两种工况下进气相对湿度对燃料电池性能影响的研究

为研究进气相对湿度对燃料电池在不同工况(工作温度为70℃,进气相对湿度为40%和100%)下的影响,提出了进气加湿效率(Inlet Humidification Efficiency,IHE)模型。该模型将燃料电池总的水含量分为两部分:外部进气加湿携带的水和内部电化学反应生成的水,由此推导出进气加湿效率公式。建立几何模型并划分计算网格,将进气加湿效率模型导入计算流体动力学软件(Fluent)中进行计算。建立燃料电池测试系统,对工作温度为70℃,进气相对湿度分别为40%和100%的工况进行了试验。对IHE模型、Fluent模型和试验值进行比较分析,结果表明:当电池工作温度为70℃,电流密度为350 m A/cm2,进气相对湿度为100%时,IHE模型精确度比Fluent模型提高了37.4%;当进气相对湿度为40%时,进气加湿效率为34%。     

不同进气相对湿度下PEMFC进气加湿效率分析

为研究不同进气相对湿度下PEMFC的加湿效率,提出了进气加湿效率(IHE)模型。该模型认为燃料电池中的水由两部分组成,并推导出进气加湿效率计算公式。建立几何模型并划分计算网格,将IHE模型导入Fluent中进行计算。建立燃料电池测试系统,对工作温度为70℃,进气相对湿度分别为55%和85%的工况进行了实验。并比较分析了Fluent模型、IHE模型和实验值,结果表明:工作温度为70℃,进气相对湿度为55%,电流密度为350 mA/cm2时,IHE模型精确度比Fluent模型提高15%;在进气相对湿度为55%时,电池进气加湿效率达到52%。     

推拉式气垫运载平台的结构设计及行走机理

根据气垫车辆在松软地面上行驶的优越性,参照蠕动式管道机器人的蠕动机构,介绍了一种新型的仿生步行行走机构气垫车－－推拉式气垫运载平台。给出了其结构设计方案,并结合其结构特点详细阐述了其直线及转向行走机理。     

推拉式气垫运载平台的结构设计及行走机理

根据气垫车辆在松软地面上行驶的优越性 ,参照蠕动式管道机器人的蠕动机构 ,介绍了一种新型的仿生步行行走机构气垫车———推拉式气垫运载平台。给出了其结构设计方案 ,并结合其结构特点详细阐述了其直线及转向行走机理     

轮式月面巡视探测器月面牵引性能的预测

通过室内土槽试验和颗粒流数值仿真相结合的方法对轮式月面巡视探测器的轮土交互作用、车轮的牵引特性和轮下土壤变形和破坏进行了深入探讨。以吉林省火山喷发物为原料进行了模拟月壤的配制。设计并制造了深空探测车车轮牵引特性试验台并进行了不同轮齿构型车轮的牵引特性试验,获得了基础性的试验数据。考虑月壤结构松散、颗粒细小、流动性强的离散特征,采用颗粒流法分析了地面重力场下探测车轮下模拟月壤的扰动破坏、土体内接触力的分布、颗粒速度矢量的变化,获得的车轮牵引特性参数与土槽试验数据进行了对比,进一步对车轮在月面环境下的牵引性能做出了预测。     

阳极压力降对质子交换膜燃料电池性能的影响

为了研究阳极压力降对质子交换膜燃料电池性能的影响,提出了一个新的相对湿度-压力降(RHPD)模型。RHPD模型考虑了由阳极含水量变化引起的质子交换膜燃料电池阳极压力降变化的现象。将RHPD模型通过自定义函数导入Fluent中,完成燃料电池在不同工况下的仿真计算。对工作温度为60℃,阴极相对湿度为50%,阳极相对湿度分别为25%,50%,75%下的电池性能进行了测定。通过比较Fluent模型,RHPD模型和试验数据三者发现:相对湿度为25%,电流密度为445 mA/cm~2,RHPD模型和试验值数据间仅存在0.11%误差。     

气垫车辆风机系统设计与计算

分析了风机作用下气垫车辆的垫升机理，针对试验样车的垫升需求，以流量、全压、功率以及各种无因次特性参数为指标对风机进行了选型与计算，并计算了气垫车辆的理论飞高。最后通过风机性能试验对比了所选风机的理论与实际工作特性，验证了风机系统设计与选型的合理性。     

塔式起重机臂架装置的优化设计

阐述塔式起重机臂架装置的最优化设计的过程。采用现代设计方法中的优化设计方法,详细地和系统地讨论了臂架装置的优化设计模型的建立和最优解分析的过程。以塔式起重机臂架装置为研究对象,利用优化设计方法进行结构分析,并建立塔式起重机臂架装置的最优化数学模型。利用工程软件ANSYS对塔式起重机臂架装置的最优化数学模型进行分析并得到优化模型的最优解。研究表明:优化设计的分析为塔式起重机臂架装置的设计提供了便捷而有效的手段。     

推拉式气垫运载平台单片机测控系统的设计

根据推拉式气垫运载平台多工况自动控制的需要,提出了以８０３１单片机为核心的微机测控系统的设计方案,并详细阐述了其单片机测控系统的硬件组成、软件设计和工作原理。     

Application of Machine Vision to Vehicle Automatic Collision Warning Algorithm

Using the new technologies such as information technology,communication technology and electronic control technology,vehicle collision warning system(CWS) can acquire road condition,adjacent vehicle march condition as well as its dynamics performance continuously,then it can forecast the oncoming potential collision and give a warning.Based on the analysis of driver's driving behavior,algorithm's warning norms are determined.Based on warning norms adopting machine vision method,the cooperation collision warning algorithm(CWA) model with multi-input and multi-output is established which is used in supporting vehicle CWS.The CWA is tested using the actual data and the result shows that this algorithm can identify and carry out warning for vehicle collision efficiently,which has important meaning for improving the vehicle travel safety.