基于有限元的轮胎自激振动时频分析

研究汽车轮胎减少磨损,延长使用寿命的问题,轮胎多边形磨损与胎面质量块的侧向自激振动密切相关.了解产生自激振动的速度区间以及胎面与地面的摩擦状态就显得十分重要.因此建立了轮胎一地面系统的理论模型,引入符合轮胎橡胶摩擦规律的摩擦曲线.运用有限元软件,建立子轮胎与地面有限元模型,导入上述摩擦曲线,分析了位移时间历程和位移速度相平面图,发现了容易产生自激振动的速度区间.选择三种特征车速进行仿真.结果证明通过研究可以减少轮胎的磨损量,延长寿命,为今后轮胎多边形磨损正确建模有参考价值.     

轮胎均匀磨损建模与仿真

建立了轮胎均匀磨损模型并进行了仿真.在已有轮胎刷子模型的基础上建立轮胎接地模型,和轮胎运动模型结合起来,建立了可预测轮胎均匀磨损的稳态模型.磨损量是表征轮胎磨损程度的关键指标,通过分析从能量的角度对磨损量进行了初步估算.轮胎磨损模型主要考虑了轮胎力学特性,通过仿真分析了纵向力、侧向力和侧偏角对磨损量的影响趋势,得出了应着重于轮胎侧向力学特性来控制轮胎磨损量的结论,因此对车轮定位参数优化能更好地减少轮胎磨损.所建模型有利于进一步研究轮胎瞬态磨损和偏磨损.     

区域划分在自相交多边形分解算法中的应用

多边形分解在计算机图形学、CAD软件和路径规划等领域中得到广泛应用.其自相交多边形因存在交点导致后续计算和绘图操作中的错误和不准确性.自相交多边形分解算法是CAD应用中常见的难题之一,传统的自相交多边形分解算法主要基于三角剖分的方法,然而这种方法分解出的三角形数量较为庞大,增加了计算和存储的复杂度.针对自相交多边形的分解问题,提出了一种基于区域划分的分解算法.首先寻找多边形的所有交点;然后采用寻路方式遍历自相交多边形,将其划分为无重叠且无自相交的区域;最后通过判断每个区域是否属于多边形内部,并保留内部区域,舍弃外部区域,将自相交多边形分解成无重叠区域的简单多边形.在多个大型集成电路板上将文中算法和GluTess方法进行数值实验对比,实验结果表明,该算法相较于GluTess方法在时间效率上提高了约60%,同时在空间占用上也减少了约20%.     

基于LuGre摩擦模型的轮胎自振系统数值分析

为用多边形磨损理论研究汽车轮胎磨损,针对最简化的单自由度胎面-路面非线性系统,单独分析胎面侧向自激振动特性与车速的关系. 将LuGre摩擦模型引入胎面-路面单自由度振动系统,模拟轮胎与路面的实际摩擦情况. 利用Matlab仿真胎面在不同车速条件下的振动情况. 结果表明在一定的系统参数设置下,胎面在轮胎宽度方向上能产生硬自激,且车速范围与已知情况基本吻合,从而证明该理论模型正确.     

基于环境激励的桥梁振动模态识别算法研究

在桥梁建造和维护过程中,需要对桥梁的振动模态进行在线、实时的分析,急需一种不需要人工激励进行快速模态分析的算法。通过研究自然激励技术NExT( Natural Excitation Technique)与自回归滑动平均模型ARMA( Auto￣Regressive and Moving Average Model),在常规的自然环境模态分析算法的基础上构造出一种快速求解NExT￣ARMA模型的算法进行桥梁模态识别。相比于传统的环境激励模态参数计算方法,该算法不但降低了传统算法的复杂度,而且采用了反馈的方式提高了计算精度。采用ANSYS建立有限元模型并搭建简易实验系统分别对该算法进行仿真验证和实验验证,验证结果表明,该算法能够有效地在自然激励下提取出桥梁结构的各阶模态,其中对前三阶固有频率的识别相对误差降到1％左右。     

单纯多边形的裁剪算法研究

本文基于平面多边形方向的唯一性,通过引入矢性数的概念,将平面任意 多边形划分为单纯多边形和奇异多边形两种,拓展了平面多边形的研究领域,并且给出了一套简洁高效的单纯多边形形裁剪通用算法。     

基于改进自编码网络的轴承振动异常检测

近年来,自编码器和神经网络技术已被广泛研究并应用于轴承振动等工业数据的异常检测问题上,但仍存在着训练数据量大、网络参数初始化、训练效率较低、异常检测效果较差等问题。为解决上述问题,提出了一种结合马氏距离和自编码网络的异常检测方法。利用轴承振动数据特征之间具有一定相关性的特点,通过数据的马氏距离快速检测出部分异常数据,减少了自编码网络的训练数据量;用自编码器结合分类器构建自编码网络,解决了网络参数初始化问题并且显著提高了训练效率;将数据的马氏距离作为特征加入训练中提升了自编码网络的异常检测效果;在自编码器中加入稀疏性限制并构造先升维再编码的结构,增强了自编码器的特征学习能力和收敛性。实验结果表明,针对低维轴承振动数据,提出的方法较其他异常检测方法具有较好的检测效果且具有一定的稳定性和泛化能力。     

