多编组铰接车辆的平顺性时域分析与优化

为了分析优化多编组铰接车辆的平顺性问题,建立了考虑悬架非线性阻尼特性的n节编组铰接车辆的振动模型,采用粒子群算法对影响车辆平顺性的关键参数(悬架非线性阻尼参数)进行了优化,并提出了一种基于车间铰接约束力补偿和线性二次高斯(linear quadratic Gaussian, LQG)控制相结合的主动悬架控制方法。以车体的垂向、侧倾和俯仰振动加速度均方根作为车辆平顺性关键评价指标,采用B级路面以不同速度对4节编组车辆实施仿真分析。结果表明：随车速增加车辆平顺性变差,且存在首车至尾车车体垂向振动加速度均方根依次变大等振动特点,且通过悬架参数优化与采用主动悬架控制后,车辆平顺性得到明显提高——车辆在垂向、侧倾和俯仰方向的振动加速度均方根分别减少了48.29%,24.79%和54.44%。     

自主寻迹智能小车的激光路径跟随系统设计

文章针对光电式智能小车的路径信息采集与跟随问题,通过理论分析与计算,提出了一种基于自主寻迹智能小车的激光路径跟随系统设计方案。该方案将激光传感器安装在高性能舵机上,用控制舵机转角的方式使激光传感器时刻跟随路径,从而控制智能小车的转向机构、电机驱动机构等部件,提高了智能小车寻迹行驶的速度,降低了智能小车冲出跑道的概率。     

基于NGPC的UUV路径跟随控制

针对水下无人潜航器（UUV）路径跟随问题,提出了一种基于模型的非线性反馈跟随控制方法.考虑UUV两输入、三输出的非线性跟随模型,选择与输出误差和控制误差相关的性能指标函数,利用基于最小化指标函数的非线性广义预测控制算法设计路径跟随器.针对UUV跟随模型简化后不确定性对路径跟随效果的影响,在控制闭合回路中提出了基于积分形式的水动力参数辨识方案,以减小路径跟随过程中规划路径和实际跟随路径之间的位置误差.最后,通过湖试验证了所提出方法的有效性.     

基于主动转向的车辆路径跟随广义预测控制

为了增强车辆在外界干扰存下的路径跟随性能,提出了一种基于广义预测控制(GPC)的主动转向控制器来保证车辆对于路径的跟踪能力.采用受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA)作为预测模型,通过带遗忘因子的最小二乘法辨识方法获得CARIMA模型参数,避免了由于车辆非线性造成的参数化建模不准确、繁琐问题.使用车辆路径侧向跟踪误差作为控制器输入,方向盘附加转角作为输出,与驾驶员方向盘转角进行综合,获得车辆方向盘最终转角.在Simulink-CarSim联合仿真环境下,验证了所设计控制器在双移线工况有强侧向风干扰时车辆对路径的跟随性能.     

满足铰接列车安全通行的平曲线指标研究

铰接列车是我国基础建设中非常重要的特种设备运输工具,其对道路设计的通行性和安全性提出的要求较高,但目前相关规范未全面考虑铰接列车的安全通行需求,此类特殊道路的设计指标仍需完善.文中根据铰接列车的后轮转向原理,结合车辆尺寸和平曲线要素分析车轮运行轨迹,完善路面加宽值模型;提出在填挖限制时,以路面加宽值为限制条件的圆曲线半径选取方法,并以道路加宽不足3 m为例,提出"转向后轮"和"非转向后轮"两种类型车辆在不同轴距、转角条件下的转弯半径建议值为20～80 m;同时,为保证车辆在转弯过程中道路内外侧的空间安全,提出"车身横净距"、"甩尾容许值"两项安全性设计指标,分析不同类型车辆对设计指标的需求与差异.本文研究成果旨在为工程人员提供准确的设计参考依据,降低道路后期改扩建的成本,提高大型货物的运输安全性.     

多移动机器人保持队形路径规划

将多移动机器人的运动控制和路径规划有机结合,提出了多移动机器人的队形模型和保持队形的定义.在此基础上,以基于行为的导航算法为基础,将机器人队列的运动过程划分为正常运动、避障和恢复队形3个阶段.在避障阶段,引入虚拟机器人使队形保持部分完整;当队形被严重打乱时,规划机器人的局部目标位姿使队列快速恢复队形.仿真实验表明,该控制方法不仅使多移动机器人安全避障,而且队形保持较完好.     

多目标车辆路径问题的粒子群优化算法研究

针对粒子群算法(PSO)及其变种在约束多目标等复杂问题优化过程中所遇到的易陷入局部最优和收敛性问题,提出了一种基于动态学习和突变因子的粒子群算法(DSPSO)。首先,通过分析粒子群群体的学习机制,采用动态的学习策略,使粒子自适应动态调整认知成分和社会成分在迭代更新中的权重,以引导自身向最优解的方向探索,有效改善了群体的收敛速度;其次,通过引入阶梯突变因子的概念,使粒子在陷入局部最优时进行试探跳跃,阶梯突变赋予粒子突破更新步长限制的能力,使粒子在当前位置速度矢量方向上的二维空间邻域内进行试探寻优,当发现更优解时则跳出当前局部最优;最后,通过在BenchMark基准函数测试集中典型函数上的实验,证明了DSPSO的求解精度和收敛速度均优于对比算法。在多目标车辆路径问题实例优化中,解的可接受率和成功率分别为0.91和0.66,远优于对比算法中最优解的0.16和0.11,体现了所提改进算法在车辆路径问题中的优越性。     

随机需求多车辆路径问题的重优化算法

针对随机需求的多车辆路径问题(MVRPSD),提出了一种简单有效的重优化新算法.该算法先用预优化策略给出一个预优化的单车辆路径,然后重复使用rollout算法对该路径进行进一步优化,将其划分为满足约束条件的多条子路径,不仅能满足实际需求,而且极大提高了优化性能.与现行方法对比实验结果表明,本算法可以对多车辆路径更为合理的优化,明显减少行驶费用,是求解随机需求的多车辆路径问题的一种有效算法.     

