基于流量匹配的泵控挖掘机动臂能耗特性分析

为解决泵控非对称缸两腔所需流量不相等的问题,在轴向对称柱塞泵的基础上,提出一种能够平衡非对称缸流量差的变量非对称泵控缸闭式方案。通过控制变量非对称泵的斜盘角度实现对非对称缸的运动方向与两腔流量的控制,并将其应用于负载敏感液压挖掘机动臂回路中。为分析该方案的可行性,利用AMESim软件建立系统仿真模型。通过仿真分析,对比了变量非对称泵控系统与传统负载敏感阀控系统动臂运行特性和能耗特性。结果显示,采用变量非对称泵控系统动臂运行更加平稳,能耗降低36.9%。     

四配流窗口轴向柱塞马达机液耦合仿真分析

针对工程机械回转机构能耗大的问题,分析了四配流窗口轴向柱塞液压马达实现回转执行机构能量回收方法的原理。物理样机实验对泄漏和内部接触应力研究存在一定困难,且样机试制成本高、周期较长。鉴于以上情况,提出一种机液耦合仿真分析实验方法。通过AMESim和RecurDyn共同联合搭建仿真平台,得到四配流窗口轴向柱塞马达对应于不同工况下柱塞副、滑靴副间的的瞬态应力应变。仿真结果表明,四配流窗口轴向柱塞马达结构设计合理,并验证了联合仿真方法的可行性,为后续结构改进优化提供参考依据。     

基于结构整体的有限元计算分析

以高层立体车库系统为例，通过对大型钢结构体系的受力分析，论述了用可视化有限元软件Algor-ViziCAD进行结构分析的全过程：力学建摸、计算载荷确定、有限元可视化建摸、有限元可视化校核、数据处理等。     

基于神经网络的空燃比分析

通过比较发动机多工况排放的台架测试与基于燃烧产物成分的化学平衡方程推导结果,表明各种以燃烧产物组分分析空燃比（A／F）的方法所得值不同。提出以神经网络非线性映射能力,建立发动机各工况点燃烧产物组分和A／F之间的相关关系,以已知信息作为神经网络的输入和输出,构建训1练样本。经过对样本的学习和训1练,应用其内插和外推的泛化能力,实现以燃烧产物组分来精确映射空燃比A／F。消除了各种方法映射A／F的适用条件限制,提高了整个工况范围的A／F映射检测精度,为进一步改善发动机的排放污染提供了参考依据。     

非对称泵控系统势能回收理论研究

通过对非对称泵控差动缸系统势能回收效率进行研究,在理论分析的基础上建立势能回收过程的数学模型,分析蓄能器压力对能量回收效率的影响规律;建立势能回收系统的物理仿真模型,对势能回收过程进行仿真研究。结果表明：与普通气囊式蓄能器相比,采用恒压蓄能器进行能量回收可以避免在势能回收过程中,非对称泵从马达工况转化为泵工况而无法回收剩余能量;当负载为10 kN时,采用恒压蓄能器最大节能效率可达到29.8%。通过数值分析计算得到负载下降过程中蓄能器最优压力曲线,可为后续势能回收蓄能器的选型提供理论上的指导。     

桥式起重机随机应力谱获取及疲劳剩余寿命估算

为估算桥式起重机金属结构疲劳剩余寿命,保证起重机使用安全,需要获取结构疲劳核算点应力谱。起重量、起升卸载位置和起重小车是否过中点是获取应力谱的特征参数。通过现场采集特征参数数据,经统计检验,建立特征参数的概率分布模型。采用拉丁超立方抽样,产生特征参数随机数样本,以动态仿真计算疲劳核算点的应力—时间历程,以雨流计数获得双参数应力谱,运用Forman公式估算疲劳剩余寿命。用上述方法对样机进行仿真计算,获得检测周期内10级应力谱,剩余疲劳寿命为32.8年,与试验应力谱计算的疲劳剩余寿命误差为6.26%。试验结果表明,采用仿真应力谱替代试验应力谱进行疲劳剩余寿命评估是可行的,所提出基于"实测+统计+抽样+比对+仿真"组合策略的起重机载荷谱获取和疲劳剩余寿命评估方法,具有周期短、成本低的优点。     

碳平衡法测量汽车油耗的误差影响因素分析

推导碳平衡法测量油耗值和燃油碳氢组分之间的关系及有关参数误差对碳平衡法测量油耗值的影响,并将碳平衡法测量的汽车油耗与试验值进行对比.分析表明:气体分析仪的测量精度、燃油特性、燃油密度、以及温度、气压测量的准确度都影响碳平衡法测量值的准确度;温度测量误差对碳平衡法测量准确度的影响可达4.6%,碳质量比误差对碳平衡法测量准确度的影响为1.3%;CO2、CO、HC的测量误差对碳平衡法测量准确度的影响小于1%.     

基于神经网络的复杂结构映射建模和优化方法

运用结构力学方法建立易于解析的大型结构平面模型；采用商业有限元软件建立能精确反映结构真实受力的空间模型。求解得到2种模型各单元内力，将平面模型单元内力作为输入，空间模型的内力作为输出而构造样本集。利用神经网络的非线性映射能力，通过样本训练提取其特征和本质联系，以获得具有内插和泛化能力的映射模型，为后续优化设计奠定了基础。     

大惯量高频启停液压回转机构节能驱动技术综述

在许多机械装备中,大惯量高频启停回转机构中存在能量损耗大、资源利用率低及启制动性能差等问题,为此,对回收大惯量高频启停回转机构制动能量的节能驱动技术进行了综述。首先,介绍了传统液压驱动回转机构的工作原理,以及造成能量浪费的原因;然后,从液压式储能、电力式储能、电液式储能和机械式储能出发,分别介绍了国内外关于大惯量高频启停回转机构节能驱动技术的研究成果;最后,分析总结了这4种方式各自的优、缺点。研究结果表明：在现有节能系统中,通过增加相关储能元件来实现能量回收的技术存在一定的问题(比如元件本身存在能量消耗、增加的元件会增加系统复杂度、储能过程中能量转换过程也存在能量损失),因此,减小节能驱动系统中增加的元件数量、改进并提升元件性能、完善不同元件之间的匹配性是节能驱动技术的重点及难点;研制新型高效储能元件、实现大惯量高频启停回转机构节能驱动过程集成化、将智能算法与能量回收技术相结合是节能驱动技术未来的发展趋势。     

基于四配流轴向柱塞马达的制动能回收方法

针对大惯性回转机构在制动时,动能都以热能的方式损失的问题,提出一种四配流轴向柱塞马达和蓄能器结合的制动能回收方法。不同体积、初始压力的蓄能器对惯性负载的回转制动能的回收和再利用的效果不同,为寻求较合理的蓄能器参数以达到较高的能量回收效果,手动调整仿真参数较为繁琐,提出采用基于多核CPU的快速并行优化方法用于蓄能器参数优化。首先,大惯性负载的驱动机构采用四配流轴向柱塞马达,其能量系统回收模型在Simulation X搭建,进而导出成具有CVODE求解加速的可执行程序,脱离仿真软件平台,在Windows操作系统独立运行;然后,利用导出的可执行程序与VC++进行二次开发,以微粒群算法解决特定工况下蓄能器选型的问题,充分利用多核CPU实现并行优化以提高仿真速度。仿真结果表明,在特定负载下得到优化后的蓄能器的参数,蓄能器回收并释放的能量占惯性动能的24.5%,回收油液全部得到释放。采用基于多核CPU的并行优化方法,仿真效率提高了10倍以上,该方法对系列化液压产品的快速开发具有一定的借鉴价值。