CRH_3型高速动车组整流器预测电流控制仿真研究

对CRH3型高速动车组牵引传动系统采用的四象限整流器,在分析了其基本原理及其控制策略的基础上,利用Matlab/Simulink建立了一种基于预测电流控制方法的四象限脉冲整流器的仿真模型。仿真结果表明,预测电流控制方法可以保持中间直流环节电压的稳定输出,实现调压稳压的功能,并且网侧功率因数近似等于1,谐波含量较小。     

基于AWE的列车集便器系统污物箱结构优化设计

以列车集便器系统污物箱为研究对象,运用ANSYS软件对箱体进行了有限元静力学仿真,分析了箱体在4种载荷工况下的应力变化,找到了箱体受力薄弱部位;在AWE的优化环境下,利用系统DOE模块,以箱体加强筋板尺寸及位置参数为设计变量,以最大应力值为主目标函数、箱体质量和安全系数为次目标函数进行了优化设计,最终使箱体结构刚度趋于良好,应力分布更加均匀,并减轻了整体质量.     

函数模糊识辨法及其在桥梁抗洪能力评估中的应用

现行桥梁抗洪能力评估方法大多需要汇流方式、雨量损失、流域平均坡度、主河槽长度等参数,令缺少相关资料的既有中小桥梁抗洪能力评估难以实施.为解决这一问题,本文提出一种基于历史水痕标定的函数模糊识辨法:建立典型断面的雨量—水位函数,利用模糊识别方法确定与实际断面最相似的典型断面,借助桥墩历史水痕和对应的暴雨强度资料标定雨量—水位函数,从而利用雨量资料,对桥梁进行抗洪能力评估.研究结果表明,该方法的理论基础可靠;只需糙率和一组历史雨量及对应水痕高程,避免了收集汇流方式、雨量损失、流域坡度、主河槽长度、流域面积等大量的勘测工作和繁琐计算;计算精度满足工程要求,可以广泛应用于中小流域桥梁抗洪能力评估.     

交流电力机车网侧变流系统实时仿真

以HXD1型机车为原型,在Matlab/Simulink仿真环境下,构建由变压器模型、四象限变流器开关函数模型以及中间直流回路模型,形成网侧变流系统实时仿真模型。采用dSPACE硬件实现了四象限变流器控制程序和网侧变流系统的闭环实时仿真,最后将实时仿真结果与试验数据对比,验证了模型的准确性。     

基于载波移相控制的脉冲整流器直流侧支撑电容电压谐波抑制研究

以电力牵引交流传动系统中两重化脉冲整流器拓扑为研究对象,以实现其直流侧支撑电容电压谐波抑制为目标,首先从理论上分析了直流侧支撑电容容量的设计方法;然后分析了稳态运行时直流侧电压高次谐波的产生机理,并重点分析了两重化脉冲整流器载波移相控制方法对直流侧脉动的影响.理论分析表明直流侧电压高次纹波主要分布在2倍开关频率附近,载波移相控制技术可以有效地抑制直流侧2倍开关频率附近的纹波电压,从而减小直流侧电压纹波系数.因此在传统直流侧支撑电容容量设计方法的基础上,加入载波移相控制可以进一步减小所设计的支撑电容大小.最后对未添加载波移相控制和添加载波移相控制的方法分别进行了计算机仿真和半实物试验测试.Matlab仿真和dSPACE半实物测试结果都验证了理论分析的正确性和有效性.     

高压脉冲轨道电路的维护与故障处理

简述脉冲轨道电路日常维护需注意的地方;根据故障处理经验,编制出通过测试数据,查找出故障原因的程序。     

基于径向基函数响应面方法的大跨度斜拉桥有限元模型修正

采用ANSYS有限元软件建立某大跨度斜拉桥试验室物理模型的三维有限元模型.基于灵敏度分析,选取模型待修正参数和用于模型修正的特征量.采用实验设计方法生成数样本,通过有限元分析提取对应的特征量信息,进而建立待修正参数与特征量关系的径向基函数响应面模型.通过对响应面模型的拟合误差分析,确定径向基函数的最优形状参数.以斜拉桥自振频率和静态索力构建目标函数.基于建立的响应面模型,采用遗传优化算法进行有限元模型修正.结果表明,采用径向基函数响应面模型拟合斜拉桥设计参数与特征量之间的隐式关系有较高的精度;基于仿真数据的模型修正有较高的精度,基于试验数据的模型修正能得到合理的结果,该方法可有效地修正复杂桥梁结构有限元模型.     

基于模糊集合理论的船舶碰撞危险度模型

为了解决多船避碰决策过程中避让行动优先级问题,提出一种基于模糊集合理论的船舶碰撞危险度确定模型。选取最近会遇距离、最近会遇时间、船间距离、相对方位、船速比5个因素建立碰撞危险度影响因素集,并确定各因素评价集、评价指标以及各参数的隶属度函数,经模糊综合评价得到船舶碰撞危险度计算模型。设置两船交叉会遇以及多船交叉会遇2种会遇局面进行仿真实验,实验结果验证了该模型的有效性。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

基于船舶火灾蔓延态势的路径规划算法研究

船舶作为海上一个独立的建筑实体,非常容易发生火灾。本文以63500DWT油船船舱作为研究对象,通过对火灾蔓延模拟仿真实验数据进行图表分析,得出了在不同工作条件下在固定检测点位置的温度,CO浓度和烟气浓度变化规律。对基于火灾实时态势的导航网格动态生成方法以及对应的逃生路径规划方法进行研究,得出动态更新导航网格的具体算法,并对传统A*算法路径节点选择问题进行改进,得出适应船舱火灾蔓延信息的最短逃生路径规划算法,通过实验验证,该算法寻路效率更优。