四轮驱动电动小车的控制系统设计

设计了一个四轮驱动、前轮转向的电动小车的单片机控制系统,实现了四轮轮毂电机速度的闭环控制。分析电动小车运动学模型,制定出电动小车四轮的控制算法,实现电动小车的差速转向。运用Matlab软件进行仿真,并在样机上进行试验,通过大量的试验和仿真的数据及图形,验证了小车运行的稳定性。     

纳米羟基磷灰石/聚酰胺复合材料人工肱骨头柄界面成骨的实验研究

目的:探讨纳米羟基磷灰石/聚酰胺复合材料的人工肱骨头柄界面结合能力。方法:新西兰大白兔20只,行nHA/PA人工肱骨头置换术。术后3、6、12、24周分别处死动物。标本进行X线,组织学及计算机图象分析。结果:X线观察可见各期假体柄表面周围界面模糊,密度随时间增加,各周肱骨头假体无碎裂。组织学观察术后3周,围绕假体形成的界膜组织中可见成骨细胞呈镶边状排列,大量成纤维细胞、间充质细胞、成骨细胞浸润;随着时间的延长,界膜中纤维组织逐渐由类骨质代替。骨组织结合率:3周组<6周组<12周组<24周组(P<0.05),其中12周组和24周组更高达91%、97%。结论:nHA/PA植入体柄具有一定的界面骨结合能力。     

城市供水系统的PLC控制

针对城市供水系统的关键环节——压力供水泵站中水泵的控制问题, 提出了采用具有滞环的继电器型非线性控制理论对水泵进行逻辑控制的方法, 设计了一个切实可行的硬件电路。以 ＰＬＣ 作为逻辑控制单元,并编制了控制软件     

高导热网络聚合物基复合材料的研究进展

介绍了聚合物材料的导热机理;综述了国内外对聚合物基导热复合材料的研究现状;分析了导热聚合物的种类,包括本征型导热聚合物和填充型导热聚合物;其中填充型包括单一填料填充、混合填料填充以及双逾渗结构填充。最后,重点介绍了聚合物材料构建导热网络的种类及方法,并对高导热聚合物基复合材料未来的发展方向进行了展望。     

新型MAX相陶瓷Mo2Ga2C的放电等离子烧结

Mo2Ga2C是一种新型MAX相，该材料粉体已经可以被稳定的制备。但是Mo2Ga2C粉体不容易被烧结为致密的块体。本文采用放电等离子烧结技术(SPS)高温处理Mo2Ga2C粉体，通过对制备样品的物相组成和微观结构的表征，研究Mo2Ga2C的烧结性能。SPS烧结Mo2Ga2C 的最佳工艺参数为：烧结温度700℃，保温时间20min，轴向压力30MPa。在此条件下SPS烧结Mo2Ga2C样品相对密度达到71.81%。延长保温时间比升高烧结温度对Mo2Ga2C的致密化有更明显的助益；而增大轴向压力对样品的致密化产生负影响。相对于热压烧结，SPS可以在较低的温度快速制备Mo2Ga2C样品，但是制备的样品的致密度较低。     

前盖零件加工工艺改进探索与实践

前盖为某型产品的关键零部件,由于零件形状复杂、壁薄,形位公差要求较高,给加工带来了困难。因此通过设计专用夹具,改进加工工艺,优化加工程序,降低了定位孔与螺纹止口外圆同轴度加工误差,产品加工质量得到了有效保证,生产效率也实现了大幅度提高。     

风电叶片多点静力测试神经网络PID解耦控制

风电叶片多点静力加载测试中由于存在各加载点之间的交联耦合现象,其加载精度难以得到保证.为此在研究耦合机理和解耦控制的基础上,提出变步长BP神经网络PID自整定算法.建立多点静力加载控制系统耦合模型,通过仿真并与实际实验数据比较,验证该算法的有效性.结果表明该算法可有效降低各加载点之间的耦合效应,有利于提高网络的稳定性和搜索速度,同时还具有自学习功能以适应不同尺寸和参数的叶片.     

基于UWB的LSM-Taylor级联车辆定位算法

为了满足智能车在室内的高精度定位要求,针对室内的伪三维定位场景,提出了一种基于超宽带(Ultra Wideband,UWB)的LSM-Taylor级联车辆定位算法.该算法以到达时间差(Time Difference of Ar-rival,TDOA)为定位方式,以多基站最小二乘法(Least Square Method,LSM)定位算法的计算结果为初始值,通过Taylor级数迭代估计车辆的精确位置.该算法主要解决多径效应和非视距产生的测量误差对定位精度的影响,从而提高定位精度.在仿真结果中,相比LSM定位算法,LSM-Taylor级联定位算法的定位结果分布更加紧密,定位精度更高.实际测试结果表明,该定位算法的均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)在10 cm以下,能满足智能驾驶中的室内定位要求,验证了该方法的有效性.     

新能车属性离散化的分辨矩阵和信息增益算法

针对新能源智能车监控数据中包含过多的连续属性,提出了一种基于分辨矩阵和信息增益率的有监督离散化算法,从而降低连续属性的取值精度,使得新能源智能车后续的分类模型建立更具泛化能力.该算法在保证分类效果的前提下,获得尽可能少的结果断点,主要从3个方面对传统的离散化算法进行优化,一是根据决策表的条件属性与决策属性构建候选断点分辨矩阵,通过分辨矩阵判断相邻属性取值之间是否有可能的断点;二是用信息增益率来优化结果断点的选取;三是通过设定停止阈值解决了传统算法因停止条件过于严格导致算法选取过多的结果断点、离散化效果一般的问题.实验结果表明,改进的算法能够有效减少断点数量,大幅提高计算效率,并获得与经典算法相近的离散结果.