FlexRay车载网络管理数据调度的研究

为确保汽车通信构架FlexRay的高效实时运行,需要尽可能地简化网络结构设计、降低通信复杂程度,良好的车载网络管理能够实现这些功能.简述了FlexRay通信协议和数据帧结构,在对比两种网络管理机制之后,提出了一种基于新规范的FlexRay网络管理方法.以其基本规范为依据,对网络管理数据的调度进行了分类,设计了数据的动态...     

基于变传动比的线控转向前轮转角控制

提出一种基于混合智能变传动比技术的前轮转角控制算法;分析了车辆转向性能和转向稳定性的影响因素,利用模糊神经网络设计以控制车辆转向性能为重点的传动比控制器,利用直线拟合方法设计以转向稳定性为重点的传动比控制器,然后应用模糊软切换技术对两传动比进行切换融合,最终得出兼顾转向性能和转向稳定性的恰当总传动比;利用该传动比直接控制前轮转角,并将控制策略进行仿真实验;实验结果表明总传动比不仅在数值范围和曲线形状上更接近理想传动比,而且将对应的峰值速度控制在110km/h左右,优于其他两个分传动比的控制效果;用该传动比控制的整车稳定性和前轮路径跟踪能力较好,可见整个控制策略的有效性。     

改进LS-SVR在线控转向系统容错控制中的应用

针对现阶段容错技术中对于不可直接测量变量往往采用易受扰动影响的观测器这一缺点,提出一种基于鱼群算法优化的最小二乘支持向量回归机（LS-SVR）方法用于代替传统的观测器。该方法利用鱼群算法迭代求解LS-SVR中出现的矩阵方程,从而避免了矩阵求逆过程,减少了LS-SVR算法的训练时间,并且能取得最优解。将LS-SVR应用于容错控制中的质心侧偏角估计,一个训练好的LS-SVR包含了质心侧偏角的冗余信息,可以代替观测器进行估计输出。通过仿真实验表明,所提方法收敛速度快,抗干扰能力强,效果明显提升。     

线控转向汽车传动比智能控制策略的研究

以线控转向汽车的传动比控制为重点进行研究,提出了传动比智能控制策略,旨在进一步改善系统的转向性能。针对转向系统的不确定性、非线性的特点,在原有基于模型控制方法的基础上,研究了模糊控制和模糊神经网络在传动比控制中的应用;首先利用模糊控制技术设计传动比控制器,然后研究了模糊神经网络的结构和算法,利用模糊神经网络对理想传动比控制进行改进,实现了输入变量隶属函数中心值和宽度的在线调节,进而对传动比进行优化;从仿真结果可以看出基于模糊神经网络的控制方法比单模糊控制扩大了传动比变化的车速范围,更加符合理想传动比的要求,表明基于模糊神经网络控制方法更具有可行性和有效性。     

基于改进蜂群算法的焊接机器人路径规划方法研究

针对焊接机器人的运动特点及焊接工作过程中焊枪的避障问题,提出基于改进人工蜂群算法的机器人避障焊接路径规划策略。首先针对传统人工蜂群算法存在的问题,将Lévy(莱维)分布引入到人工蜂群算法侦查蜂寻找新蜜源的过程中,代替其原有0～1之间的随机分布过程,形成了基于Lévy飞行的改进型人工蜂群算法,然后将其应用到焊接机器人的路径规划问题中,并进行了仿真实验。结果表明:改进后的方法能够得到最优的焊接避障路径,且寻优速度快、过程稳定。该方法可用于解决焊接机器人避障路径规划问题。     

混合动力汽车离合器专利技术现状研究

混合动力汽车通过电动机和发动机两种动力源驱动车辆运行,因其能够有效的兼顾节能和环保两方面的因素,成为了汽车发展的方向。本文将混合动力汽车离合器技术分类和国际专利分类法相结合,制定专利检索策略,在专利数据的基础上,对混合动力汽车离合器专利申请量年度趋势、申请的国家或地区、主要申请人、主要技术领域等进行了分析,明确混合动力汽车离合器技术的分布状况,为中国混合动力汽车离合器领域的技术研究和生产及发展路线的制定提供支持和借鉴。     

基于改进蜂群算法的工业机器人路径规划研究

针对工业机器人在复杂环境中运动的避障及路径优化问题,提出基于改进人工蜂群算法的工业机器人避障路径规划策略。首先针对传统人工蜂群算法搜索能力不足且容易陷入局部最优的问题,将禁忌搜索思想引入到人工蜂群算法最优解搜索过程中,形成了基于禁忌搜索的改进型人工蜂群算法,然后将其应用到工业机器人的路径规划问题中,并进行了仿真实验。结果表明,改进后的方法能够得到最优的路径,且寻优速度快、过程稳定。该方法可用于解决工业机器人路径规划问题。     

基于软计算的汽车线控转向系统故障诊断

针对线控转向汽车的可靠性和安全性以及故障诊断方法的不足,提出了一种基于软计算的汽车线控转向故障诊断方法,该方法利用软计算中的粗糙集和粒子群优化的径向基神经网络进行结合。将粗糙集作为径向基神经网络的输入处理,对样本数据进行属性约简,约简后的属性集作为径向基神经网络的输入以达到缩短网络训练时间的目的。采用粒子群算法对径向基神经网络的基函数中心值和宽度进行编码和寻优,并使用得到的最优中心值和宽度组建径向基神经网络,使得径向基神经网络的样本训练误差相比未优化之前有一定程度的降低。然后使用训练好的神经网络对故障样本进行测试,测试结果表明,该方法加快了神经网络的训练速度,提高了神经网络的诊断准确度。     

线控转向汽车传感器的智能容错设计

在汽车线控转向优化控制的研究中,汽车传感器容错技术模型精确度低和易受扰动影响等问题,造成汽车的安全性能受到影响。针对传统解析关系模型精度低,采用了邻域粗糙集模型对传感器信息进行预处理,用以精确找出与容错对象存在解析关系的相关联传感器信息;为了消除观测器的扰动影响,利用了神经网络组建容错对象的冗余信息,将关联传感器信号作为径向基神经网络的输入,容错对象的信号用作进行监督训练。利用神经网络的估计输出和容错对象的输出差值,即残差是否超出门限来实现故障判别,在残差超过门限后进行输出控制,屏蔽故障传感器输出,可用神经网络的估计输出来完成信号补偿。通过仿真表明,改进设计具有较好的抗噪性和逼近能力,能很好的完成故障检测和信号补偿,达到容错控制的目的。     

国内外氯化法钛白粉生产技术的专利分布概况

为了解氯化法钛白粉相关生产技术的知识产权环境,降低企业知识产权风险,采用Innography专利分析平台对国内外氯化法钛白粉生产技术的专利申请进行了统计分析,并重点介绍了该技术在中国的相关专利布局情况。经研究分析发现：氯化法钛白粉生产技术的相关专利申请主要分布在美国、日本、德国、英国和中国;美国杜邦公司在氯化法钛白粉生产工艺的专利技术上有明显的优势;在中国,攀钢集团锦州钛业有限公司在氯化法钛白粉生产技术方面已形成相对完整的专利布局。最后,结合国内情况,给拟发展氯化法钛白粉的企业提出一些参考意见。