车辆悬架减震优化设计方法仿真

车辆在不同路况和不同车速等情况下,悬架系统弹性元件受到的冲击大小差异很大,无法形成固定的振动规则,振动剧烈程度与阻尼系数无法关联.传统车辆悬架减振设计方法,采用固定阻尼系数来减少弹性元件的振动,没有考虑不同路况及车速产生的振动剧烈程度不同的问题,减振效果较差.提出一种车辆悬架减震优化有限元设计方法,分析车辆悬架减震器的功能和结构,塑造车辆悬架减震优化模型,采用ANSYS有限元软件中一阶优化方法进行车辆悬架减振优化设计,以悬架减震器阻尼力为优化目标,以减震器阻尼系数为优化设计变量,以静强度和最大减震强度为约束条件,对车辆悬架减震进行有限元优化设计,确保车辆车身振动迅速衰弱,使车身能够很快达到一种稳定状态.实验结果表明,上述方法使车辆减震阻尼力和最大减震强度都优于传统方法,具有较高的稳定性和控制精度.     

基于PSO的负反馈电路参数自适应优化及仿真分析

采用粒子群优化算法,以电压增益、共模抑制比、输入电阻平方根的三者乘积对输出电阻的比作为适应度函数,对差分 共射两级直接耦合电压串联负反馈放大电路中的电阻做自适应优化。结果显示,只要对电路交流指标加以约束,适应度函数值总会减小。当分别对增大电压增益和减小输出电阻进行限制后,电压增益总是尽量小,输出电阻总是尽量大,以使适应度函数在给定约束下取得最大。经EWB软件对优化参数仿真,结果满足线性放大要求。同时说明了可以调整适应度函数形式,找到最佳电路参数,以满足工程上对放大器指标的不同需求。     

支持O2O的时空众包激励技术研究

在这个流行元素日新月异的时代,消费者的口味越来越难以把控,商家的判别标准将极大决定店铺的业绩水平.文章介绍了时空众包的概念,研究在商城背景下,利用时空众包思想设计一种能持续有效执行的机制来提高O2O模式的资源利用率问题.     

高性能MCU的FPGA原型验证系统研究与平台实现

本文研究并实现了一种基于Cortex-A7核的高性能MCU在FPGA原型阶段的验证平台。该设计研究可以针对高性能MCU芯片或其FPGA原型验证阶段的软硬件验证环境快速搭建,通过交互式、软硬件协同的方式对MCU芯片各个模块功能进行实时、可靠的功能验证。高效的FPGA原型验证可以提高MCU研发速度、缩短验证时间、提高验证效率、及时发现芯片设计的缺陷、缩短芯片研发周期。     

An augmented reality-based multimedia environment for experimental education

Over the last few years, there has been a growing interest in augmented reality (AR) technology for education. However, current AR education applications are often used as a new type of knowledge display platform, and they cannot fully participate in educational activities to improve educational results. To enable AR technology to participate in educational activities more effectively, according to learning-by-doing theory, we explore the form of a future experimental course and propose a new AR-based multimedia environment for experimental education. The framework of the multimedia environment consists of three components: the AR experiment authoring tool, the AR experiment application, and the management application. In this AR-based multimedia environment, teachers can independently create AR experiments using the what you see is what you get (WYSIWYG) editing method. Students can manipulate the AR-based experimental object to complete the experiment in class. Moreover, teachers can observe students’ experimental behaviour, obtain evaluations in real time, and even guide students remotely. We also present an application case of a chemistry experiment and obtain results of the usability test, demonstrating improvements in AR technology participation in educational activities.

     

基于双重权重偏差建模的无监督域适应

无监督域适应(Unsupervised Domain Adaptation,UDA)是一类新兴的机器学习范式,其通过对源域知识在无标记目标域上的迁移利用,来促进目标域模型的训练。为建模源域与目标域之间的域分布差异,最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)建模被广泛应用,其对UDA的性能提升起到了有效的促进作用。然而,这些方法通常忽视了领域之间对应类规模与类分布等结构信息,因为目标域与源域的数据类规模与数据分布通常并非一致。为此,文中提出了一种基于跨域类和数据样本双重加权的无监督域适应模型(Sample weighted and Class weighted based Unsupervised Domain Adaptation Network,SCUDAN)。具体而言,一方面,通过源域类层面的适应性加权来调整源域类权重,以实现源域与目标域之间的类分布对齐;另一方面,通过目标域样本层面的适应性加权来调整目标域样本权重,以实现目标域与源域类中心的对齐。此外,文中还提出了一种CEM(Classification Expectation Maximization)优化算法,以实现对SCUDAN的优化求解。最后,通过对比实验和分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

Robust Control of Networked System and Its Application

International Journal of Control, Automation and Systems - In this paper, the stability issue of networked system with dynamical topology in intelligent vehicle is studied. The systems are...     

柴油机自动减压起动装置的有限元分析

分析了柴油机自动减压装置的工作原理,针对在潍柴WP10型柴油机上加装的减压装置,利用Solidworks Simulation对压板进行了静力分析,找出了应力最大的部位和最大值,并按照Von Mises准则,判别压板满足刚度要求。     

城市雨水径流多填料优化组合快速渗蓄试验研究

通过雨水径流渗蓄处理系统的填料筛选及多填料分层组合渗蓄处理径流的效能试验,分析了陶粒、稀土瓷砂、沸石、石英砂对城市雨水径流主要污染物COD及重金属Pb、Zn的吸附性能,研究了多填料优化组合快速渗蓄系统对径流污染物的处理效能。结果表明:陶粒、稀土瓷砂、沸石较石英砂具有更好的径流有机物及重金属污染物的吸附、离子交换等性能。将陶粒、稀土瓷砂、沸石组合作为径流渗蓄池的填料,3种填料各填装一层,每层厚度均为30 cm,则自上而下填料不同的填装组合方式,会导致径流渗蓄处理的效果有明显差异。渗蓄池填料自上而下的最佳分层组合为陶粒-稀土瓷砂-沸石,此时,径流COD、SS的渗蓄去除率分别高达94.82%、97.82%,对Pb、Zn的去除效率分别达到81.05%、75.64%,处理出水的COD约为50mg/L、SS约为25 mg/L、Pb、Zn浓度均约为0.13mg/L。对城市雨水径流的处理,该多填料优化组合快速渗蓄池较传统石英砂快滤池更高效。     

Polybrominated Diphenyl Ethers in Surface Sediment from Songhua River Basin, Northeast of China

Sixty sediment samples were collected from the main Songhua River in three years. Twelve polybrominated diphenyl ether ( PBDE) congeners ( BDE17, 28, 47, 66, 99, 100, 153, 154, 138, 183, and BDE?209) w...