基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

路面缺陷及病害养护车旋转叶片力学及流场仿真

以路面缺陷和病害养护车转动式料仓作为研究对象,通过分析料仓的使用及设计要求,确定料仓旋转叶片、旋转叶片的布置方式、螺旋升角值、叶片截面形状等.通过分析沥青混合料在路面缺陷及病害养护车转动料仓内的运动特性,运用CAXA、Pro/e、Solid Works、ANSYS Workbench等软件对沥青混合料进行仿真研究建立了沥青混合料的分析模型,通过比较转动料仓螺旋升角分别为25°、28°、30°时的仿真模型分界面及轴向平面混合料的速度,结合叶片加工工艺、搅拌效率、进出料效率等因素,确定料仓螺旋升角的最优角度,研究成果为路面缺陷及病害养护车的设计提供较好的参考价值.     

基于任务坐标系的液压机四角调平控制

针对液压机滑块的四角调平电液系统,提出了一种基于空间任务坐标系的控制方法。分析滑块与调平缸的运动关系与空间位置关系,从而建立坐标转换矩阵,将液压机滑块四角的直线位移坐标转换为滑块中心位移与倾角组成的任务坐标,在任务坐标空间内设计了基于调平力偏置非线性前馈补偿的滑块跟踪运动PID控制器,并且直接针对滑块的倾角设计了调平PID控制器,针对不同控制目标的控制参数是独立调节、互不影响的。设计了基于调平力偏置的预加速过程,以缓解滑块与调平缸接触时的冲击。最后,在25000 kN玻璃钢液压机上对所提控制方法的有效性进行实验验证。实验中,调平缸分别定位于平面矩形的四角,矩形尺寸为3550 mm×2900 mm。实验结果表明:使用基于任务坐标系的四角调平控制方法后,液压机滑块绕坐标轴x、y的旋转倾角分别被控制在0.0032°和0.0045°以内,各调平缸的位移偏差不超过0.45 mm。     

角联巷道风流安全评判指标研究

随着矿井的开采,通风系统逐渐复杂化,通风网络的安全监测与管理难度加大。为解决此问题,首先系统分析角联通风理论,以θ形经典角联为例,利用Ventsim软件解算多组数据,总结角联风量与风阻间的各规律,从而提出新的判定指标,利用Fluent软件进行数值模拟验证指标科学性,并完善判定指标。     

基于MEMS声传感器阵列的车辆鸣笛声抓拍系统设计与实现

基于MEMS(Micro Electrical Mechanical System)声传感器阵列及光学相机，设计并实现了车辆鸣笛声抓拍系统。结合车辆鸣笛声的时域与频域特点实现鸣笛声的识别，结合最小化最大旁瓣级原则给出生成声传感器阵列的具体方式，结合波，束形成技术及互谱矩阵实现区域内声源波达方向估计，以可编程逻辑门阵列(Field Programable Gate Array，FPGA)作为算法实现平台，完成数据采集与数据处理模块设计，结合工业计算机及光学相机，实现车辆鸣笛声抓拍。通过测试，验证了所设计的系统对鸣笛声抓拍的有效性。     

汽阳极多管AMTEC辐射与导热模型的研究

针对研制并改进新一代汽阳极多管碱金属热电转换装置(AMTEC)需要准确计算汽阳极多管AMTEC内的辐射和导热损失,以PX-3A型装置为分析对象,利用RadCAD软件计算了装置内各辐射面之间角系数,角系数计算结果满足完整性要求;以此角系数作为输入数据建立了装置辐射与导热模型,计算了不同负载电阻下装置的输出功率、负载电压和BASE管冷端温度等参数,结果表明计算值与文献实验值相吻合,从而验证了模型的正确性和合理性;最后对不同热端温度对转换效率的影响进行了分析,推荐装置热端运行温度为1123 K。