基于VRML 的网上虚拟现实技术在远程教学中的应用

从当前教学的现状和相关技术分析入手，系统地介绍了虚拟现实技术的特点、分类及网上虚拟现实语言VRML的特点。并对实现基于虚拟现实的网络远程教育的关键技术问题进行了探讨。     

汽车EPS回正工况模糊PID控制及试验

汽车转向盘回正时,存在回正不足和回正超调现象.为了增强汽车电动助力转向系统(EPS)的回正性能,建立了EPS系统动力学模型和汽车三自由度转向模型,设计了回正工况的模糊PID控制,进行了仿真分析和实车试验.结果表明:对回正工况采用模糊PID控制后,30 km/h时的最终残留角为6°,得到改善,60 km/h时的“摆头”现象得到明显抑制,回正不足或回正超调控制得到改善;满足系统的回正性能,提高了系统的鲁棒性能和驾驶手感.     

基于滑模控制的伺服系统的建模与仿真

采用Stribeck摩擦模型,对转台伺服系统进行建模并设计了相应的滑模控制器,并对其控制效果进行了仿真分析.首先,确定了滑模控制器的切换函数,然后求解出其控制函数,设计了采用滑模控制的伺服系统控制方案,最后,根据仿真结果,分析了采用PD控制和滑模控制的控制效果异同.实验结果表明,采用滑模控制能够克服系统的不确定性,对干扰和未建模动态具有很强的鲁棒性,消除了系统的高频抖振,提高了跟踪精度,尤其是对非线性系统具有良好的控制效果,采用滑模控制的伺服系统可以有效地抑制摩擦带来的不良影响.     

黄土孔隙度及粒度组成关系初探

依据对黄土地层的孔隙度及颗粒组分等实测资料，初步认识到黄土的孔隙度具有从上向下波动减小的规律，波峰在黄土层，而波谷在古土壤层，也即黄土的孔隙度大于古土壤。黄土主要由粉砂、粘粒构成，并且黄土的粒度比古土壤要粗一些。黄土的孔隙度与黄土的颗粒组成具有相关关系，决定孔隙度大小的主导因素是颗粒大小。     

清代（1644~1911年）雅安地区洪涝灾害与气候变化特征

为分析雅安地区洪灾演变历史,搜集整理了清代（1644~1911年）雅安地区的洪灾资料,运用统计和小波分析等方法,分析了雅安地区清代洪灾等级、频次、周期及气候波动等变化规律。结果表明,清代雅安地区洪涝灾害共计80次,平均3.35年发生一次,其中轻度洪灾、中度洪灾、大洪灾和特大洪灾的频次分别为13、48、17、2次;共发生了9次重大洪灾事件,其中1644~1729、1760~1789年为洪灾少发期,1730~1759、1790~1911年为洪灾多发期,从清代早期到末期洪灾频次在整体上有增加的趋势;在空间上,洪灾主要发生在青衣江流域的雨城区、荥经县和天全县境内及大渡河流域的汉源县;洪灾主周期为5、10年,气候以暖期为主,气候冷湿、暖湿、冷暖转型期间洪灾频发。     

混合建模式电动助力转向系统主动控制

介绍了电动助力转向系统(EPS)的构成与工作机理,建立了基于线性理论和神经网络的混合式主动控制系统,并对混合式车辆动态模型进行了辨识;进一步在此基础上进行了仿真研究,取得了满意的控制效果。     

睡眠脑电的样本熵分析

在用非线性动力学方法分析EEG信号(睡眠脑电)的过程中,由于近似熵的优点而得到了广泛的应用,但也存在着自身有偏估计、数值和信号长度有关等缺点;在此基础上提出了样品熵的概念,并尝试将样品熵用于睡眠脑电分析,结果表明,它对区分不同的睡眠阶段取得了理想的效果.     

电动汽车EPS系统阻尼工况Bang-Bang-PID控制

电动助力转向(EPS)系统是电动汽车设计装配过程中的关键部件之一,EPS的阻尼控制可提高汽车高速行驶时横摆角速度的收敛,改善转向稳定性.建立EPS系统动力学模型和汽车三自由度转向模型,分析电动机转速与输出转矩之间的制动转矩关系,设计阻尼系数随车速的变化规律.设计Bang - Bang - PID控制算法,进行了仿真分析...     

基于小波-RBF神经网络的柴油机故障诊断

针对基于小波-RBF神经网络的柴油机故障诊断进行了研究,结合信号的小波消噪和RBF神经网络提出一种新的故障诊断的方法。     

汽车电动助力转向系统特性及其与整车性能的匹配研究

分析了汽车电动助力转向（EPS）系统的结构及其动力学特性,建立了线性三自由度汽车模型及其与EPS系统的集成数学模型;采用自适应模糊神经推理系统确定助力电机的目标电流,采用自适应单神经元PID控制器跟踪助力电机的目标电流,通过台架试验数据来训练模糊神经网络,确定不同行驶工况的转向助力值。通过仿真计算,研究了EPS系统与整车操纵性能的匹配关系及EPS系统主要参数的设计原则,为EPS系统的结构参数和控制参数的优化设计提供了依据。