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为提高车辆动态称重压电信号的信噪比,要在奇异谱分析(SSA)降噪算法中确定合理的嵌入维数与重构阶次。基于Cao算法,提出一种稳定性方法确定嵌入维数,并以累积能量贡献率变化量确定重构阶次,在Lorenz信号上加入不同方差的高斯白噪声进行实验仿真,验证SSA降噪算法的可行性和有效性,并评价噪声方差对结果的影响。在不同车速下,对五种载重不同的车辆进行工程实测试验。结果表明,车速在10~50 km/h,平均称重误差控制在2.72%~4.72%,利用SSA降噪算法处理车辆动态称重压电信号,达到较好的降噪效果,称重精度及稳定性均能满足实际工程要求。 相似文献
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为提高磁流变阻尼器(MRD)多项式动力学模型精度,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的多项式模型建模方法。搭建了MRD试验平台,利用测得的力学特性数据,辨识并对比分析了传统多项式与Chebyshev多项式模型;运用PSO算法,结合Lagrange插值方程和实测数据优化插值节点,经MATLAB Simplify函数化简,构建了多项式动力学模型;研究优化插值节点的PSO算法流程及主要步骤,分析比较PSO算法与Chebyshev模型的12阶多项式建模平均累积相对误差。研究表明,在正弦激励频率1 Hz、振幅15 mm、电流0~1.5 A工况下,PSO多项式建模方法比Chebyshev多项式模型相对误差下降了47.0%,能较好地反映MRD动力学特性,满足实际工程应用需要。 相似文献
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针对AP聚类RBF神经网络在车辆动态称重应用中精度偏低问题,提出按一定步长,迭代增加偏向参数,以RBF神经网络测试误差为评价指标最终确定偏向参数的改进算法,使RBF神经网络获得合适的隐含层节点数;提出对测试样本进行归类插值分析,利用与测试样本至类代表点间距离最接近的两个训练样本实际连接权值,使RBF神经网络连接权值随测试样本改变的自适应功能.在车速10 km/h~50 km/h,温度16 ℃~29 ℃条件下,对5种不同载重车辆进行工程实测试验,构建车辆动态称重RBF神经网络模型,进行500次循环测试.试验表明,基于AP聚类RBF神经网络的改进算法使称重误差均值控制在0.06%以内,最大实时性均值为0.0223,能有效满足实际工程应用要求. 相似文献
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管材弯曲成形技术在工程机械、石油化工、管道工程、航空航天等工业领域都占有十分重要的地位。无论是平面弯管件,还是空间弯管件,除了大量应用于气体、液体的输送管路外,在金属结构中的应用也十分广泛。通过管材弯曲成形技术能获得形状复杂的管材零部件,且易于实现零部件的轻量化、强韧化、低耗高效、精确制造等要求,因此受到精密制造业如汽车、飞机制造等行业的青眯。 相似文献
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<正>一、怠速启停微混车简介随着各国对气候变化的日益关注以及人们环保意识的逐步提高,降低汽车尾气排放的呼声也越来越高。当前,世界范围内机动车辆越来越多,其对环境的不利影响也越来越明显。在全球温室气体排放量中,机动车辆污染排放占相当比重,在欧盟国家,道路运输排放的二氧化碳(CO2)约占CO2排放总量的20%,其中轿车排放的CO2占道路运输排放的CO2量的一半以上。近年来,我国雾霾天气频发,中科院"大气雾霾追因与控制"专项组研究认为:机动车污染排放是造成雾霾天气的"主谋"之一。就北京而言,机动车的碳排放是城市PM2.5的最大来源,约为1/4。 相似文献