基于多软件联合仿真的载货汽车平顺性提升方法研究

针对改善某载货汽车行驶平顺性的问题,对某整车制造企业生产的某型载货汽车进行了研究,提出一种新的方法对该车顺性进行提升.首先,应用ADAMS/Car建立载货汽车的刚柔耦合样机模型;其次,建立ADAMS/Car与Simulink的联合仿真模型;最后,利用MATLAB编写加速度RMS(加权加速度均方根值)程序,并应用Isight/Optimization软件中的多岛遗传算法优化此联合仿真模型.以载货汽车不同车速行驶在随机级路面(C级),驾驶室座椅处加速度RMS值来评价整车平顺性的优劣.结果表明:采用提出的方法设计优化后,驾驶室座椅处X向的加速度RMS值最大降低了12.84％,座椅处Z向的加速度RMS值最大降低了13.08％,座椅处综合加速度RMS值最大降低了11.46％,平顺性能得到了提升.     

主存高效的公交网络路径规划索引

在公交时间表下给定起始和目标站点,路径规划查询返回一组到达时间早和换乘次数少的帕雷托最优路径.现有的索引方法需要大量运行时内存.本文提出主存空间高效的索引方法(a-)PAINT.(a-)PAINT对每个站点v预计算一组标签,使得对于从站点s到站点d的查询可以通过匹配s和d相关的标签高效地生成查询结果的一条路径.PAINT对任意查询返回最优路径.a-PAINT只需要很小的预处理开销,但可能返回多一趟换乘的次优路径.用真实的公交时间表与模拟查询测试,PAINT具有合理的预处理开销.a-PAINT需要更少量的预处理开销,在大规模公交网络下准确率达90％.     

稀土灼烧过程温湿度场仿真分析

影响稀土灼烧工艺的因素十分复杂,关系产品质量稳定及能耗,现行工艺存在优化空间。通过剖析灼烧窑中温度和湿度分布状况,运用κ-ε双方程湍流模型、流体传热、多孔介质传热等理论,按特定组分运输模式,建立灼烧过程质量、动量和能量耦合传递数学模型。设置不同边界导入Fluent环境对数学模型进行仿真试验,完成数据处理实现工艺参数优化。结果表明所建模型能准确反映灼烧窑中温湿度场分布及变化,且最终仿真结果与实际灼烧后的产品湿度含量相符合。     

基于有限元的区域分解方法在永磁聚焦系统仿真中的应用

随着计算机技术以及并行求解技术的发展,区域分解方法越来越多地应用于计算电磁学的各个领域.针对微波管中的永磁聚焦系统仿真,该文提出一种基于有限元的非重叠区域分解方法,其引入一种新型传输条件,并采用内罚的方式推导出有限元弱形式.该区域分解法的最大优势是不需要引入多余的未知量,并且最终集成的有限元矩阵满足对称正定性,适合采用预处理共轭梯度法进行矩阵方程的求解.该文仿真了多个微波管永磁聚焦系统,并与商业软件Maxwell进行了详细的对比,结果表明所提出的区域分解方法和Maxwell精度相当,却拥有着更加优越的计算性能.     

一种融合社交信任的矩阵分解推荐算法

为了解决数据稀疏性对推荐算法预测准确度的影响,本文提出了一种融合社交信任的矩阵分解推荐算法。在相关数据集上实验结果表明,预测的平均绝对误差和均方根误差都得到了明显的改善。     

“碳化硅功率半导体技术”专题前言

半导体功率器件(即电力电子器件)是电力电子技术的三大核心基础之一,被比作电力电子装置的“CPU”。现有功率器件多采用Si基或SOI基,但是受限于自身材料特性的影响,在节能与转换效率方面越来越显示出他们的局限性。为解决上述问题,半导体功率器件除了继续对传统器件进行新理论和新结构的创新研究外,也正在遵循“一代材料、一代器件、一代装置、一代应用”的发展趋势,从传统的Si基和SOI基向宽禁带半导体SiC和GaN基进行扩展和延伸。     

专题:6G的智能通信计算融合技术

内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。