基于ADAMS/Car对车架动载荷的仿真分析

汽车车架主要受到来自路面不平度所引起的冲击载荷,利用现有的理论公式很难精确地求解出各连接处载荷的时间历程。基于此,运用ADAMS/Car软件建立整车模型,设置相关的参数。通过仿真计算得到了车架与悬架连接处的载荷时间历程,并将仿真结果与试验结果做了对比,发现两者比较吻合,说明仿真模型的正确性。仿真数据为后续车架的疲劳分析提供了依据。     

基于RBF神经网络二级倒立摆系统的PID控制

针对二级倒立摆系统,提出一种基于RBF神经网络的PID控制方法。该方法采用RBF神经网络对 PID控制器的参数进行优化修正,从而使控制器处于最优状态,实现二级倒立摆的稳定控制。仿真结果表明,该方法 的控制精度较高,响应迅速,超调量较小。对于多变量、非线性、不稳定的快速系统,具有较好的控制效果。     

纺织生产过程温控系统的灰色预测控制

提出了利用灰色预测控制对纺织生产过程中温控系统进行控制.该算法采用改进的灰色模型对系统输出值进行预测,并采用单神经元PID控制器对控制量进行调整,使输出尽快达到设定值.以工业水浴锅温度控制为例,进行了仿真分析.结果表明, 该方法能够使系统较快达到稳定,并有较好的自适应性和鲁棒性,证明了该算法的有效性.     

充量密度和氧体积分数对柴油机高负荷下热效率和排放的影响

采用试验和数值模拟相结合的方法研究了上止点时的充量密度、温度和氧体积分数对柴油机高负荷条件下的燃烧路径、排放和热效率的影响.结果表明:高的充量密度导致低的全局燃氧当量比,增强了燃氧混合率和化学反应速率,有利于提高热效率.提高充量密度对NOx的形成有两个相反的作用:增加充量的总热容,抑制燃烧温度;增加空气的卷吸率,提高混合气的温度.低的氧体积分数降低了燃油/气体混合气的化学反应速率,推迟放热率.高负荷柴油发动机在燃烧过程中有大量不完全燃烧产物CO形成和存在,这被称为"CO的冷储藏",其推迟了放热率相位,降低了已燃气体的温度,致使NOx排放降低.研究还发现发动机的碳烟排放与"CO的冷储藏"量相关.     

体育场建筑辅助空间组成多元化趋势研究--兼谈重庆市巴南区体育运动场设计

由于时代的发展和经营管理上增加服务内容的需要，体育场建筑功能组合趋向综合化．对体育场辅助空间进行多元化设计是与体育场建筑功能综合化要求相适应的．通过对重庆，成都的体育场的对比，介绍重庆市巴南区体育场设计，强调了体育场辅助空间组成多元化的重要性．     

基于OptiStruct的盘式制动器拓扑优化设计

以某客车盘式制动器为研究对象,在三维建模软件Pro-E中建立盘式制动器的三维模型,并在有限元分析软件OptiStruct中进行盘式制动器的模态分析,为了使制动盘和制动钳体不会由于共振而产生噪声,采用了变密度拓扑优化方法,建立了以质量最轻为优化目标,单元密度为变量,制动钳体的3阶模态为约束条件的拓扑优化。优化结果降低了制动钳体的3阶模态频率,并且给出了制动钳体的材料最优分布图,优化后的模态频率可以使制动钳体避免与制动盘产生共振而产生噪声。     

扭矩盒集热器支架轻量化设计

在ANSYS中以8级风载对扭矩盒集热器支架的结构参数进行了静力分析和灵敏度分析,然后以聚光效率和强度为约束条件进行了结构轻量化设计,并对优化后的结构进行了验证。结果表明,集热器支架总质量减少7.66%。这种基于灵敏度的设计方法切实可行,为集热器支架的优化和改进提供了借鉴。     

基于单步预测的模型参考自适应逆控制

针对非线性系统,提出一种基于单步预测的模型参考自适应逆控制方案.该方案将预测思想引入自适应逆控制中,采用Elman网络作为模型辩识器,利用它建立非线性系统输出的预测模型;采用模糊神经网络作为自适应逆控制器,由预测误差进行参数的在线自适应寻优.仿真结果表明,该方案具有很好的跟踪效果和较强的鲁棒性.     

基于曲线拟合预测模型的自适应逆控制研究

针对不确定滞后系统,提出一种基于曲线拟合预测模型的自适应逆控制方法.该方法将预测思想引入自适应逆控制中,采用四阶龙格库塔法与GM(2,1)灰色模型相结合作为预测模型,用模糊神经网络作为自适应逆控制器,并由预测误差进行参数的在线自适应寻优.仿真结果表明,该方法具有很好的跟踪效果和较强的鲁棒性.     

基于RBF神经网络二级倒立摆系统的PID控制

针对二级倒立摆系统,提出一种基于RBF神经网络的PID控制方法。该方法采用RBF神经网络对PID控制器的参数进行优化修正,从而使控制器处于最优状态,实现二级倒立摆的稳定控制。仿真结果表明,该方法的控制精度较高,响应迅速,超调量较小。对于多变量、非线性、不稳定的快速系统,具有较好的控制效果。