神经网络在直接力矩控制中的研究及应用

提出了利用多层神经网络取代传统开关状态选择器在感应电动机直接力矩中的控制以获得最优的开关状态量的方法。利用MATLAB/MULINK软件做的直接力矩控制的仿真系统包括感应电动机、逆变器开关、触发电路和控制电路。在选定了代表开关状态选择器的最优神经网络后 ,设计了神经网络结构图并进行了验证。为了确定神经网络的可靠性和稳定性 ,将其作为直接力矩控制系统的一部分进行了仿真试验 ,结果表明神经网络直接力矩控制系统优于传统的直接力矩控制系统     

高强混凝土火灾后性能变化规律研究

高性能混凝土具有好的工作性 ,高强度及优异的耐久性。但由于低的渗透性 ,高强混凝土在火灾高温下不可避免地发生爆裂 ,限制了高强混凝土在建筑结构上的应用。通过对高强混凝土在火灾作用后的物理、力学性能变化规律进行研究 ,讨论火灾温度、强度等级、试件尺寸等对性能的影响 ,并与普通混凝土火灾后性能变化规律进行比较     

采用人工基质法监测源水中的摇蚊幼虫

采用一种新的采样手段——人工基质来调查和监测源水的水生生物，并将其作为定量分析的方法。人工基质的作用是吸引渗在的天然水生生物逐步迁入，将其作为栖息岛定居。监测了珠江某水源采样点在一年中摇蚊虫卵的数量变化，结合比CODMn、DO、NH3—N等水质数据进行分析，结果表明，特定的气候条件和水质污染程度是影响摇蚊大量繁殖的两个关键因素。     

考虑主轴—刀柄—刀具结合面的高速主轴系统动力学特性有限元建模

高速主轴系统主轴—刀柄—刀具结合面动力学性能是影响主轴切削效率、加工质量以及加工性能的重要因素之一,而结合面的建模又是研究主轴系统动力学特性的基础。将主轴—刀柄—刀具结合面简化为分布弹簧,并基于并联转子的建模思想,采用有限元法完成了主轴系统的有限元建模。在明确分布弹簧的布置方式以及弹簧刚度的确定方法的基础上,提出考虑主轴—刀柄—刀具结合面的高速主轴系统动力学特性有限元建模流程。以安装BT系列刀柄的某立式加工中心主轴系统为例,利用所提出的方法进行有限元建模并求解刀尖点的频响函数,与实际测试的对比说明,该建模方法能够更好地模拟该主轴系统的动力学特性。     

直线滚动导轨动力学特性分析方法研究

介绍了表征导轨系统动力学特性的参数,主要有固有频率、模态振型、接触刚度、动刚度和阻尼等.对现有的关于导轨系统动力学特性分析方法进行了归纳与总结,主要包括实验、解析和有限元建模等.指出了导轨系统结合面的动力学建模与参数辨识是研究导轨系统动力学特性的关键问题及现有的主要处理方法.最后,简要论述了导轨系统动力学研究的发展趋势,即未来应从导轨系统的先进试验、非线性建模及耦合建模等方面进行深入研究.     

基于SIMP及应变能理论的高速动车齿轮箱结构优化

为获得高速动车齿轮箱最优结构设计方案,针对目前国产高速动车牵引齿轮箱箱体特点及存在的问题,基于SIMP(solid isotropic material with penalization)材料插值模型及应变能理论,利用软件HyperMesh中的拓扑优化与形状优化模块对动车齿轮箱箱体结构进行拓扑优化和局部形状优化.优化结果表明:优化后的动车齿轮箱结构的最大变形和最大应力有大幅度降低,能有效提高齿轮箱箱体的刚度和强度.文中结果可为设计性能优异的国产化高速动车齿轮箱提供数据支持.     

双离合器自动变速器结构分析及换挡方式研究

对目前汽车产业中新型自动变速器—双离合器自动变速器的结构进行了研究,并详细地分析双离合器自动变速器的工作原理,找出了控制双离合器自动变速器结合与换挡过程中的主要技术关键点,通过分析给出双离合器自动变速器换挡控制方法,并结合实验给出了变速器换挡机构电路原理图以及换挡机构程序控制流程图,并对控制双离合器的关键部件—高速开关电磁阀进行了研究,给出了控制驱动电路图。实践表明对双离合器的深入研究具有重要的指导意义,同时也表明双离合器变速器具有广阔的应用前景。     

石煤提钒的浮选工艺及吸附机理

针对传统石煤提钒工艺中钒回收率低、环境污染严重等问题,在工艺矿物学研究的基础上,采用浮选的方法对含钒石煤矿进行条件实验和闭路实验,设计出提钒浮选流程,并利用分子动力学模拟研究捕收剂分子在矿物解理面的吸附过程。结果表明:石煤中主要含钒矿物为钒云母,主要的脉石矿物为石英;通过闭路浮选实验,得到了五氧化二钒品位为3.20%(质量分数)、回收率为74.50%的钒精矿;捕收剂分子容易在钒云母(001)面发生吸附,而在石英(001)面几乎不吸附,从而实现了石煤中钒云母和石英的浮选分离。     

普通低碳钢与细晶粒钢钝化膜在碱性介质中的耐蚀性

应用循环伏安与动电位极化曲线确定普通低碳钢与细晶粒钢在碱性介质(模拟混凝上孔隙液)中的钝化区域.利用计时电流法在选取的阳极极化电位下使钢筋生成稳定的钝化膜,并通过电化学阻抗谱、Mott-Schottky曲线比较了钢筋在不同阳极电位下形成的钝化膜的优劣性;其次,循环极化曲线对比分析了在有无Cl~-存在时普通低碳钢与细晶粒钢钝化膜的耐蚀性.结果表明,2种钢筋的公共钝化电位区域为-0.25—+0.6V,在选取的+0.3V阳极极化电位下2者均能形成更稳定的钝化膜.在无Cl~-存在的条件下,细晶粒钢钝化膜的稳定性与耐蚀性均略优于普通低碳钢;但有Cl~-存在时,细晶粒钢抑制Cl~-点蚀的能力稍弱于普通低碳钢.影响细晶粒钢钝化膜耐蚀性的主要原因是晶界数量与微量元素含量.     

基于FCM聚类和RBF神经网络的机床热误差补偿建模

热关健点的选择和热误差建模技术是决定热误差补偿是否有效的关键,对提高数控机床的加工精度至关重要.为了实现对数控机床热误差的补偿控制,文章利用模糊C均值(FCM)聚类方法,对机床上布置的温度测点进行优化筛选,将温度变量从20个减少到4个,然后给出了基于RBF热误差补偿建模方法.通过建模实例表明,文章提出的建模方法,在保证补偿模型精度的同时有效减少了温度测点,降低了变量耦合影响,并提高了补偿模型的鲁棒性.