基于特征选择遗传算法对混合动力汽车的研究

针对传统遗传算法优化串联式混合动力汽车时燃油经济性和排放性不佳、优化运行时间过长的问题,提出一种基于特征选择遗传算法的串联式混合动力汽车系统参数和控制策略参数的多目标优化算法,并建立以动力性能指标为约束的混合动力汽车参数优化的非线性模型,其中目标函数包含最佳的燃油消耗和排放等指标。首先对目标函数的可行解空间进行特征选择,筛选出与目标函数相关度较高的可行解,并将基于特征选择的优化方法与传统遗传算法相结合,对其控制参数进行优化。其次通过ADVISOR仿真程序,计算出目标函数的最佳燃油消耗量和排放值。仿真结果表明:与传统的遗传算法相比,燃油经济性提高9.96%,CO、HC和NOX的排放分别降低18.07%、26.71%以及15.61%,同时优化运行时间降低62.14%。     

核主泵复杂零件机器人在位自动光学检测系统开发

采用机器人在位光学检测系统实现法兰密封型面误差检测与表面缺陷识别是解决核电现场人工检修可靠性差、存在核辐射伤害等问题的有效途径,但如何在狭小空间生成无干涉碰撞扫描测量路径、实现多次测量数据融合与型面误差计算是目前面临的主要难题。为此设计了具有6自由度运动功能的机器人在位自动光学检测系统,单幅测量范围200mm×160mm～800mm×640mm、测量景深400～800mm、机器人工作半径1200mm,研究了测量系统手-眼标定矩阵计算与扫描位姿优化方法,并根据法兰密封型面完整测量需求生成扫描工位与机器人运动路径,提出面向法兰密封型面特定结构的测量数据融合与型面误差计算方法,开发出具备机器人测量路径控制、大规模测量点云预处理、三维匹配与色谱显示、型面误差计算与技术报告输出等功能的RobotScan软件。按照德国VDI/VDE标准对机器人检测系统精度进行了验证,单球直径、双球球心距的最大偏差小于0.025mm、平均偏差小于0.02mm,可满足核主泵复杂零件在位自动光学检测应用需求。     

核反应堆主冷却剂泵电机主推力轴承失效分析

针对核反应堆主冷却剂泵三种典型惰转工况,利用流体力学、摩擦学基本原理计算出各工况中主推力轴承最小油膜厚度的变化情况;对比分析轴承温升和摩擦因数辅助判断各时段轴承的摩擦状态。通过对比分析得出结论:当主泵转速高于安全转速621 r/min或惰转时间低于23 s时,轴承始终处于较理想的润滑状态;主泵转速低于危险转速88.96 r/min时,轴承润滑状况恶化,磨损失效风险增大。采用变化分析法得出轴承无顶轴油惰转失效的根本原因是顶轴油管路功能部分失效,并对当前采取的改进措施进行分析评估,为该型主泵顶轴油管路的进一步改进及惰转运行操作提供了理论依据。     

NO2-O2气氛下柴油机碳烟氧化特性及氧化机理

通过热重分析仪及无模式函数法研究了柴油机碳烟在O_2、NO_2-O_2气氛下的氧化特性及氧化机理,并探究了NO_2对碳烟氧化反应的影响机制.结果表明:在10%O_2中添加0.1%NO_2降低了柴油机碳烟氧化反应的起燃温度和燃尽温度,并且NO_2对上述氧化反应特征温度的影响效果随升温速率(10℃/min、12℃/min、15℃/min)的增加而提高;添加0.1%NO_2促进柴油机碳烟氧化反应的进行,显著降低氧化反应本征活化能;柴油机碳烟氧化过程可分成氧化前期、氧化中期及氧化后期3个阶段;随碳烟失重比的增加,碳烟氧化反应有效活化能先增后减再不变,其原因为本征反应和气体扩散作用对氧化速率影响效果的此消彼长;碳烟失重比小于65%时,NO_2能够降低碳烟氧化反应有效活化能,碳烟失重比大于等于65%时,NO_2对有效活化能的影响逐渐消失.     

