柴油机冷启动HC在LTA沸石中吸附的分子模拟

为了对柴油机冷启动过程产生的碳氢化合物(HC)进行吸附处理,需要对冷启动过程中的HC吸附过程进行研究.以乙烯(C2H4)和丙烯(C3H6)为探针分子,利用巨正则蒙特卡罗法(GCMC)对LTA型分子筛的HC吸附性能进行分子模拟研究,获得特定温度下的纯组分和混合组分吸附等温线以及吸附粒子云分布.研究结果表明:在柴油机冷启动条件下,C3H6和C2H4在LTA型分子筛上的吸附量显示出类似的趋势,均随着压力的升高而增加,随着温度的升高而减少；当二者同时存在时会发生了竞争行为,C2H4受到的影响比C3H6要大,LTA型分子筛对C3H6的吸附效果要好于对C2H4的吸附效果；C3H6在LTA型分子筛的α笼和β笼中均有分布,而C2H4在LTA型分子筛中的分布主要集中在分子筛的α笼中,只有少量分布在分子筛的β笼中.     

Stewart六自由度并联平台动力学模型振动分析

为提高Stewart六自由度并联减振平台控制精度,采用力学分析、旋转矩阵等方法构建了减振平台的速度特性和加速度特性等动力学分析模型和Adams虚拟样机模型,并对该平台在瞬态激励下上端载物平台的位移输出情况、速度情况和加速度情况以及固有特性进行了振动仿真分析.结果表明:1)上端平台的响应较小,最大的位移出现在0.7s左右且能够很快地保持稳定;2)Stewart六自由度并联平台的一阶固有频率较小,低频特性较好,且在大范围的频率段范围内响应稳定.     

纯电动汽车电子加速踏板可靠性控制研究

为确保加速踏板信号的可靠性,采用非接触式霍尔传感器作为电子加速踏板位置传感器,对踏板位置传感器信号提出一种改进的一阶低通滤波算法,进行2次滤波消除信号突变,并结合电动汽车电机驱动特性对加速踏板位置传感器信号进行故障诊断.通过建立踏板信号控制模型仿真,测试了整个控制过程的可靠性.结果表明,踏板信号出现毛刺及过高、过低或同步误差较大等异常时能准确判断出各种故障状态,该控制方式可满足纯电动汽车电子加速踏板可靠性控制的要求.     

铜精炼过程中液化气流量实测数据有效性检测方法

针对铜精炼过程中液化气流量测量系统各传感器本身不精确、易受环境噪声以及人为干扰等因素的影响等问题,利用模糊综合评判理论和自动获取权重的混沌优化神经网络方法,通过对隶属函数的选择和综合评判权重的自适应调整,识别突变引起的误差以及连续长时间出现的误差并剔除变化较小的误差,从而提出一种铜精炼过程中液化气流量实测数据有效性检测方法。研究结果表明:在铜精炼过程中,经有效性检验的液化气标准板孔流量测量模型的质量流量最大相对误差小于2.75%,与不经有效性检验的质量流量最小相对误差相比至少低2.0%,有效地解决了实际复杂环境中多传感器实时数据采集的野值所导致的实测结果精度降低问题。     

汽油机燃油控制系统联合仿真

基于AMESim仿真软件的发动机仿真平台IFP-Engine,建立四缸直喷增压汽油机仿真模型,在Matlab/Simulink仿真软件中建立汽油机燃油量智能控制器,联合AMESim和Simulink仿真软件仿真,实现对汽油机燃油量的精确控制.仿真结果表明:使用燃油量智能控制器,空燃比可维持在14.7左右,汽油机的最大功率提高5.6%,耗油率降低6.6%.     

基于神经网络的混合电动汽车发动机特性研究

利用MATLAB神经网络工具箱建立了发动机特性的拟合和仿真模型,在此基础上得到了发动机的万有特性曲线,并对发动机的万有特性进行了分析,得到了并联混合电动汽车行驶过程中发动机的最优工作范围;研究了并联混合电动汽车驱动系统中发动机与驱动电机之间的功率匹配问题,确定了车辆行驶所需的最大功率与发动机和驱动电机功率之间的关系,据此可选择适合类型的发动机和驱动电机,实现并联混合电动汽车驱动系统的优化设计．     

神经网络方法在发动机特性仿真中的应用研究

根据发动机特性实验结果研究了发动机扭矩和转速与燃油耗及节气门开启角之间的关系.分析了利用BP神经网络工具箱对该网络进行设计的过程,建立了发动机扭矩和转速与燃油耗及节气门开启角关系的神经网络模型,即基于函数trainbpx和trainlm的模型.结果表明,基于函数trainbpx的模型的稳定性较好,而基于函数trainlm的模型的结构较简单,训练时间较短.     

基于AMESim和LS-SVM的高压共轨系统建模与仿真

为了提高高压共轨压力预测模型的精确性,采用AMESim软件建立了柴油机高压共轨仿真模型.利用灰色关联分析方法对共轨压力影响因素进行理论分析计算,并确定了高压共轨压力预测模型的输入输出变量;然后利用最小二乘支持向量机对共轨压力与主要的影响因素之间的数值关系进行了智能拟合,并利用自适应粒子群算法优化了最小二乘支持向量机的初始参数.通过20个预测样本的检测,最小二乘支持向量机模型的最大预测误差为0.079 1,平均相对误差降至0.039 6,其性能明显优于BP神经网络.     

柴油与发动机排放关系的多元分析方法研究

应用相关性分析方法和逐步回归方法分析了柴油的组分和性质与发动机的排放之间的相关性，求得了相应的相关系数和回归方程。计算和实验结果表明，相关系数较在的因子对发动机的排放的影响也较大，使用相关系数较大的因子进行回归分析时，可以得到较高的拟合精度，简化计算过程。     

电喷发动机过渡工况空燃比鲁棒控制研究

阐述了最优H∞控制理论,并将其用于电喷发动机空燃比控制;在充分考虑外部干扰和系统模型不确定性的情况下,讨论并制定了最优H∞理论控制策略.采用面向对象的GT-Power仿真软件,从物理模型出发建立了电喷发动机仿真模型;用Matlab/Simulink软件建立起相应的最优H∞控制器和PI控制器;最后运用Matlab/Simulink与GT-Power的接口,建立电喷发动机实时控制系统.仿真结果表明:最优H∞控制相对于PI控制具有更好的鲁棒稳定性和抗干扰能力,提高了空燃比的控制精度.