接触力模型对含间隙铰接副多体系统分析的影响

为研究接触力模型对含间隙铰接副多体系统动力学分析结果的影响,分析了不同接触力模型中阻尼系数和耗散能的计算方法及其优缺点,并以单球碰撞为例对比分析了各模型耗散能的大小。在此基础上,以含间隙铰接副曲柄滑块机构为例,研究了不同接触力模型对多体系统动力学计算的效率、稳定性及结果的影响。计算结果表明:接触力模型中耗散能的增加可以使多体系统动力学计算结果更快趋于稳定;选取适当的接触力模型可改善动力学方程的求解效率及结果稳定性。针对不同恢复系数,从稳定性、计算效率及适用范围三方面考虑,得出了相应的更具优势的接触力模型。     

安装液压互联悬架铰接车辆的稳定性研究

为了探究悬架性能和鞍座结构参数对铰接车辆操纵稳定性的影响,提出了一种在半挂车单轴悬架上应用的抗侧倾液压互联系统.首先建立了半挂车单轴抗侧倾液压互联悬架频域模型并通过侧倾位移传递函数验证了该模型的有效性,同时依据复模态振动理论获得悬架的等效刚度和等效阻尼.在此基础上,建立了包含鞍座特性的铰接车辆耦合液压互联悬架模型实现仿真模拟.结果表明,鞍座刚度参数均不考虑时,该液压互联悬架系统只能单一地提升半挂车的侧倾稳定性;考虑鞍座侧倾刚度参数时,该系统下的牵引车和半挂车的侧倾、横摆稳定性以及整车的协调稳定性均得到提升,且增大鞍座横摆刚度和减小鞍座牵引点至半挂车距离,提升效果愈显著.所得结果为安装液压互联悬架铰接车辆的优化设计提供理论依据.     

现代教育技术与化学教育整合中的耗散结构

把现代教育技术与化学教育的整合作为“现代化学教育系统”,运用耗散结构理论对此系统形成的条件与形成过程进行研究,从理论上揭示了如何发展现代化学教育系统。     

现代武术散打运动训练理论与方法应用

采用文献法和数理计算法对武术散手的程序训练进行了研究,认为训练检测和评定所组成的反馈通道是程序训练的关键,并提出了散打专项力量影响因素的排序,还分析了腾空后摆腿专项力量训练手段对训练内容系统的影响．     

一种基于地形跟踪的航迹优化算法

以地形跟踪／地形回避为基础,提出了用轨迹的侧向仰角代替航迹的高度作为航迹规划的隐蔽性代价的概念．该方法结合航迹的航程代价和飞行器的各种机动能力约束,可以达到对已有航迹的优化作用,同时也可直接进行简单的控制点航迹规划．仿真研究结果表明,该算法满足飞行器飞行的各种条件,是一种可行方法,该方法速度快、规划出的航迹可以有效提升飞行器在飞行过程中的生存能力,可以在用于任务规划的同时,达到对航迹进行优化的目的．     

现代包装设计探讨

从消费者需要和市场需求的角度出发，探讨了现代包装设计应考虑的问题及其发展方向；指出现代包装设计应从标准化、绿色化、集装化、小型化、多功能化、名牌化、人性化等角度考虑。     

基于动态滑模控制的移动机器人路径跟踪

文章研究了室内环境下基于彩色视觉的移动机器人路径跟踪问题,利用颜色信息提取路径,简化了图像的特征提取;拟合路径参数时引入RANSAC方法,以提高算法的可靠性;在移动机器人非线性运动学模型的基础上,设计了一阶动态滑模控制器,并通过仿真验证了控制器的有效性。     

混合动力汽车传动系结构分析

混合动力电动汽车是指采用2种动力源作为动力装置的汽车。由于混合动力电动汽车在节能和排放污染方面的特点,因而受到很大的重视,研制开发和产业化进程相当快。因混合动力汽车各个组成部件、布置方式及控制策略的不同,形成了各式各样的结构型式。目前混合动力电动汽车主要有3种混合驱动结构:串联式、并联式和混联式,该文对这3种混合动力系统结构和特点进行了分析,并重点介绍和分析了并联式结构中的不同结构特点。     

现代远程教育的研究

探讨了现代远程教育的发展、现状和未来，以及相关理论；介绍了其软硬件相关技术。     

基于随机模型的轨迹发生机构稳健设计研究

指出由于构件结构参数等可控与不可控因素的随机变化对机构运动质量的影响，使机构运动误差具有不确定性；提出了机构稳健设计的基本原理与方法；建立了基于随机模型的连杆机构稳健设计数学模型，并以一轨迹综合机构为例，进行稳健设计求解，结果表明该方法可以保证机构具有运动质量稳健性的同时，获得更大的设计变量容差，从而提高机构的可制造性，降低成本。     

PRM路径规划算法优化研究

针对限定环境下移动机器人路径规划问题,运用PRM(probabilistic roadmap method)算法进行初始路径规划,并提出一种基于改进的节点增强法与几何平滑策略的路径优化算法.利用节点增强法对初始规划路径进行优化处理,采用新增节点逐步取代原路径节点,减小路径中的拐点个数,从而缩短路径长度.同时采用一个基于几何平滑策略对优化路径进行平滑处理,以达到路径平滑的目的.仿真结果表明,该优化算法不仅能有效降低搜索路径的长度,而且能大幅度提高路径的平滑度.