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1.
为了实现车辆制动模拟试验中附着系数的准确模拟和实时可调,设计了一种汽车制动模拟试验台,通过控制磁粉离合器励磁电流,实时模拟不同路面附着系数;搭建了基于路面识别的单轮车辆制动系统仿真模型,进行了单一路面和跃变路面下的制动仿真;研制了车辆制动模拟实验系统,开展了单一路面下汽车制动模拟实验和跃变路面下附着系数跟踪控制实验。研究结果表明,在湿沥青路面上以120 km/h初速度制动时,相比于基于固定目标滑移率,基于路面识别的最佳滑移率下的制动距离缩短了3.1%,且在低附着路面下更为明显;单一路面下制动时车速和轮速的实验值与仿真值基本吻合;跃变路面下附着系数最大跟踪误差仅为6.2%,跟踪控制效果良好。 相似文献
2.
在高含硫化氢的页岩气开采过程中,硫化氢的实时监测尤为重要,非常态情况下如钻井过程中突发硫化氢泄漏事故,极易造成人员中毒,事故井及周围人员需全部撤离并切断井场电源,严重时要对事故井采取非常措施处理。常规硫化氢的监测因非常态情况下井场没有电源而无法正常工作,非常态无线硫化氢监测系统的设计研制有效解决了硫化氢实时监测的问题。系统采用锂电池供电,完全独立于井场电源,低功耗设计使系统在单电池供电的情况下可长时间连续工作;采用无线通信方式,方便现场安装和移动。由于多主机同时在线工作,各主机独立工作互不影响,可满足多点监测需求,可随意添加无线中继,方便扩展监测范围,能够在远离事故井的地方实时监测硫化氢气体。通过采集监测软件可实时显示硫化氢数据和曲线,数据实时存储,并能导出多种文件格式,方便数据查看和回放。现场测试结果表明,系统能够实现在非常态情况下硫化氢的实时监测,满足现场应用需求。 相似文献
3.
在极软岩的地质条件下,采用自创的新型注浆设备,通过不同入岩深度及成桩措施进行桩基施工,根据静载荷试验进行分析对比,得出入岩深度增加和后注浆对桩基沉降量的影响及自创注浆设备的实用性. 相似文献
4.
LLC谐振网络变换器是一种软开关变换器,能够降低损耗、实现高频化、提高效率,在通信电源、电池充电器等方面有着广泛的应用。传统LLC变换器为隔离型的谐振变换器,其中包含一个高频隔离变压器。在功率较大的场合中,隔离变压器设计困难,且漏感较大,导致损耗高,影响变换器性能;另一方面,隔离变压器由两个绕组组成,导致谐振变换器的体积较大,从而影响变换器的功率密度,若直接将其用于高频、高效的非隔离应用场合,不利于其效率和成本优势的发挥。提出一种具有输入输出共地结构的非隔离型LLC谐振变换器,适用于光伏逆变器、LED恒流驱动等非隔离场合。最后搭建了实验平台,实验验证了理论的正确性。 相似文献
5.
6.
差分卫导实时动态定位(RTK)依靠 Kalman 滤波功能的实现,当滤波器阶数过高时,会带来计算量的激增,这就会影响定位的耗时。当运算平台能力有限却需要较低的计算时间耗时,动态限星算法能够有效地将 RTK 的计算耗时降低至合适的耗时需求。运动平台实测结果表明,动态限星算法优化后的 RTK 定位耗时较优化前减少了 50%。 相似文献
7.
随着高速列车智能化集成度不断的提高,传输数据量的增大推动了TRDP(列车实时数据协议)技术的发展,与此同时,也为移动网络随意接入列车网络并恶意篡改通信数据提供了可能性.因此,提出搭建TRDP通信网络平台,在TRDP传输数据帧的基础上增加AES加/解密技术,实现对数据的加密和解密处理.结果显示,重要控制指令数据经过加密后,成功的避免了未知网络设备对列车传输数据的读取和篡改.为列车通信传输质量提供了基本保障. 相似文献
8.
9.
青霉素发酵过程具有较强的非线性、时变性、阶段性和不确定性,基于单一的软测量模型对产物浓度进行在线估计,难以满足系统对模型精度的要求。针对上述问题,提出一种改进密度峰值聚类的多模型软测量建模方法来估计青霉素发酵过程中的产物浓度。首先,引入相似度函数代替欧氏距离计算样本点的k近邻,并且计算样本点与其k近邻之间的共享近邻,进而利用样本点的k近邻及共享近邻重新定义样本点的局部密度。其次,利用样本点之间的k近邻关系来重新定义样本点的分配策略;通过改进的聚类算法得到各聚类子集,分别建立基于最小二乘支持向量机的软测量模型。Pensim仿真平台的验证结果表明,改进的聚类算法能够更加准确地对样本数据进行聚类,从而有效提高青霉素发酵过程软测量模型的估计精度。 相似文献
10.
钢轨表面缺陷检测是铁路日常检测的重要部分,根据现代铁路自动化检测技术对实时检测和适应性的要求,构建了一个完整的钢轨表面缺陷识别和分析系统.根据机器视觉的基本原理,设计了一种带有LED辅助光源和遮光箱的图像采集装置,并将采集到的图像进行人工标注,建立了一个较为庞大的具有语义分割标注的钢轨表面缺陷数据集;将高级语义分割技术应用于钢轨图像分析,利用一种级联自编码结构(CASAE)的语义分割网络,将缺陷图像转化为基于语义分割的像素级预测掩码,并通过紧凑型卷积神经网络(CNN)将分割结果进行分类,从而实现钢轨表面缺陷的识别与分类;构建了智能化的人机交互系统,并将系统通过仿真实验的方式进行测试.实验结果表明,系统的检测准确率达到90%以上,每幅图像的平均处理时间为245.61 ms,可以在一定程度上代替人工检测,实现对钢轨缺陷的数字化管理. 相似文献