基于遗传算法的切割路径优化

将遗传算法用于求解加工路径优化问题．针对加工路径优化目标，即零件加工轨迹应走过零件所有内外轮廓且路径最短，给出了非确定型的多项式数学模型，并根据优化目标将其简化为点与点之间的优化．用遗传算法对加工路径优化进行了遗传编码，并对75个零件排样进行了计算机仿真计算．仿真结果显示，最优值（37129mm）为初始值（43622mm）的85％，表明该算法可行。     

远程数控仿真的一种编程实现方法

由于几何建模的复杂性和消隐算法的低效性，目前的数控仿真系统大多只能实现数控加工结果显示，而在数控加工过程实时仿真方面功能还很弱，对于基于Internet的远程数控仿真的研究则更少．为解决以上问题，提出了实现远程数控仿真的技术框架，即采用VRML建立几何模型．采用Java建立通信接口，构造虚拟环境与操作者之间的通信机制．通过构造EAI接口控制Elevation Grid结点，实现工件动态建模，采用Java applet构造NC代码解释器，并阐述了干涉校验的实现方法，实现了远程数控仿真系统．     

铁路隧道明洞高陡边坡加固防护与监测方案研究

通过对隧道明洞高陡岩质边坡受构造影响,如岩体不利结构面、坡面小型楔体在外力长期作用下,沿临空面可能形成危岩、落石甚至崩塌等灾害的分析与计算,介绍延长明洞、增加明洞回填厚度、设置预应力锚索、防护网及自动化监测系统等综合工程措施设计和实例工程加固防护与变形监测效果,供类似工程借鉴。     

加工椭圆的直线伺服刀架控制系统研究

本文通过建立实验直线伺服刀架控制系统,设计其频率响应和阶跃响应测试实验;用自编软件对实验数据进行分析,求出系统的动态性能参数,建立实验直线伺服刀架控制系统数学模型;利用MATLAB语言提供的控制系统辅助设计工具,用根轨迹法设计数字调节器;利用SIMULINK动态仿真工具、NCD优化工具对数字调节器参数进行优化及仿真.     

智能监控威力显消除隐患保安全

湖南省邵东县汽运公司"GPS车辆智能监控系统"自2005年10月投入运行以来,安全生产源头化管理全面加强,安全形势明显好转,超速、超员、疲劳驾驶等违章现象大幅度减少,经济损失明显下降,服务质量明显上升,取得了较好的经济效益和社会效益.该系统彻底解决了道路客运企业车多、点多、线长、面广、……     

探求ΔYr的基本思路及尾部下陷工况下ΔYr之探求

提出探求ΔYr(推土机铰点O每区间末在纵向垂直偏离本区间台车架基线之数量)的基本思路;按此思路对尾部下陷工况下的ΔYr进行了研究,导出了尾部下陷工况下计算ΔYr的公式;利用铲刀纵前向运动的履带式推土机模型对该工况下克服后扰及β型扰动进行了物理仿真.研究结果表明:在此工况下,无论本区间内履带下地形如何,自控系统可根据ΔYr和铲刀刃纵倾轨迹角αc的控制公式克服履带下地形的扰动,使αc最终等于期望的铲刀刃纵倾轨迹角α'.仿真结果证实了探求ΔYr的基本思路对尾部下陷工况可行,导出的ΔYr表达式使αc控制公式在此工况下的应用迈出了一大步.     

履带式推土机尾扬头陷和头扬二工况下ΔYr之探求

运用探求Δyr(推土机铰点O每区间末在纵向垂直偏离本区间台车架基线之数量)的基本思路,分别研究了履带式推土机尾扬头陷和头扬工况下的Δyr,导出了二种工况下Δyr的表达式;利用铲刀纵前向运动的履带式推土机模型对二工况下克服后扰及β型扰动分别进行了物理仿真.研究结果表明:在这二种工况下,无论本区间内履带下地形如何,自控系统可根据各工况下导出的Δyr表达式及铲刀刃纵倾轨迹角αc的控制公式克服履带下地形的扰动,使αc最终等于期望的铲刀刃纵倾轨迹角α′.仿真结果证实了导出的Δyr表达式正确,使αc的控制公式在这二种工况下的应用上迈出了关键的一步.     

基于制动轨迹检测的汽车路试模拟技术

为提高汽车制动性能检测结果的客观性,解决对同一辆汽车进行台试与路试的检测结果不一致的问题,提出路试模拟技术.该技术得以实现的关键是汽车制动轨迹的检测,具体方法是:在单个矩形测试平板的4个角,分别安装相同的压力传感器,以矩形平板的相邻边,建立平面坐标系,当车轮在平板上制动时,利用力矩平衡原理,求得车轮制动时的运动轨迹.将测试平板并排串联放置,组成路试模拟系统,可以对汽车各个车轮的制动轨迹同时进行检测.利用该方法可实现对汽车制动距离、横向位移、航向角等参数进行实时检测,从而模拟路试法进行汽车制动性能的评价.     

基于横向稳定的减速变道轨迹与跟踪控制

随着自动驾驶的发展,无人自动驾驶车辆的控制已经成为热点.而无人自动驾驶车辆的安全性和稳定性是重中之重.针对智能驾驶汽车在一定换道距离下保持稳定的减速换道鲁棒性差的问题,提出了 一种基于MPC模型预测控制器和比例积分PI控制器相结合双控制器的变道稳定性轨迹确定与跟踪控制方法.为了确定汽车行驶路线,横向与纵向位移分别由5次...     

智能网联环境下单交叉口车辆轨迹优化

为了提高信号灯前车辆的通行效率,改善交通流整体运行水平,本文从减少车辆延误和降低燃油消耗两个角度入手,在智能网联环境下,提出了一种车辆编组识别算法和针对编组头车的多目标线性轨迹优化模型(MOLP-pl)。首先对智能驾驶员跟驰模型（IDM）进行改进,调整车辆状态,减少车辆随机到达状态下车辆速度和车头时距分布的差异,同时为后续MOLP-pl轨迹优化模型的运行提供先决条件。在此基础上,以车辆编组为优化单元,通过车辆编组识别算法识别编组头车和跟随车辆,将编组头车的行驶轨迹作为优化对象并建立相应的数学模型。为了提高车辆轨迹优化模型的求解效率和精度,对其进行线性化重构,采用线性求解器计算编组头车加速度,构建编组头车最佳时空轨迹,然后,利用IDM跟驰模型计算跟随车辆的行驶速度,从而使编组车辆最大效率的通过交叉口。最后,利用SUMO构建的仿真实验表明：本研究提出的车辆轨迹优化算法可显著提高信号灯前车辆的通行效率,在三种不同的交通饱和度条件下,相对于无速度引导场景,车辆延误分别降低了8.56%、12.42%、64.79%,燃油消耗分别降低了17.21%、18.34%、12.64%;相对于逻辑控制场景,延...