强夯起重机臂架结构有限元分析及优化

针对强夯起重机臂架实际工况下的应力集中、结构冗余等问题,以某新型强夯起重机为分析对象,采用UG NX及其Nastran模块建立三维模型,有限元分析计算确定多种工况载荷,得到强夯起重机在静载和动载荷作用下的位移和应力分布情况,确定应力集中和结构冗余部位,通过优化设计改善结构应力分布,减轻臂架质量并提高其力学性能。对起重和脱钩工况的优化结果表明,臂架最大应力和最大位移分别减少12.5%和6.99%,臂架质量减轻2.36%。

基于AMESim的柴油机SCR系统NO_(X)转化率仿真与验证

为研究车用柴油机SCR系统催化转化效率的影响因素,利用AMESim软件建立SCR系统仿真模型,结合台架试验,分析了排气温度、NO_(2)/NO_(X)值以及排气流量对系统NO_(X)转化率的影响。将不同温度下SCR系统仿真输出的NO_(X)转化率数据进行了实验验证,结果表明模型预测误差小于5%。仿真结果显示:SCR系统的NO_(X)转化率会随排气温度升高而明显增大,370~450℃为系统性能的最佳温度区间,NO_(X)转化率最大值均在88%以上。NO_(X)转化率随着NO_(2)/NO_(X)值的提高而增加,且当NO_(2)/NO_(X)值为55%~60%时达到峰值。当排气温度处于400~450℃之间时,NO_(X)转化率受排气流量影响较小,转化率稳定在90%左右。确定了SCR系统在发动机不同工况条件下的工作性能,为后续的尿素喷射控制研究提供指导依据。

基于模型预测控制的车辆路径跟踪控制技术研究

以车辆三自由度动力学模型为研究对象,对自动驾驶车辆模型预测控制算法进行研究。结合魔术轮胎模型线性区域和小角度假设理论对车辆动力学模型进行简化处理,设计基于模型预测控制算法的路径跟踪控制器。使用MATLAB/CarSim联合仿真平台,选用多组工况进行仿真试验。设定车辆的速度分别为低速、中速、高速3种状态,并且使用线性二次型最优控制器进行换道工况路径跟踪,与模型预测控制器进行控制效果对比与分析,结果表明,模型预测控制算法路径跟踪控制效果更加优秀。

烟草农机农艺融合现状及发展趋势

随着中国烟草行业的蓬勃发展,烟草在社会上的需求也越来越大。烟草农艺标准化和作业机械化的结合程度较差,总体水平不高,专用机械匮乏,烟草机械设备与产业需求还有很大的差距,烟田作业成本连年上升,烟草机械化发展缓慢成为影响烟草行业的主要原因。基于此,主要对国内外烟草生产机械化发展现状进行分析,就烟草农机与农艺融合的必要性展开研究和探讨,针对目前烟草农机与农艺的发展和融合现状,以及其目前对融合的迫切要求,并对烟草的农机与农艺融合的发展方案进行了展望。

原位汽化固定床反应器设计与试验

生物油具有含氧量高、酸性强、稳定性差、热值低、成分复杂等缺点,为了对生物油进行提质处理,基于原位汽化策略设计了一种固定床反应器,采用浸渍法制备Ni基催化剂,以气体产率、碳转化率、氢气选择性为主要评价指标,探究3种废弃秸秆热解生物油的催化重整制氢效果。利用烟气分析仪检测的实时数据,计算出玉米、茄子、辣椒秸秆热解生物油的产氢率分别为38%、40%、33%;通过扫描电镜联合能谱(SEM)分析发现,表面碳沉积导致催化剂逐渐失活及催化重整制氢能力减弱。原位汽化固定床反应器设计合理、性能可靠,改进优化了生物油重整制氢生产工艺,提高了产氢效率,有利于生物质热解液化产物的高值利用。

