改进的遗传算法在同步器优化中的应用

汽车同步器是自动变速器的重要组成部分.对同步器的模拟优化能为同步器的设计生产提供重要的参考.为了获得一个较好的优化效果,提出了一种改进的遗传算法.通过对遗传算法选择过程的标准进行了改进,结合适应度函数与染色体之间差异,形成一种新的适应度函数.该函数同时考虑了选择压力和物种多样性.通过对函数中两个常量的调整,可以使算法在不同情况下可以有不同的偏重.引入两种典型测试函数的分别从高纬度变量和低纬度变量进行试验,分析改进算法中两个影响因子的作用.并与几类遗传算法进行比较,结果表明该改进的遗传算法能更快更稳定的找到较优的解.最后将改进选择策略结合自适应遗传算法对同步器进行优化,证明了该选择策略具有良好的鲁棒性和实效性.     

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.     

刮板输送机减速箱箱体模拟分析

为了解决刮板输送机减速箱箱体振动损坏的问题,利用数值模拟软件对箱体静力学进行分析,确定了输出箱螺栓孔为受力薄弱点,同时对固有频率振动云图进行分析发现,由于共振现象箱体出现平移振动.当传动系统出现振动时,造成齿轮在啮合时出现冲击受力,此时齿面的受力呈现不均匀性.最后对额定工况下的箱体最大动应力曲线呈现波动的态势,波动的应力值围绕14.1 MPa进行上下幅动,与0.0388 s的应力云图呈现一致,波动应力最大值为18.6 MPa,为刮板输送机减速器箱体优化提供一定的参考.     

LNG接收站火炬放空系统设计工况研究与分析

在液化天然气(LNG)接收站工程设计建设过程中，火炬系统的设计是保证LNG接收站安全生产的必要条件。以国内某LNG接收站为例，分析了LNG蒸发气(BOG)产生的因素和机理，及6种工况组合下火炬排放量的计算方法。结果表明：在工况1条件下与实际生产情况吻合良好，其对应的火炬气排放量约为142.7 t/h。在此基础上确定了：BOG支管管径为DN600,BOG总管的管径为DN900;被分离液滴的直径不大于600μm;火炬分液罐尺寸为?2.5 m×8.0 m;电加热器的功率为195 kW;火炬形式为封闭式地面火炬。研究结果可为今后LNG接收站项目火炬系统的处理能力及设备配置提供理论指导。     

2022年边缘计算的5个趋势

边缘计算趋势在商业中扮演着关键角色,因为现在边缘部署无处不在。随着智能手机、智能手表和自动驾驶汽车在内的边缘计算设备的列表以指数速度增长,商业专业人士需要在2022年紧跟前沿趋势。事实上,经过几年的发展,边缘计算似乎将在2022年的采用和投资方面取得巨大进展。以下是需要关注的边缘计算趋势。     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。     

CDBN‑IKELM的轴承变工况故障诊断方法

针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题，提出了基于卷积深度置信网络（convolutional deep belief network，简称CDBN）与改进核极限学习机 （improved Kernel?based extreme learning machine，简称IKELM）的滚动轴承故障智能识别方法。首先，由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取；其次，利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维，去除冗余特征信息；然后，采用改进的核极限学习机对特征进行分类，使用粒子群（particle swarm optimization， 简称PSO）对模型重要参数进行优化，实现滚动轴承变工况下的故障识别；最后，将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明，该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障，诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。     

复杂工况下二阶碰撞时间自动紧急制动模型

自动紧急制动是汽车安全行驶的重要保障，也是汽车智能化关键技术研究的重点和难点。针对传统防撞时间（Time To Collision,TTC）模型在复杂工况下，本车与目标车车辆速度接近时易出现无限大的问题导致预警过早或过晚的问题，以四轮独立驱动电动汽车为研究对象，提出一种基于二阶TTC的自动紧急制动模型。将目标车按照场景分为静止、ACC和Cut-in等三种类型，通过二阶TTC计算到可能碰撞时间，并与预设的时间阈值进行对比，力矩分配控制器根据当前输入信息计算得到制动力矩并传给车辆执行机构，车辆根据当前信息进行减速或紧急等辅助措施。利用联合仿真对该紧急制动模型进行了验证，结果表明当目标车存在加速度的情况下，该自动紧急制动模型相较与传统一阶TTC紧急制动模型能够很好地进行制动，防止车辆碰撞，并能有效适应复杂工况。     

燃料电池汽车加氢站安全设计要点分析与建议

加氢站内氢气具有高压、易燃、易爆特性，一旦发生火灾或爆炸事故，将会带来巨大的经济损失甚至人员伤亡，因此，必须高度重视加氢站本质安全设计工作。针对加氢站工程设计中的安全要点，从加氢站的选址、总平面布置、设备安全设计、安全辅助系统、建筑设施及消防等各环节进行全方位分析，旨在全面提升加氢站的安全水平。结合国内加氢站技术发展现状，提出了加氢站安全设计、安全管控方面的建议。文中的分析结果可为加氢站的工程设计、建设、标准制定和安全运营提供参考。