基于电机效率的纯电动汽车传动系统参数匹配研究

为降低能耗、提高续航里程,本文提出了以提高电机效率为目标的纯电动汽车三档变速传动方案.首先,在分析电机工作特性的基础上提出了三档传动系统参数匹配方法;然后以某纯电动汽车为研究对象,对其驱动系统进行了改动:方案一在不改变原车型动力系统参数的情况下将传动系统由一档改为三档,并运用所提出的方法确定各档位的传动比;方案二在满足整车动力性指标要求下对电机重新选型并匹配三档传动系统;最后利用ADVISOR软件进行NEDC工况仿真分析.结果表明:在不改变原车型动力系统参数的情况下,采用三档传动可使整车的动力性和经济性都有一定的提升,续航里程提高了 9.2％,百公里电耗降低了 1.28 kW·h;重新选型电机后,采用三档传动续航里程提高了 14.1％,百公里电耗降低了 1.87kW·h.     

2种侧围加强内框总成检具结构对比分析

概述了侧围加强内框总成与周边零件的匹配关系,从检具操作的人机工程出发,描述了侧围加强内框总成检具的2种定位方式和结构设计,对比了2种定位方式对于检测结果的影响,总结了其优点和弊端,结果表明侧围加强内框总成检具采用车内方向朝下的定位方式效果更好。     

肉桂树剥皮机及关键部件设计

针对目前肉桂树手工剥皮难的问题,设计开发出了一款可用于桂树自动剥皮的机器.该机器主要由刀具、夹具、滚珠丝杆、电机以及PLC控制部分组成.使用SolidWorks软件对机器零部件进行建模,并利用有限元分析软件Ansys对剥皮刀具进行力学分析,发现刀具在200N载荷的作用下,最大应力为0.0012 MPa,最大变形为14.7μm,应力和形变均在合理范围.采用3台PLC分别控制刀具与桂树的运动轨迹.最终搭建出一台专用于肉桂树剥皮的机器,并通过实验验证其剥皮效果.结果表明:剥皮刀具强度足够,能够在桂树的轴向和周向两个维度上适应尺寸的不规则,剥皮时间相较于人手工剥皮节约87.5％.     

基于PolyWorks虚拟装配间隙面差计算分析研究

随着当今社会汽车制造业的迅猛发展,高标准和高需求已经是消费者对汽车制造凯歌的主旋律。而这其中,汽车钣金件的间隙面差就是其中一个重要因素。快速检测间隙面差是否满足设计要求直接关系到汽车白车身的生产精度和企业的工作效率。传统计算间隙面差大多利用量具,易划伤被测物且在零件实际装配后才可测量,降低生产效率,而非接触测量造价昂贵。本课题基于实物的汽车钣金件虚拟装配,对间隙面差的计算方法进行分类与参数调整,提出一种高效率、高标准的间隙面差计算流程。     

压缩感知改进探地雷达回波信号时延估计

针对探地雷达回波受环境及多径干扰而导致时延估计的精度和速度不满足应用需求的问题,提出了基于改进快速匹配追踪的时延估计算法,算法首先基于压缩感知理论对雷达探地回波进行稀疏分解和重构,以提高信号的信噪比,消除回波中强干扰信号对时延估计的影响,然后采用QR分解优化的快速正交匹配追踪对时延估计模型进行求解,降低基函数错选概率,提高模型收敛速度.仿真实验表明,算法能够有效均衡回波信号中强信号分量和弱信号分量,具有较高的回波时延估计精度.     

化工容器腐蚀评价分析

化工容器广泛应用于石油、化工行业，对国民经济的发展起着无可替代的作用。化工容器一旦发生事故将会造成无法估量的后果。本文选择一座十万方原油储罐容器，用事故树分析法对其因腐蚀而发生的事故进行评价分析，绘制出事故树结构图，得到事故树的最小割集，采取近似法算出其结构重要度，最后利用这些分析数据结合实践工作提出了一些可行的防腐措施。     

炮检距矢量道集非刚性匹配方位各向异性时差校正

随着勘探精度日益提高,宽方位地震资料的方位各向异性问题变得更加突出。介质的方位各向异性会导致地震成像道集中反射点的道间时差,且常规处理方法难以正确消除,影响成像结果的保真度和分辨率。基于"两宽一高"的实际地震数据,分析研究区方位各向异性在炮检距向量片(OVT)域偏移后形成的OVG道集上的表现特征,采用非刚性匹配(NRM)时差校正方法获得时空变的校正量,消除方位各向异性对成像的影响,实现了整体数据的方位各向异性时差校正。与常规处理结果相比,该方法改善了成像品质,频带展宽7 Hz左右,有助于提高储层描述精度。     

基于k-shell的复杂网络最短路径近似算法

复杂网络最短路径经典算法的处理效率较低，不适用于大规模复杂网络，而现有近似算法通用性有限，且计算准确率不理想，不能满足规模日益扩大的复杂网络中的最短路径计算需求。针对于此，提出基于[k]-shell的复杂网络最短路径近似算法。算法利用节点的[k]-shell值进行网络划分并引导搜索路径，利用超点聚合处理[k]-shell子网来降低路径搜索中节点和连边的规模，通过在路径搜索过程使用双向搜索树方法提高算法的计算效率和准确率。实验结果表明，算法通用性较好，在现实与仿真大规模复杂网络中均具有较高的计算效率和准确率。