基于重力势能转化的下肢外骨骼设计与动力学研究

基于人体重力势能转化的弹性助力原理,设计了一款下肢外骨骼,其类型为被动式,可为髋关节提供助力。依据拉格朗日方程建立了下肢外骨骼数学模型,研究了该模型在释能阶段的髋关节转矩。利用Adams软件建立了下肢外骨骼动力学仿真模型,通过数理统计的方法对比了数学模型和动力学仿真模型髋关节转矩的计算结果,得出两者高度相关。利用Adams软件仿真分别得出了人体在穿戴下肢外骨骼和不穿戴下肢外骨骼情况下释能阶段的髋关节转矩曲线,以髋关节做功值为依据对两组髋关节转矩曲线做了对比分析。结果表明,穿戴下肢外骨骼时,释能阶段髋关节做功值减少了19.29%。最后,以储能弹簧刚度与预拉力为设计变量对下肢外骨骼髋关节转矩进行优化,得出最适储能弹簧刚度下穿戴下肢外骨骼时髋关节做功值比不穿戴下肢外骨骼时减少了26.00%。     

B.cereus MBL13-U产牛骨胶原蛋白酶工艺优化

为了获得能够高效降解牛骨胶原蛋白的新型胶原蛋白酶,以蜡样芽孢杆菌(Bacillus cereus MBL13-U)为出发菌种,以胶原蛋白酶活力为检测指标,对影响发酵的4个因素(菌种接种量、发酵温度、p H、发酵时间)进行单因素试验。通过四元二次正交旋转组合试验,确定了B.cereus MBL13-U菌株发酵制备胶原蛋白酶的最佳工艺。当菌种接种量4%(体积分数)、发酵温度35℃、初始p H6.4、发酵时间46 h时,胶原蛋白酶活力达(92.31±1.13)U/m L。将其作用于牛骨胶原蛋白,通过扫描电子显微镜对酶解过程中的牛骨胶原蛋白进行结构分析。分析结果表明:酶解破坏了牛骨胶原蛋白原本完整的表面结构,使其所含的Ⅰ型胶原蛋白更多地暴露在表面,加快水解。     

基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法

为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。     

变论域模糊PI控制的SVG系统建模与仿真

在变压器的二次侧加入无功补偿装置,是提高配电网功率因数的一种重要措施。以用于变压器二次侧的静止无功发生器(SVG)作为研究对象,在传统PI控制与模糊PI控制对比分析的基础上提出了基于变论域模糊控制的PI控制策略。同时,基于MATLAB平台完成了SVG装置的建模。仿真结果表明,所提出的基于变论域模糊控制的PI控制方法能够快速、无超调地跟踪电压设定值,有效地改善了系统的控制性能和瞬时响应性能,从而提高了SVG系统的补偿精度。     

基于特征选择遗传算法对混合动力汽车的研究

针对传统遗传算法优化串联式混合动力汽车时燃油经济性和排放性不佳、优化运行时间过长的问题,提出一种基于特征选择遗传算法的串联式混合动力汽车系统参数和控制策略参数的多目标优化算法,并建立以动力性能指标为约束的混合动力汽车参数优化的非线性模型,其中目标函数包含最佳的燃油消耗和排放等指标。首先对目标函数的可行解空间进行特征选择,筛选出与目标函数相关度较高的可行解,并将基于特征选择的优化方法与传统遗传算法相结合,对其控制参数进行优化。其次通过ADVISOR仿真程序,计算出目标函数的最佳燃油消耗量和排放值。仿真结果表明:与传统的遗传算法相比,燃油经济性提高9.96%,CO、HC和NOX的排放分别降低18.07%、26.71%以及15.61%,同时优化运行时间降低62.14%。     

汽车安全带固定点失效分析及结构优化

以乘用车后排安全带固定点为对象，基于安全带固定点强度试验结果，通过有限元方法建立模型，简化并调试有限元模型，进行试验对标分析。经过对标后，有限元分析结果与试验结果基本吻合。然后基于对标后的有限元模型对结构进行优化，提高安全带固定点强度，提出优化方案，并通过试验验证，满足法规要求。通过利用CAE分析技术在产品开发过程中的应用，有效找到问题原因并有针对性地加以优化，从而缩短开发周期和节约成本。