静电微驱动器的高阶自激振动与数值仿真

相较于传统静电微驱动器,基于自激振动的静电微驱动器具有输出位移更大的优点,并且工作过程中出现高阶振动现象。为了对高阶振动进行研究,对其进行数值仿真。根据驱动器中的悬臂梁是否与电极发生接触,悬臂梁的振动被分成两个阶段。当悬臂梁与电极发生碰撞时,利用动量平衡法建立碰撞模型。当悬臂梁在电极之间振动时,利用欧拉—伯努利梁的弯曲方程求解。通过MATLAB的数值方法求解控制方程,计算不同时刻的挠度—位置曲线。数值仿真求解得到的振型与试验中观察到的对应相同,数值仿真中也观察到了试验中出现的频率跳跃现象。     

3DS Max中多边形建模的理论与实践研究

多边形建模是3DS Max的强项,3DS Max更是拥有相当强大的多边形建模能力,在多边形建模领域,3DS Max占据着不可动摇的地位.从理论层面和技术层面,阐述了3DS Max高级建模的分类、多边形建模的原理与特点、多边形建模的实践技巧等.     

补偿转向盘振动力矩的控制策略研究

在Matlab/Simulink中建立了电动助力转向系统动力学模型,根据路感信息与不平路面引起的振动干扰在频率上的区别,经过高通滤波检测出路面不平整产生的转向系统干扰力矩,通过助力电机提供相反大小的力矩对其进行补偿;针对路感信息与路面振动干扰在频率上区分界限的不固定性,设计了一种在线可调节滤波器截止频率的控制方法,避免对车辆路感信息正常传递的影响;仿真结果表明,所设计的补偿控制策略能够有效衰减不平路面干扰力矩到方向盘的传递.     

一种基于边折叠的LOD自动生成算法

多细节层次（LOD）是实时图形生成的一项重要技术。介绍了几种典型的多细节层次模型的自动生成算法，在此基础上提出了一种基于边折叠的多边形网格模型简化算法。实验表明，这种网格模型简化算法能在损失很少的屏幕像素误差的前提下提高图形绘制速度，是一种简单且有效的LOD自动生成算法。     

Non-Orthogonal Features in the Planning of Four Ancient Towns of Central Italy

Several ancient towns of central Italy are characterized by imposing circuits of walls constructed with the so-called polygonal or “cyclopean” megalithic technique. The date of foundation of these cities is highly uncertain; indeed, although they all became Roman colonies in the early Republican centuries (between the fifth and third centuries B.C.) their first occupation predates the Roman conquest. It is the aim of the present paper to show – using four case-studies – that these towns still show clear traces of an archaic, probably pre-Roman urbanistic design, which was not based on the orthogonal “rule”, i.e., the town-planning rule followed by the Greeks, Etruscans and Romans. Rather, the layouts appear to have been originally planned on the basis of a triangular, or even star-like, geometry, which therefore has a center of symmetry and leads to radial, rather than orthogonal, organization of the urban space. Interestingly enough, hints – so far unexplained – pointing to this kind of town planning are present in the works by ancient writers as important as Plato and Aristophanes, as well as in the comment to the ?neid by Marius Servius.     

K-积分模意义下折线模糊神经网络的泛逼近性

为克服模糊数运算的复杂性引入折线模糊数的定义,利用折线模糊数的优良性质获得了两个重要不等式,并给出实例说明折线模糊数的逼近能力有效.其次,引进K-拟可加积分和K-积分模概念,在折线模糊数空间满足可分性的基础上,借助于模糊值简单函数和模糊值Bernstein多项式研究了若干函数空间的稠密性问题,获得了可积有界模糊值函数类依K-积分模构成完备可分的度量空间.最后,在K-积分模意义下讨论了四层正则折线模糊神经网络对模糊值简单函数的泛逼近性,进而得到该网络对可积有界函数类也具有泛逼近性.该结果表明正则折线模糊神经网络对连续模糊系统的逼近能力可以推广为对一般可积系统的逼近能力.     

Relaxation algorithm for shape matching of two-dimensional objects

This paper describes a relaxation algorithm without a parameter for shape matching of partially occluded two-dimensional objects. This technique is based on a relaxation labelling process of Rosenfeld et al. for reducing or eliminating the ambiguity. The shapes are represented by polygonal approximation. The proposed relaxation method is used to find acceptable line segment pairs of polygons.     

一种改进的骨架曲线串行多边形近似算法

常见骨架提取算法对复杂多变的目标边缘具有较强的敏感性, 提取出的骨架曲线结构相对复杂, 数据量仍然较大. 针对这一问题, 提出了一种新的骨架曲线多边形近似算法. 该算法结合骨架曲线的特点, 在传统串行多边形近似算法的基础上引入了平滑度保持、结构特征保持以及拓扑特征保持等约束条件, 既较好地保留了原始骨架的主要拓扑结构特征, 又有效地简化了骨架曲线的结构, 进一步压缩了数据. 仿真研究证明了该方法的有效性.     

A new measurement for assessing polygonal approximation of curves

This paper presents a novel method for assessing the accuracy of unsupervised polygonal approximation algorithms. This measurement relies on a polygonal approximation called the “reference approximation”. The reference approximation is obtained using the method of Perez and Vidal [11] by an iterative method that optimizes an objective function. Then, the proposed measurement is calculated by comparing the reference approximation with the approximation to be evaluated, taking into account the similarity between the polygonal approximation and the original contour, and penalizing polygonal approximations with an excessive number of points. A comparative experiment by using polygonal approximations obtained with commonly used algorithms showed that the proposed measurement is more efficient than other proposed measurements at comparing polygonal approximations with different number of points.     

Pillow简介

本文介绍了轻量级多边形建模工具Pillow的编写过程和大体结构。