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1.
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. 相似文献
2.
针对水泥联合粉磨系统电耗高、出磨水泥温度高、石膏脱水导致的水泥性能差等问题,通过采取高效涡流选粉机、V型选粉机出口增加收尘器、调整篦冷机风机等技改措施,从水泥粉磨工艺上降低了出磨水泥温度,改善了水泥性能,达到了提质降耗的目的。 相似文献
3.
以寺河矿南区回风大巷为工程背景,在分析巷道地质条件的基础上,通过理论计算分析了锚杆及锚索的主要支护参数,并确定了锚杆及锚索的型号;结合以往的生产实践经验,确定了巷道联合支护方案.实践表明,巷道支护方案合理,可以满足安全生产要求. 相似文献
4.
相比ADAMS仿真的不稳定性,利用ADAMS和MATLAB联合仿真对双足机器人运动轨迹规划和控制设计的可靠性及高效性进行了研究。首先绘制双足机器人三维参数模型进行逆运动学分析,验证其合理性后导入ADAMS中添加约束,进行动力学仿真。基于此,在MATLAB中使用多项式插值法完成模型的步态规划。最后利用Simulink试验台建立控制系统的框图,由ADAMS输入关节角之后控制台输出关节的驱动力矩,完成双足机器人ADAMS和MATLAB的联合仿真。仿真结果显示,联合仿真相较于ADAMS仿真的波动性所获得的数据更加稳定,此法高效可行,可作为下一步设计双足机器人的控制系统电机选型的重要理论依据。 相似文献
5.
对于堤防渗漏问题,为了保障人民生命财产安全,要求是立刻检测、准确定位、及时处理。物探根据一定的物性差异,不同物性特征进行分析求解,具有及时、高效、无损等特点,在工程中广泛应用。但单一的方法,会存在一定的多解性,联合物探方法就是采用多种物探方法,根据不同物性差异综合分析,减少多解性,提高准确性。文中通过在吉林某堤防渗漏检测中的应用,验证此方法的可靠性、准确性,为后期除险加固提供指导建议。 相似文献
6.
7.
教传艳 《计算机测量与控制》2022,30(2):124-128
针对当前柴油机废气再循环冷却控制系统受到时滞问题影响,导致系统开度走势与设定走势不一致、废气再循环效果差的问题,提出基于自适应LS-SVM的柴油机废气再循环冷却控制系统;以AT89C51单片机40针作为电控单元核心部件,利用位置传感器向系统发送负载信号,利用温度传感器来传输信号并反馈至D/A转换器;在D/A转换器中,反馈信号以串行或并行方式进入寄存器,并在转换后输出电流电压,控制系统阀门在排气再循环时的开启;伺服泵采用冷却系统,为系统提供液压动力源;利用自适应LS-SVM原理计算柴油机废气再循环冷却控制目标边界值,在最小二乘支持向量机基础上,利用求解线性方程组进行优化,消除了控制误差;根据控制差的大小,调整控制系统的输出值;由试验结果可知,该系统开度走势与设定开度走势一致,且与设定开度误差为1开度,说明使用该系统具有良好稳态特性,有效克服了系统中时滞问题,废气再循环效果较好。 相似文献
8.
针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题,提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD):首先,对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)处理,运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号;其次,为防止故障信息丢失,将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法处理,得到最佳的模态个数K和惩罚参数α,选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号,并对信号进行包络分析;最后,通过仿真和试验数据分析得出,该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征,为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。 相似文献
10.
针对自适应波束形成中的期望信号自消除问题,提出一种干扰加噪声协方差矩阵重建稳健自适应波束形成方法。算法具有较低的计算时间复杂度。该方法首先使用波达方向估计技术得到期望信号的波达方向,其次对每两根相邻天线的接收信号进行特定的加权相减,能够减除阵列信号中的期望信号成分,继而得到不含期望信号且保留了干扰加和噪声的更新阵列信号,再次,使用更新阵列信号计算干扰加噪声协方差矩阵,最后计算得到加权矢量。理论分析给出了减除期望信号过程的原理和算法的复杂度,仿真结果表明,在16阵元情况下,所提算法的输出信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)性能比最优值低0.52 dB,因自由度损失造成的性能损失小于0.3 dB,综合性能优于其他对比的方法。 相似文献