领域重点研究课题。对国内外短时交通量时间序列的预测方法尤其是智能复合预测方法进行概述和总结,重点介绍灰色预测模型、模糊预测、遗传算法、神经网络、灰色神经网络、神经网络集成、统计学习理论、混沌预测、小波分解与重构的方法、以及由上述模型互相组合构成的各种智能组合预测模型等,并指出智能复合预测方法是解决短时交通量时间序列预测问题的有效途径和发展趋势。     

拆油箱盖锁有妙法

骑摩托车不小心弄丢了钥匙是常事。换电门锁还比较容易,但更换油箱盖锁就麻烦了,大多是用大起子插进油箱盖两边死劲往上撬,或用手电钻钻空锁芯,再用起子撬开。盖锁虽卸下来了,但油箱的加油口也损坏了,骑行时汽油总是往外跑冒。通过解体观察,油箱盖锁的结构分为两层,本体是铝合金铸造,外面包覆了     

纵横加筋圆柱壳结构的多目标优化设计

随着潜艇下潜深度的不断增加和高强度钢材的使用以及壳体上开孔的增多，大直径环肋圆柱壳的纵向刚度不足的问题逐渐凸现出来，而纵横加筋的结构形式不失为一种有效、实用的解决方案。本文以大的容积重量比为目标，采用多目标分层序列优化法和遗传算法对纵横加筋圆柱壳进行优化分析，并以matlab为平台开发出了相应的程序，运用程序系统进行了系列多目标优化设计数值分析，得出了若干有益的结论。同时，本文开发的程序系统亦可供工程设计使用。