摘要:为更全面、真实反映轻型车的排放水平,在实际行驶排放(real driving emission,RDE)试验中考虑车辆冷启动排放有其必要性。为此,选择1辆符合国六排放标准的轻型汽油车完成8次RDE试验,并将其冷启动排放纳入市区总排放中评估。结果表明:冷启动行程的CO、NO_x和PN排放对市区总排放的平均贡献率分别高达28.3%,31.9%和39.8%。从冷启动全程来看,CO和CO₂排放与平均冷却液温度具有良好的相关性,而NO_x和PN排放则与平均车速明显相关。此外,8次试验冷启动排放结果差异较大,这与冷启动最开始50 s内动力学参数v·a_pos(速度与正向加速度乘积)密切相关。建议在完善考虑冷启动排放的RDE测试程序时对冷启动初始阶段(如冷启动的前50 s)的动力学参数进行严格限定。

摘要:为提升动力锂电池包的散热性能和能量密度,基于半导体制冷方案,提出一种多目标优化设计方法,对动力锂电池包的排布间距和半导体制冷量进行优化设计。基于建立的半导体制冷方案的热分析模型,采用拉丁超立方试验及径向基函数(radial basis function,RBF)、响应面法(response surface methodology,RSM)、Kriging代理模型方法建立最高温度、最大温差及间距体积的近似模型。以最大温差和间距体积为目标,最高温度为约束建立电池包散热优化模型,运用多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MOGA)进行寻优求解,并通过实验验证优化方案仿真结果的可靠性。优化后仿真结果表明:电池模组间距体积减小了32.42%,最大温差降低了13.64%,最高温度降低了0.53%,该方法显著地提升了电池包的散热性能和能量密度。

摘要:为降低锂离子电池传感器故障对电动车辆安全与性能的影响,提出了一种基于观测器的电池传感器故障诊断方法。结合锂离子电池电热耦合动态模型,构建2个扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)观测器,估计电池单体的状态量,对比状态量估计值与传感器测量值以生成残差,并使用累计和(cumulative sum,CUSUM)测试方法进行残差评价,根据残差组合的不同响应情况实现锂离子电池电流传感器、电压传感器以及表面温度传感器故障的诊断与分离(fault diagnosis and isolation,FDI)。在不同的传感器故障情况下对诊断方法进行测试,结果表明,该方法能够及时准确地对锂离子电池单体3种传感器故障进行诊断与定位,性能表现优异且易于实施。

摘要:针对柔性作业车间动态调度问题构建以平均延期惩罚、能耗、偏差度为目标的动态调度优化模型,提出一种基于深度Q学习神经网络的量子遗传算法。首先搭建基于动态事件扰动和周期性重调度的学习环境,利用深度Q学习神经网络算法,建立环境行为评价神经网络模型作为优化模型的适应度函数。然后利用改进的量子遗传算法求解动态调度优化模型。该算法设计了基于工序编码和设备编码的多层编码解码方案;制定了基于适应度的动态调整旋转角策略,提高了种群的收敛速度;结合基于Tent映射的混沌搜索算法,以跳出局部最优解。最后通过测试算例验证了环境-行为评价神经网络模型的鲁棒性和对环境的适应性,以及优化算法的有效性。

摘要:针对制造系统中考虑路径冲突的AGV (automated guided vehicles)与机器集成调度问题,提出一种基于时间窗和Dijkstra算法的离散型鲸鱼优化算法。首先,以最小化最大完工时间为目标,建立AGV与机器集成调度的数学模型,并采用一种三段式编码实现AGV和机器的集成编码,建立连续空间与离散空间之间的映射关系;然后,为了保证初始种群的质量和多样性,设计一种结合混沌映射和对立学习的扩展型GLR (global,local,random)种群初始化方法;运用Levy飞行算子和阈值重启操作进一步提高算法的全局搜索能力;最后,为了提高算法的局部搜索能力,引入结合问题特点的变邻域搜索算法。标准算例仿真实验和柔性仿真实验证明了该算法解决AGV和机器集成调度问题的可行性和优越性。

摘要:随着增材制造技术的快速发展,基于三周期极小曲面(triply periodic minimal surface,TPMS)的点阵结构因具有轻质高强度、连通性好、拓扑结构可控等优点,在结构轻量化设计、生物植入物中得到广泛应用。但TPMS点阵结构的建模存在过程繁琐、易出错、计算时间长等问题,如何高效、稳定地建模出具有复杂轮廓的TPMS点阵结构成为亟待解决的问题。笔者基于TPMS和体素距离场提出了一种复杂轮廓TPMS点阵结构的建模方法。通过移动立方体法构建TPMS单元三角面片模型;基于点与几何模型的拓扑位置关系,将空间中的点体素化,并提取模型轮廓边界的点。通过计算边界点的距离场,并与TPMS的距离场进行布尔运算,实现复杂轮廓TPMS点阵结构的建模。实例验证表明,该方法能够高效、稳定地建模复杂轮廓TPMS点阵结构。

