基于轨迹规划与CNN-LSTM预测的履带式混合动力无人平台能量管理优化

混合动力能量管理策略是混合动力系统的关键技术之一,对整车效率和燃油经济性等综合性能起到决定性作用。对于履带式混合动力无人车辆,其复杂的行驶工况对能量管理策略提出更高要求。在传统工况预测方法的基础上,提出一种基于无人驾驶轨迹规划的卷积神经网络与长短期记忆网络的预测模型。针对系统状态变量与控制变量搜索范围广、计算量大的问题,优化动态规划算法以获得最优控制序列;设计模型预测控制方法实现能量管理优化控制;通过实车试验进行验证。研究结果表明,采用卷积神经网络与长短期记忆网络的预测模型比基于规划速度的直接预测模型的精度提高了3%;基于该模型预测控制的能量管理实时优化策略,比基于传统多步神经网络策略的等效燃油消耗量减少了3.9%,改善了整车燃油经济性。     

Genetic Algorithm Based Combinatorial Auction Method for Multi-Robot Task Allocation

An improved genetic algorithm is proposed to solve the problem of bad real-time performance or inability to get a global optimal/better solution when applying single-item auction （SIA） method or combinatorial auction method to multi-robot task allocation. The genetic algorithm based combinatorial auction （GACA） method which combines the basic-genetic algorithm with a new concept of ringed chromosome is used to solve the winner determination problem （WDP） of combinatorial auction. The simulation experiments are conducted in OpenSim, a multi-robot simulator. The results show that GACA can get a satisfying solution in a reasonable shot time, and compared with SIA or parthenogenesis algorithm combinatorial auction （PGACA） method, it is the simplest and has higher search efficiency, also, GACA can get a global better/optimal solution and satisfy the high real-time requirement of multi-robot task allocation.     

Study on Control of Pneumatic Selecting and Shifting Actuators Using Rapid Control Prototyping

A gearbox in-the-loop control platform using dSPACE real-time system is designed for the study on the control technology of pneumatic selecting and shifting actuators based on rapid control prototyping. The operational principle of such actuators was analyzed using dSPACE hardware and software, resulting in a better knowledge of the logical relationship among solenoid valves, gear positions of cylinders and system input／output. Based on these, a control model was developed under the Matlab／Simulink environment and rapidly improved to meet requirements through experiments. Relevant tests have shown that analysis efficiency on selecting and shifting actuators could be raised and development of control strategy facilitated.     

CPR1000核电厂核岛主设备热棘轮现象试验评估方法研究

针对RCC-M评定准则对部分部件的热棘轮现象无法做出安全性评定的问题,综合考虑塑性变形和弹性变形的影响,详细分析CPR1000核电厂稳压器电加热喷雾接管的热棘轮现象。计算结果表明,RCC-M热棘轮评定准则过于保守,试验分析方法更精确,可提高核电建设的经济性。     

轮式机器人遗传模糊神经网络转向控制实验研究

为了对模型复杂的轮式地面机器人进行转向控制，应用基于遗传算法的模糊神经网络控制方法。首先建立车辆的神经网络模型，然后构造模糊神经网络控制器，再用遗传算法寻找模糊神经网络控制器的参数，最后提高控制器对速度变化的适应能力。在其中提出了性能指标要对响应曲线稳态段进行加权以减小稳态误差的思想，并对性能指标公式进行了改进。实验表明，该方法对机器人的转向控制效果良好。     

基于遥操作和局部自主的移动机器人越障

根据任务需要，研制了具有翻倒恢复功能的关节履带式移动机器人；构建了基于网络通信的遥操作系统，通过人机交互界面完成终端对移动机器人的遥控操作，鉴于履带式移动机器人开环控制的不足，提出遥操作和局部自主控制的翻倒恢复控制方法；实验表明，提出的方法在移动机器人实际作业中有效可行。     

几种杀虫剂防治玉米蚜虫效果试验初报

试验示范结果表明,5％高效大功臣（10000倍液,6667倍液,5000倍液）,敌敌畏（1000倍液）,扑虱灵（2000倍液）等3种杀虫剂对玉米上的蚜虫的防治效果药后1d分别为30．29％,35．08％,36．86％,99．98％,25．86％;药后30d分别为97．19％,97．69％,97．85％,89．55％,75．29％。虫口密度大时可使用80％敌敌畏1000倍液防治,虫口密度时可选用5％高效大功臣10000倍液防治。     

CRDM管座多道焊焊接残余应力计算方法研究

使用有限元方法,预先分析控制棒驱动机构(CRDM)管座区域过盈配合产生的预应力场,再通过依次模拟多道焊加热和冷却的过程,开展CRDM管座坡口的焊接残余应力数值模拟研究,分析冷装工艺和多道焊焊接残余应力对CRDM管座的共同作用,分析焊道之间的冷却时间的影响,为工程设计和修复提供支持。     

CPR1000反应堆压力容器密封性能模拟技术研究

压水型核反应堆压力容器的密封性能是保证核电厂安全运行的关键因素之一。为了探索反应堆压力容器密封性能的数值模拟技术,本文建立了CPR1000反应堆压力容器(RPV)密封结构的热弹塑性三维有限元分析模型,考虑了运行期间的载荷及载荷组合,得到了反应堆压力容器在升温、运行和降温瞬态过程中上下法兰的轴向分离量、径向滑移量以及螺栓载荷等。分析结果表明热弹塑性三维有限元密封分析模型能够较好地模拟密封结构的性能。     

基于Non-Boussinesq模型的多流体域高温差乏燃料容器的自然对流传热特性研究

基于Boussinesq模型和全浮力模型原理,建立了高温差环境下Non-Boussinesq多流体域自然对流模型,通过对比高温差封闭空腔自然对流实验结果和预测结果,研究了Boussinesq模型、全浮力模型和Non-Boussinesq模型在单流体域和多流体域高温差环境下对流速和温度的预测能力。结果表明,单流体域下Non-Boussinesq模型和全浮力模型预测的流速和温度符合实验结果,平均预测误差小于9%;Boussinesq模型在高温差环境下对流速的预测精度较低;全浮力模型不能同时保证多流体域获得合理的流场分布;Non-Boussinesq模型能有效克服Boussinesq、全浮力模型的缺点;自然对流模型选取主要会影响内外部气体流速的预测,对容器内外部温度的预测影响较小。本研究建立的数值预测方法能够用于高温差环境下其他多流体域的自然对流的预测。