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71.
混合动力车制动工况分析与储能装置参数匹配 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高混合动力系统整体性能,实现高效能量回收,分析某重型越野车辆驾驶循环工况中制动过程的功率与能量分布,从制动能量回收率与电机参数出发讨论对储能装置的性能要求. 提出电池组-超级电容复合储能装置的参数匹配方法,针对21 t级试验样车混合动力系统进行实例计算,论证锂离子电池组与超级电容组成的复合储能装置的性能. 实例计算与道路试验结果表明:匹配的复合储能装置符合车辆整体性能与制动能量回收的要求,体积、重量满足总体设计约束;匹配超级电容后,储能装置的瞬时功率能力大幅提升,可显著提高车辆的制动能力和制动能量回收率. 相似文献
72.
由于目前复合电源系统中只用一个单输入DC/DC变换器存在稳定性差,蓄电池使用寿命短的现象,而使用两个单输入DC/DC变换器又存在结构复杂、可靠性差的缺陷.因此设计了一种基于纯电动汽车的双输入双向DC/DC变换器,该变换器通过将蓄电池、超级电容作为双输入电源接入其中,使二者的输出电压更加稳定,有效地保护了蓄电池,延长了其使用寿命.同时,只使用一个DC/DC变换器使系统结构得到简化,提高了可靠性.对所提出的DC/DC变换器在纯电动汽车不同工况下的工作情况进行了分析,最后通过Matlab/Simulink进行了仿真验证,结果表明所提出的DC/DC变换器能够满足电动汽车的要求. 相似文献
73.
74.
文中以高速列车数字化仿真平台为研究背景,设计并实现了基于Oracle数据库的分布式仿真系统数据监控软件。该系统采用VisualC++和LabWindows/CVI混合编程的方式以及多线程技术,实现了对分布式仿真系统中仿真工况的状态查询及监控,仿真工况模型的下载及图形化显示,待监测工况参数的灵活配置及多通道数据曲线动态显示,报警提示等功能。能及时、直观、有效地展示出仿真系统中各仿真工况的仿真过程及结果,使系统操作人员能及时了解分布式仿真系统中各工况的工作状态。 相似文献
75.
本文根据机箱一体式垃圾转运箱箱体的结构特点和工作原理,确定箱体结构的危险工况。应用ANSYS建立箱体结构的参数化模型,对箱体结构在压缩垃圾、装车、运输及卸载等危险工况下的强度进行分析,得到各工况下箱体最大应力值和应力分布情况。采用ANSYS与SOGA相结合的方法对箱体结构进行轻量化设计。设计结果表明:在保证容积率不变而且强度足够的前提下,该机箱一体式垃圾转运箱箱体结构减重625kg,减重率为12.39%,轻量化效果显著。 相似文献
76.
对大型抽水蓄能电站首机首次水泵工况启动试验方式关注的主要技术问题,重点研究了9个技术难点和特点问题,提出分析意见和风险性评估。 相似文献
77.
针对可重复使用液体火箭发动机推力室冷却夹套隔片的损伤问题,为确保发动机的工作寿命,对建立了冷却夹套隔片的夹芯梁结构模型、粘塑性模型和细化损伤模型,发动机起动过程中初级工况给冷却夹套隔片损伤发展的影响进行了仿真计算。结果表明:初级工况过高,压力等性能参数振荡明显,振幅也较大,但引起的冷却夹套隔片损伤较小;初级工况选择过低,引起的冷却夹套隔片损伤较大,且压力等性能参数振荡也比较明显,但振幅较小。通过对比分析给出了用于发动机起动的合适初级工况,采用此工况使发动机起动过程中引起的损伤较小,而且压力等性能参数的振荡也较小。 相似文献
78.
火电机组变工况运行使数据呈现多模态特征,导致基于浅层网络结构的回归软测量模型的预测精度下降。研究一种改进的BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)软测量方法:首先利用堆叠稀疏自编码器(stacked sparse autoencoder,SSAE)强大的深度学习能力提取原始数据特征,然后再利用BPNN对提取特征进行回归分析。经实验验证,SSAE+BPNN软测量方法的均方误差为0.135 8×10–3,平方相关系数为0.983 2,其预测精度和泛化能力显著优于BPNN。将其应用于某台灵活调峰的超超临界660 MW发电机组飞灰含碳量软测量中,预测结果的平均相对误差为0.91%,总体相对误差控制在±5%以内,具有良好的工程应用价值。 相似文献
79.
为避免失修和过修,提高电厂燃气轮机可靠性和可用性,降低运维成本,确保其安全稳定、绿色高效运行,提出了一种适用于瞬态变工况且包含可变几何压气机的电厂燃气轮机气路故障诊断方法。推导了压气机IGV开度变化对压气机流量特性线和效率特性线的影响数学关系式,建立了以燃气轮机性能分析与气路故障诊断为目的高精度燃气轮机热力模型,并提出了适用于瞬态变工况且包含可变几何的电厂燃气轮机气路故障诊断策略。通过现场实际机组运行测试,验证了所提出的方法具有良好的诊断准确性与实时性,实现了在瞬态变工况下的故障辨识。 相似文献
80.
在使用传统机器学习类方法对电机滚动轴承故障进行诊断时,电机运行工况的变化以及采集信号时的噪声干扰,会出现源域训练集和目标域测试集分布不一致的问题。提出了基于一维RepVGG协同领域自适应的故障诊断方法。RepVGG具有精度高和速度快的特点,使用一维RepVGG实现对电机滚动轴承信号的特征提取;基于提取的特征,在网络顶层结构中使用集成优化目标函数来实现域自适应,并完成轴承故障诊断。基于凯斯西储大学轴承数据集,对该方法进行了实验验证。实验结果表明,在电机变工况运行时,改进方法为诊断性能优于现有其他诊断方法。 相似文献