高速齿轮风阻功率损失的参数化仿真计算

随着现代工业技术的发展,人们对机械传动系统的效率和可靠性要求越来越高。在各种机械传动中,齿轮传动以结构简单、承载能力大等优点而被广泛应用于各类机械设备之间的动力传递过程中。但由于齿轮啮合时存在很强的非线性因素、齿面摩擦力作用,使得齿轮箱内部产生强烈的气流流动现象,从而导致了大量能量消耗并引起噪声污染,因此研究齿轮箱内流场特性及其影响规律具有重要意义。本文主要针对某型号高速齿轮箱进行数值模拟分析,通过改变齿轮转速获得不同工况下齿轮箱内部流场分布情况,进而得到相应的速度矢量图及压力云图,为进一步优化齿轮箱设计提供理论依据。     

Application of frequency estimation algorithm based on a single vector sensor in underwater acoustic communication

1 Introduction1 An acoustic vector sensor (AVS) simultaneously measures the acoustic pressure and the components of acoustic particle velocity which render the basis for developing new signal processing methods[1-2]. The higher processing gain can be obta…     

Min-norm spatial spectrum based on acoustic vector-sensor linear array

1 Introduction1 The Min-Norm(MN) algorithm was proposed by Kumaresan and Tufts[1] for estimating the DOA of targets applied at pressure sensor arrays. It has been proved that lower bias and higher resolution of DOA estimation using the MN algorithm is obt…     

基于便携式排放测试系统与BP神经网络的大型客车排放预测

以大型客车为研究对象,在长沙市的不同道路工况下进行了车载排放测试,借助道路测试得到的数据,利用BP神经网络,以逐秒的速度、加速度、比功率和油耗数据为输入,建立CO2、CO和NOx的排放预测模型,并用部分试验数据进行了验证.结果表明,CO2、CO和NOx预测结果的总体相关系数R为0.9167,线性高度相关,在整体误差水平...     

基于相移变压器的双桥整流器研究

提出了一种采用相移变压器的双桥12脉冲整流器拓朴结构,对其工作原理进行了具体的介绍,并且分析了相移变压器的功能以及消谐原理.最后对这种拓扑结构进行了仿真和实验研究,结果表明这种整流器系统具有优良的工作性能,具有很高的实际应用价值.     

基于Simulink的单相矩阵变换器的研究

介绍了矩阵变换器(MC)的优点,在此基础上分析单相矩阵变换器的工作原理、拓扑结构及推导过程,并基于Simulink进行仿真研究.以此来证明这种变换器的优点.通过仿真结果,发现这种交-交变换器具有输出频率连续可调、输出电压波形存在畸变,但在一定范围内连续可调、输入输出电流较接近正弦波等优点,发展前景大,值得进一步研究.     

无人机辅助通信的联合功率分配和轨迹规划研究

为了提高系统传输性能和频谱利用效率,基于设备对设备直连通信系统的无人机辅助通信系统频谱共享规划,将无人机作为中继为远距离设备进行信息传输,提出了一种基于块坐标下降法的功率分配和轨迹优化算法,采用双凸差分规划研究固定无人机轨迹下的功率优化问题,提出了两步轨迹优化方法解决固定功率下的轨迹优化问题.该算法在满足信息因果约束,系统传输功率约束和无人机和地面点对点共存通信的约束下,最大化接收方的吞吐量.仿真结果表明：该算法在多种情况下均能具备有效性且能够有效优化接收方的吞吐量.     

我国二代卫星导航系统定位技术研究

导航电文是卫星系统的一项关键技术,导航电文内容中卫星的星历反映卫星的在轨状态,主要讨论了第二代卫星定位导航系统的导航电文的内容设计和最小二乘估计方法在接收机定位中的应用。     

2006年上半年中国乘用车市场分析

全年的市场销量净增长估计为90万辆左右,由于上半年不算微型车的市场净增长已超过70万辆,因此今年全年不包括微型车的乘用车的总销量为410万辆,其中,7月可能是乘用车销售的最低点,全月销售约28万辆左右。[编者按]     

多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法

轨迹聚类在船舶行为分析与海事监管等领域发挥着重要作用。船舶轨迹存在长度与采样率不一致、结构差异明显等特点,在大范围水域难以实现大量船舶轨迹的高精度与快速聚类。针对该问题,在利用船舶自动识别系统获取海量船舶历史航行数据的基础上,提取与船舶航行行为、船舶交通密度相关的位置特征点,进而提出了多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法。针对船舶航行时在大多数情形下具有保向、保速的特点,采用数据压缩的方法捕获船舶航行状态以及船舶航向发生显著变化的轨迹点,作为船舶轨迹结构特征点;针对目标水域中某些特定区域常存在船舶交叉会遇的情形,利用概率密度估计法分析船舶交通流的空间分布特点,并提取船舶会遇局面下的轨迹点,作为船舶交通流特征点;为剔除2类特征点中的异常值,采用密度聚类算法对特征点进行聚类,进一步提高特征点提取的可靠性,并将聚类结果中每类特征点的中心作为代表性特征点;统计途经代表性特征点的船舶轨迹分布情况,将具有相似分布的船舶轨迹视为同一类。实验结果表明：相比于常用的K-medoids聚类、层次聚类、谱聚类和DBSCAN等方法,提出的轨迹聚类方法在成山头水域、长江口南槽水域及舟山水域等典型区域均可获得优异的聚类...