摘要：提出了一种基于径向基神经网络、有限元分析和蒙特卡罗(Monte CarloMethod)数值模拟相结合的铁路接触网系统可靠度的计算和可靠性分析,建立了接触网系统可靠度计算的数学模型和神经网络模型.用此方法计算出了接触网接头线夹的可靠度并就外部参数的变化对可靠性影响进行了评价,该方法精度高、简便易行,为复杂的铁路系统可靠性设计和研究提供了一条新的途径.

摘要：针对传统大中型收割机清选装置结构复杂、尺寸较大而微型机要求紧凑简洁的特点,设计了适用于两行微型机的清选装置方案,利用PRO/E完成了具体零件的设计和复杂的三维总装;基于均匀设计法对改进方案进行了仿真试验,得到了不同工作参数下各指标值和最佳参数组合,通过回归分析得到清选指标透筛时间和物流水平位移的数学模型,并对数学模型进行了多目标优化,得到了曲柄长11.61 mm,风速1.4 m/s,风向角29.89°,安装夹角为9.83°时,清选效果最好。此试验方法大大降低了试验次数,减轻了试验工作量,其优化结果对于后续的样机开发具有较大的指导意义。

摘要：针对电动挖掘机动性差,电池容量衰减快导致电池续航能力低的问题,设计一种新型蓄电池挖掘机,完成了供电车及电缆自动收放装置的结构设计,提升整机机动性.分析了已有动力系统匹配方法的不足,提出基于电池放电特性的电池组容量匹配方法并给出SOC估算策略.该方法分析了放电倍率和放电深度对电池组容量估算的影响,通过不同倍率的放电试验建立其目标电池的Peukert放电模型,根据Peukert对实际工况下电池实际容量衰减进行补偿修正,提高匹配精度;最后,在20kW工况条件下进行300h循环试验,验证系统功能的实用性和设计方法的正确性.

摘要：对二级液压脉动衰减器用集中参数法进行分析,在忽略液阻的情况下,导出计算二级衰减器两个固有频率的公式。以两个二级脉动衰减器为例,对比用分布参数法与集中参数法计算出的频率特性,并比较简化计算的共振频率与集中参数法和分布参数法计算的共振频率。结果表明,简化计算得到的二级脉动衰减器的两个固有频率与实际系统的差别较小,具有实用性,为二级脉动衰减器的设计分析提供参考。

摘要：采用有限元并结合改进算法的径向基神经网络RBF,判别接触网系统各部件内部应力的随机分布规律。以兰新线武嘉段接触网腕臂为算例,把安装角度、冰负载、承力索覆冰风负载、接触线覆冰风负载等参量作为基本变量,按各变量的分布规律随机地产生50组样本数据,通过有限元计算出每一组参数对应的内部最大应力,依据随机抽样规律抽取40组,按经验分布计算出对应的应力分布函数值。利用RBF进行模式识别得到应力符合威布尔分布,并用回归分析计算出正态分布、指数分布、威布尔分布、对数正态分布二个变量的相关系数。从相关系数和拟合图可以看出,应力符合威布尔分布最好,服从指数分布的可能性最小,RBF识别的结果与回归分析的结果是一致的。

摘要：普通液压挖掘机在典型工况下,动臂、斗杆和铲斗下降存在着巨大的势能浪费,并且由此而引起液压元件发热、失效等问题。针对这些情况,设计一种由换向阀、液压马达、发电机和蓄电池组成的能量回收系统。采用AMESim建立了挖掘机工作装置和液压系统的仿真模型。仿真结果表明:在一个工作周期中,动臂可回收能量最高,且其对应回收系统中蓄电池的荷电状态值(SOC)增加最多。所以在进行混合动力挖掘机设计时,优先对动臂的能量进行回收,可以在控制装机成本的情况下,最大程度地实现节能。

摘要：为解决挖掘机动臂在下降过程中势能转化为热能的情况,目前多数挖掘机都采用了动臂流量再生回路。根据动臂下降过程中能量的变化,通过改进普通的动臂流量再生回路,设计了带势能回收的动臂流量再生回路,并以23T挖掘机为研究对象,计算了两种回路的功率分配和能量损耗。采用AMEsim建立了仿真模型,对两种回路的运行性能和能量损耗进行了分析,仿真结果表明,带势能回收的回路相比普通流量再生回路在节流阀上消耗的能量降低了40.34%,提高了能量的利用率。

摘要：干冰喷枪性能直接决定了干冰清洗效果。针对现有的一种干冰清洗喷枪清洗性能不佳的问题,考虑多个清洗影响因素对喷枪进行多目标优化,提高清洗效果。采用喷枪的几何特征为变量设计正交试验,利用FLUENT进行仿真试验。分别对单一目标优化,根据得到的单目标最优值建立隶属函数,以完成量纲一化处理并加权得到综合评判分数来评价喷枪综合性能。分析综合性能极差,得到喷枪结构的各个几何参数对单一目标和综合性能的影响因次,最终设计出清洗效果最优的喷枪设计方案。试验结果表明:优化后的喷枪比现有喷枪的综合性能提高2.34倍;基于FLUENT的气固两相耦合仿真试验结合综合评判方法能对干冰清洗喷枪进行有效优化。研究结果为喷枪的设计优化提供参考。

摘要：为实现对铁路绝缘子污秽度的在线检测,提出一种基于支持向量数据描述和图像信息的污秽度异常检测方法。以人工涂污实验获得的绝缘子图像为基础,通过最大类间方差法分割图像得到绝缘子的盘面区域,计算颜色及纹理空间的特征,并利用核主元分析方法对特征向量进行融合与降维,最后通过支持向量数据描述方法实现污秽度的异常检测。结果表明,该方法可有效降低绝缘子污秽度的异常检测过程中的漏警率和虚警率,满足实际工作需求。

摘要：针对电池散热问题,利用GA与BP神经网络对电池间隙与进风口风速进行了优化并利用FLUENT进行了仿真验证。为了获取较高泛化能力的BP神经网络,在建立能反映电池组间隙、进风口风速与电池组最高温度关系的神经网络的同时,利用GA对BP神经网络的初始权值阈值进行了优化,并对训练好的神经网络进行寻优求解,获得最高温度最低时所对应的电池间隙和进风口风速。在此基础上进行仿真验证,仿真结果与寻优结果基本一致,电池组流场平稳,温度得到有效降低且与预测温度基本差别不大。