基于多尺度CSRBFs的地层三维地质建模

基于矿山多源数据实现地层三维地质建模是数字矿山研究中的一项重要工作，其成果有助于矿山资源评估、生产规划编制等工作的有序进行。采用插值方法对离散采样的非均匀点状数据进行处理，是精准构建矿体模型的关键。然而，矿体建模常用的插值方法在处理数据时，很少有效顾及数据的非均匀性。基于多尺度CSRBFs插值方法，提出了一种可以处理非均匀数据的地层三维建模技术。首先从多源数据中提取非均匀的地质离散点数据集。然后，使用多尺度CSRBFs插值构建地层表面模型，插值步骤包括：①样品点获取与单位法向量计算；②通过八叉树空间索引构建层次点集；③使用多尺度CSRBFs方法在样品点集上由粗到细逐层插值，计算地层表面隐式函数；④地层隐式曲面可视化。最后，使用提出的断层建模方法在连续地层表面构建正断层、逆断层和交叉断层模型。研究表明：多尺度CSRBFs（Multi-scale CSRBF， MsCSRBF）插值方法通过十折交叉验证获得的平均误差为0.943 m，精度优于反距离加权法（Inverse Distance Weighted， IDW）和普通克里金法（Ordinary Kriging， OK），且MsCSRBF方法相比于IDW和OK方法插值运算效率更高。上述分析表明：多尺度CSRBFs差值方法能够针对非均匀数据进行地层表面模型的高精度、快速重建。     

随车起重机伸缩臂截面多目标优化

为了提高某火箭炮弹药装填车随车起重机伸缩臂的结构刚度,减轻结构质量,建立了随车起重机伸缩臂参数化模型,并对伸缩臂在水平受载状态下进行仿真分析。以伸缩臂截面尺寸参数为设计变量,借助最优拉丁超立方试验设计建立样本空间,构造响应面多项式函数近似模型。在此基础上,利用NSGA-Ⅱ型遗传算法对伸缩臂自身重量、挠度进行多目标优化。优化结果表明:伸缩臂质量减轻了24.5%,减重效果明显。文中所采用的将参数化建模、有限元分析和数值寻优相结合的优化方法,可为起重机伸缩臂截面优化提供一定的参考。     

平板冲击加载下对双相钢动态损伤演变的研究

利用一级轻汽炮以一击二的方式对2种不同热处理状态的双相钢进行加载,采用多普勒测速系统对加载过程中样品的自由面粒子速度进行测量,通过金相显微分析、纳米压痕分析对样品进行表征,探讨了双相钢的层裂损伤演变。结果表明:孔洞并没有像准静态损伤理论一样在相界面处优先形核长大,而是在马氏体内部形核,然后长大贯通形成微裂纹贯穿整个马氏体,形成穿晶断裂; 由于相界面对冲击波具有反射与透射作用,冲击波从高阻抗的相传入低阻抗的相内时会在高阻抗相内形成拉伸脉冲,从而引起层裂损伤; 相界面越多,在高阻抗相内产生拉应力并形成孔洞的几率越大,样品层裂强度也越低。     

基于POVMD和CAF的低转速齿轮箱故障诊断

针对低转速齿轮箱齿轮故障特征频率低、故障特征频率易被背景噪声淹没,使其难以准确提取的问题,提出了基于参数优化的变分模态分解(parameter optimization variational mode decomposition,简称POVMD)和循环自相关函数(cyclic autocorrelation function,简称CAF)结合的故障诊断方法。首先,通过POVMD对原始信号进行分解,选用余弦相似度度量选取敏感的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF);其次,计算其循环自相关函数谱,获得包含调制特征的循环自相关函数谱切片;最后,使用Teager能量算子(Teager energy operator,简称TEO)算法对切片解调,提取故障特征频率。同时将本方法与相关方法进行了对比分析,特征频率提取效果更加显著,仿真信号和实验数据分析验证了该方法的有效性和可靠性。