增程式电动汽车发动机的多工作点控制策略

为了研究不同的发动机多工作点控制策略对整车燃油经济性的影响,以某增程式电动汽车为研究对象,在满足整车动力性前提下,设计了发动机三工作点和五工作点控制策略。在不同循环工况下,对比分析了2种控制策略。仿真结果表明,三工作点和五工作点控制策略能够满足整车动力性要求,且三工作点控制策略的燃油经济性更优。

基于区域调光算法的车载液晶显示技术研究及应用

为了提升传统车载液晶显示器的能效和显示质量,提出一种应用于车载液晶显示器的区域调光算法。将输入的RGB色彩模式转换为YUV色彩模式以提取像素点亮度数据,并依照背光分区对应的图像子区域提取亮度数据。采用分区背光模糊-扩散模拟LED背光源在背光模组中传播时的扩散过程,得到各像素点的背光亮度数据,并据此通过液晶像素进行精确补偿得到最终调光图像。仿真结果显示,该方法在图像信息熵、图像细节增强和峰值信噪比3个评价方法上,优于其他区域调光算法的增强效果。同时在样机实验中,平均整体能耗降低了20.7%。表明该算法能够在提高显示质量的同时合理降低车载显示器的整机功耗,对各类车载显示器都具有良好的适用性。

基于Isight的增程式电动汽车定点控制策略优化

基于专家经验和工程经验制定的传统规则能量管理策略并不能适应当前增程式汽车复杂的行驶工况,为了更加精确地控制增程式汽车,使其获得更好的燃油经济性,考虑到增程器中发动机定点控制策略的发动机工作点切换规则影响,采用Cruise建立整车模型、Isight对其参数进行优化的方式探究发动机工作点切换规则对油耗的影响,比较其百公里油耗。研究结果表明,优化后NEDC工况、WLTC工况、混合工况的百公里燃油消耗量分别降低了3.51%、7.3%、8.5%,为增程式汽车定点控制策略优化提供了一种新方法,并验证了其可行性。

基于视觉识别的自动收获分拣机器人设计与实验

设计了一种自动化球型模拟果蔬收获机器人,该机器人主要由轮式可移动底盘、STM32主控系统、超声波避障系统、陀螺仪姿态调整系统、视觉识别系统和收获分拣机构等组成。采用C语言编写自动控制模块,Python结合OpenMV编写视觉识别控制模块。样机测试结果显示:该机能完成指定路线运动,规避果园垄等障碍,正确识别应收果实,按分拣条件进行正确分拣,可自主完成果实采摘和收集功能。混合光照条件下果实收获成功率为85.4%,果实分拣成功率为88%,收获总时间为1′30″,通过5条垄,收获并分拣果实18个,验证了本系统的实用性和可靠性。

直线加速赛车动力系统匹配设计

以直线加速赛车为研究对象,以赛车的动力性能指标最优为目标,结合直线加速大赛要求,对动力系统主要零件——电动机、电池进行参数计算以及选型,同时计算传动系统参数,完成动力系统参数匹配设计。利用ADVISOR软件对整车的动力性及电池性能进行仿真分析,结果表明各项参数匹配均处于合理的范围内,设计满足要求。

基于新型A^(*)算法的田间路径规划研究

针对传统A^(*)算法不能满足喷雾机器人依据作物分布生成作业路径的特定场景需求,提出了基于传统A^(*)算法对其启发函数进行改进和再优化的新型A^(*)算法。首先,在传统A^(*)算法中加入新的启发函数项,改变路径点代价值的计算规则,引导算法更倾向于选取两侧有障碍物的路径点,满足农业机器人需沿着两侧障碍物行进的需求;接着,针对初步改进的新型A^(*)算法在障碍物距离较大时路径规划出现迂回和重复问题,通过引入路径判断函数项,根据相邻障碍物的间距设置不同路径代价函数,计算规则的触发条件,智能选择合适的代价函数公式,引导算法在两侧障碍物间距较大时更倾向于选择中间位置的路径点,进一步提高农业机器人的作业效率。经过仿真实验验证,该算法可以准确地选择最佳路径,达到预期效果。

