基于Hausdorff距离的光纤陀螺阈值滤波算法

要实现采矿机组的智能化，必须对采矿机械的位姿进行实时准确地控制。由于开采工作面环境复杂，可选用捷联惯性导航技术来实现对采矿机械的监测。光纤陀螺作为捷联惯导系统的核心元件，其随机噪声制约着惯性导航系统的精度。传统的建模滤波及小波消噪方法由于其自身的局限性，不能保证准确性和去噪效果。所以结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD），提出了Hausdorff距离（Hausdorff Distance，HD）筛选准则与阈值滤波相结合的去噪算法。该算法以本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）与原始信号概率密度函数（Probability Density Function，PDF）的Hausdorff距离为判别依据，对所有IMF进行筛选，之后引入阈值对筛选出的IMF进行滤波处理，最后将其与余项重构。通过试验比较了软硬阈值的滤波效果，确定了该算法采用硬阈值。为验证算法的有效性，将该算法与其他3种方法进行比较，仿真信号与实测陀螺静态漂移数据的试验结果表明了该方法的优越性，能够有效降低陀螺的各项随机误差。     

基于模态应变能的拖拉机驾驶室振动噪声抑制

为抑制驾驶室室内板件引起的结构声,以国产某型号拖拉机为研究对象,提出利用模态应变能分析驾驶室板件的异常振动问题,结合面板声学贡献度计算问题板件对于场点声压的贡献度,确定引起噪声的主要板件并进行形貌优化,从而抑制驾驶员耳旁噪声。仿真分析与实车试验表明,将模态应变能方法与面板贡献度相结合应用于拖拉机驾驶室异常振动板件识别,较之经典模态分析,以单元固有应变能为识别标准,能够更有效识别主要振源板件,提高识别准确度,同时减少贡献度计算对象,提升计算效率。     

鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测

为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解为一系列不同特征尺度的子序列;并引入鲸鱼优化算法WOA(whales optimiza?tion algorithm)解决SVM中学习参数选择难的问题,进而对各子序列建立WOA_SVM预测模型;最后,叠加各子序列的预测值以得到最终预测值。仿真表明,所提EEMD_WOA_SVM模型具有较高的风电预测精度,显著优于其他基本模型。     

仿生球形凹坑表面形态对旱地洋葱插秧机高速齿轮动力学特性的影响分析

分插机构中高速齿轮的传动性能直接影响着旱地洋葱插秧机的插秧精度与使用寿命。以工程仿生学和有限元理论为基础,为实现齿轮的参数化建模,在SolidWorks软件中建立了高精度齿轮模型,运用ANSYS Workbench软件分析了仿生球形凹坑表面形态齿轮的动力学性能。通过对普通齿轮和仿生球形凹坑表面形态齿轮(仿生齿轮)进行模态分析及静力学分析,分别计算出前10阶固有频率及振型,同时分析了其接触应力与应变状态,并用nCode软件对仿生齿轮和普通齿轮进行了疲劳寿命分析。结果表明,相对于普通齿轮,仿生齿轮的各阶最大振幅更小,其固有频率数值和范围明显减小,整体趋势更加平稳。仿生齿轮可改善接触应力分布状态,减小接触应力,还能存储磨屑并形成局部油池,从而降低齿轮的磨损程度。仿生齿轮的最大疲劳损伤和最小疲劳寿命相对于普通齿轮分别减小了27.64%和增大了38.16%,有效改善了齿轮的力学性能,提高了齿轮传动的可靠性和使用寿命。     

某柴油机油底壳仿真计算分析

本文利用ABAQUS结构仿真软件对某发电用柴油机油底壳进行模态、强度计算。在发动机实际运行工况下,油底壳底部为悬空状态,模态计算结果显示油底壳一阶模态距发动机点火激励频率点较近,低于激励频率的1.2倍,模态不满足设计要求;在发动机装配过程中,油底壳底部压在装配台上,发动机在上下方向三倍的重力加速度冲击载荷工况下,油底壳产生的应力最大值低于对应材料的屈服强度极限,强度满足设计要求。通过对油底壳两种状态下的仿真分析,验证和确保了油底壳结构设计的可行性,有效避免了发动机装配和实际运行过程中故障的发生。     

“视听说”课堂教学中多模态协同性的历时研究

"视听说"课堂教学的效果受制于三者之间的关系,即多模态理论中视觉模态、听觉模态和运动模态之间的协同性。结合模态间关系和模态使用的原则,依据教学过程中所体现的多模态特点,采用实证分析和历时研究,探索"视听说"课堂教学中视觉模态、听觉模态和运动模态协同性的发挥。