摘要:缸内进气量作为电控系统喷油和空燃比前馈控制的基础,对扭矩控制和排放性能至关重要。为了更简便、准确地估算缸内进气量,提出一种面向控制的充量模型,并基于Simulink软件完成该模型的搭建。引入GT-POWER仿真工具辅助标定,完成对充量模型中进气道传热因子、缸内驻留废气关键参数和气门实际流通面积的标定。最后将充量模型计算结果分别与仿真结果及台架试验结果验证对比,提出的充量模型稳态进气量的计算误差均在5%以内,表明提出的充量模型为发动机系统控制提供了一种较为可行的方法。

摘要:针对不同工况下的数据无法直接训练并用于检测的问题,提出一种基于迁移成分分析和词包模型的诊断算法,对于用作训练的有标签源域数据和用作检验诊断的无标签目标域数据。首先使用短时傅里叶变换将两者转换为频域数据,其次通过迁移成分分析将两者的频谱能量映射到同一分布以建立相应的词包模型作为数据的特征,最后在源域数据的词包模型上训练出合适的分类器从而进行诊断。在西门子SQI-MFS平台实验数据集、凯斯西储大学公开数据集及机械故障预防技术协会MFPT (machinery failure prevention technology)数据集下的实验结果表明该算法是有效的。

摘要:针对主动悬架耗能而限制其在电动汽车中的应用问题,采用永磁(PM)直线电机作为主动悬架系统的执行机构,建立了整车动力学模型,研究了车辆动力学性能与能量回收能力之间的关系。基于最优控制理论设计了主动悬架LQG控制器,采用层次分析法(AHP)和粒子群优化(PSO)方法优化了控制器设计参数,提高了车辆动力学性能和能量回收能力。为了实现模式切换,提出了一种新的多模式切换控制策略。在控制策略中引入舒适性因素,该因素可由驾驶员调节或根据车辆行驶状态进行选择,从而实现了不同模式下的策略切换。仿真结果表明,所提出的多模式切换控制策略显著优于传统主动悬架控制模式,从而全面提升了整车动力学性能和能量再生能力,为悬架馈能控制策略提供指导。

摘要:针对基于目标检测方法的桥梁表观病害检测存在检测精度低、误检率和漏检率高的问题,提出一种改进YOLOv3的高准确率桥梁表观病害检测识别方法。为实现局部特征和全局特征有效融合,在YOLOv3的检测层中添加固定分块大小的池化模块,并在YOLOv3的特征提取网络中引入了DenseNet密集型连接网络结构以增强桥梁病害特征在网络中的传播和利用效率,提高检测效率,采用数据增强技术来扩充样本图像以解决现有桥梁病害数据集样本数量不足的问题。实验结果表明,改进后的YOLOv3在桥梁表观病害检测上的平均准确率比原YOLOv3提高了3.0%,且模型训练时间减少了33.2%,同时降低了对桥梁表观病害检测的误检率和漏检率。

摘要:由于磁流变液存在颗粒自磨损以及颗粒与磁流变制动器工作壁面的摩擦问题,会影响电梯磁流变制动器的制动效果,因此对磁流变液的摩擦学性能进行分析非常关键。通过以石墨、油脂作为添加剂,制备4种硅油基磁流变液。利用四球摩擦试验机模拟磁流变液在电梯传动装置中的运行工况,记录摩擦系数的变化,并用影像显微镜观察和测量磨斑大小。通过流变仪测量磁流变液在摩擦实验前后流变性能的变化,分析磁流变液在装置中的摩擦磨损对其性能的影响。结果表明:添加剂在一定程度上对磁流变液具有减摩作用,摩擦后的流变性能均有所增大;所配制的编号3磁流变液具有低零场黏度、高磁致剪切应力、较好的稳定性,是适用于曳引电梯磁流变制动器中的磁流变液。

摘要:针对周刃磨损值测量误差大的问题,提出了基于磨损区重构的铣刀周刃磨损的评价方法。从视频显微镜获取的磨损区图像出发,建立三维重构与曲面展开映射模型,实现周刃后刀面磨损区的三维重构以及螺旋面的近似平面展开;应用几何变换,实现第1、第2后刀面磨损区的平面表示及其共面表示,从而得到等效平面磨损区。通过对等效平面磨损区的分析,得到后刀面磨损宽度和磨损面积,进而对铣刀周刃磨损进行评价。在对四刃铣刀的磨损(切削时间为57 min)进行实证研究后发现用重构法得到的磨损宽度、面积相比于用直接法平均增加了0.16 mm和0.067 mm²,增率为17.0%和14.9%。研究结果表明了重构法的可行性和准确性。