燃料电池凸轮式氢气循环泵内流场仿真与气动特性研究

为降低燃料电池氢气循环泵运行产生的振动及噪声,基于凸轮式氢气循环泵基本理论,建立某循环泵内流场CFD仿真模型,通过仿真分析得出:随着转速增加循环泵的实际排气流量逐渐增大;理论排气流量与数值模拟结果误差低于4.4%,可以较准确地反应氢气循环泵内部气体脉动的规律;当转速在8000 r/min时内泄漏量最小,容积效率最大,氢气循环泵的转速影响内泄漏量从而影响容积效率;压力脉动频率与转速负相关,压力脉动强度与转速正相关。因此,需选择合适的额定转速,避免因转速过高造成工作效率降低。

增程式电动物流车队列的能量管理策略研究

以增程式电动物流车队列为研究对象,为提高整个队列的燃油经济性,从队列的协同自适应巡航控制和能量管理策略两方面进行研究。利用车对车通信和前车领航车跟随式通信拓扑结构,基于分布式模型预测控制,设计了以稳定性、舒适性和经济性为优化目标的协同自适应巡航控制器。将增程式电动物流车队列的能量管理策略描述为一个完全合作类型的多智能体强化学习问题,所有智能体共同探索在不同车辆状态下的最优控制动作,提出了基于多智能体强化学习的能量管理策略。仿真结果表明,所设计的生态协同自适应巡航控制策略能够有效地平衡车辆队列的稳定性和经济性。以动态规划为基准,与单智能体算法相比,基于多智能体深度确定性策略梯度算法的能量管理策略可以在显著提高学习速率的同时获得近似最优解。

烟叶打叶后大片率调控关键技术研究

为解决当前烟叶打叶后大片率过高的问题,提出了对打叶后烟片采用振筛机大片叶筛选、图像监控打辊机可控再打叶的技术处理方案。设计实现了烟片分选再处理装置,并通过实验研究了不同控制参数对再打叶后烟叶的影响。结果表明:(1)提高振筛机筛孔孔径有助于大片叶分离;(2)再处理打辊机框栏开口尺寸与形状相比提高转速对再打叶效果的影响更为显著,使用圆形50.8 mm框栏开口的打辊机可实现再打叶后大片率低于30%、中片率高于45%、含末率低于0.3%的水平;(3)提高打辊机转动频率和增加再处理大片叶分料比例有助于降低大片率,但均会导致中片率降低和烟末增加。实验表明打辊机转动频率和分料比例分别控制在40 Hz和50%左右时表现较好。

基于tr-PCBAMSiam的小目标跟踪算法

无人机在目标跟踪过程中,存在分辨率低、运动模糊、目标遮挡、目标密集、相似目标干扰等问题,导致算法跟踪精度下降。针对这一问题,在SiamRPN的基础上提出tr-PCBAMSiam,即一种基于混合注意力的聚合残差连接、transformer互相关运算以及基于无锚框的区域回归网络的目标跟踪算法。将该算法与其他目标跟踪算法在OTB100数据集上进行对比,在精度和成功率方面,与SiamRPN算法相比分别有6.9%和8%的提升;在LaTOT数据集上与SiamRPN相比,精度和成功率分别有13.1%和8.5%的提升。

基于决策树特征提取与RSM_LightGBM的涡扇发动机RUL预测

针对现有航空发动机剩余使用寿命预测(RUL)精度低及传感器监测参数提取困难等问题,提出了一种基于决策树特征提取与随机搜索算法优化LightGBM的航空发动机RUL预测模型。首先,对航空发动机历史监测参数进行分析,利用决策树算法计算监测参数对发动机寿命周期的重要性贡献程度,提取重要特征后对数据进行归一化处理,降低数据量纲对预测模型的影响;其次,根据航空发动机的历史衰退特征,为发动机设置阈值标签,表征发动机的性能退化特点。最后,利用随机搜索算法对LightGBM中的超参数进行寻优,获得RMSE最小值。在CMAPSS数据集上进行了实验验证。结果表明,与其他构建模型的最优值相比,所提方法在多个评价指标下具有更好的综合性能,有效提升了航空发动机RUL预测的精准度。

管道流体流动对水液压消声器消声性能影响研究

流体噪声通过水管路辐射到海洋中,严重影响水下航行器的隐蔽性及安全性,加装水管路消声器是减小水管路辐射噪声的重要措施。考虑到流体流动对水管路消声器性能的影响,利用膨胀式消声器内部流场数值计算结果,采用平均流速理论,计算考虑内部流体流动时的消声器的传递损失,探究流速结构对消声器传递损失的影响。计算结果表明,在低流速条件下,流速对消声器的传递损失影响不大,但流体再生噪音会在特定频率下使消声器传递损失出现低值,需要对消声器结构进行改进。计算结果表明,通过修正消声器结构参数以及串联共振腔室消声器结构可有效提升特定频率下的消声器低值。可为降噪计算方法提供理论参考。

基于Yu范数深度迁移度量学习的夹送辊剩余寿命预测

针对夹送辊历史数据少和相关寿命预测方法匮乏的问题,提出基于Yu范数深度迁移度量学习的夹送辊剩余寿命预测方法。首先使用Yu范数深度度量学习(DMN-Yu)对振动信号提取深层特征,并以主成分分析法(PCA)和自组织映射神经网络(SOM)相结合对特征进行约简,构建一维健康因子(HI);再结合长短时记忆网络(LSTM)模型,通过迁移策略利用共享隐含层的方法对目标夹送辊进行预测分析。实验验证,经过深度迁移学习的LSTM模型预测效果更好,对夹送辊设备的健康状态评估及剩余使用寿命预测具有一定的指导意义。

基于LoRa的智慧农田土壤环境监测系统研究

在信息化全面到来的时代背景下,农业生产正向着规模化、智慧化、信息化的方向发展。以西南山区特色农产品生产为研究背景,针对农田管理和农作物生长监测问题展开研究,将现代信息处理技术、传感器技术与试验田环境因素相结合,设计一种基于LoRa无线通讯技术的智慧农田土壤环境监测系统。通过对试验田土壤温湿度、土壤pH值、土壤氮磷钾浓度、电导率和光照强度等土壤环境数据进行采集、存储、处理和分析,可实现数据远程共享、土壤参数预警、辅助决策等智慧服务功能。该环境检测系统为农作物在不同阶段的生长情况提供数据支撑,进而改良试验田的土壤环境。

不同特征波纹管内流动特性分析

为探究不同特征波纹管内部流场的分布特性,基于ANSYS CFX软件,采用进口质量流量和自由出流的数值计算条件,通过对k-ε湍流模型的数值模拟,揭示了不同弯度、波节数和大小的波纹管内部流动特性和压力场分布规律,计算了相应工况下的水头损失。结果表明:(1)波纹管的弯度、波节数和大小都对其内部流场和产生的水头损失有较大影响;(2)不同弯度波纹管内部流体域的静压和流速分布趋势整体相同,从进口至出口,管内流体的静压和流速逐渐减小,随着弯度增加,进口端流体的静压逐渐增大,出口端流体的静压逐渐减小,不同弯度波纹管波节边缘流体流速都较小,中间部位流体的流速较大;(3)波纹管弯度为180°时,随着波节数的增加,管内流体域静压的变化趋势整体相同,平均最大流速呈递增趋势;(4)波纹管弯度为180°且波节数为25时,随着波纹管整体逐渐缩小,管内流体静压与流速迅速增大,X-Y截面流体静压与流速变化趋势整体不变;(5)波纹管内流场产生的水头损失与弯度和波节数呈正相关,与大小呈负相关。为波纹管的优化设计和改进以及安装使用提供参考与合理建议。