摘要：针对电动汽车空调压缩机工作时驱动电机转速无法满足实际需求这一问题,提出了相位超前技术,利用PSIM仿真软件,建立了永磁同步电机转速、电流双闭环空间矢量控制系统,并给出了采用相位超前技术前后的仿真结果,表明相位超前技术可以在低于额定负载的情况下进一步提高电机的转速,且电机工作平稳,符合电动汽车空调压缩机的工况需求。

摘要：本文采用一阶线性自抗扰控制(LADRC)作为永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统的调速算法,针对传统LADRC固定的扰动观测增益难以同时实现抗噪与抗扰双优化的问题,本文提出了根据扰动进行自适应调整的线性扩张状态观测器(LESO)变增益策略,设计出实用简单的变增益线性扩张状态观测器(VLESO),并分析了其收敛性和参数特性。最后通过Simulink搭建控制系统模型并进行仿真,得出结论,基于变增益策略的线性自抗扰控制(VLADRC)兼具出色的噪声抑制和抗干扰能力,将其运用于PMSM的矢量控制调速系统,有效提高了调速系统的抗负载与抗噪性能,验证了该方法的可行性。

摘要：为研制国产的自动目标识别全站仪,自动目标识别与照准全站仪成为研究的热点。本文将CMOS图像传感器内置于RTS010A电动全站仪中,构造自动目标识别全站仪系统。对光斑图像进行处理,提取光斑图像中心点坐标;测试并分析了光斑图像中心定位精度,全站仪望远镜固定不动时,光斑中心定位精度小于0.2个像素坐标,全站仪望远镜沿水平角或竖直角单方向旋转时,光斑中心坐标变化在固定方向小于0.7个像素坐标。认为光斑图像中心定位精度可满足自动目标识别全站仪模型标定的要求。

摘要：三聚氯氰改性石墨烯基复合材料具有良好的物理机械性能和阻燃性能,研究了三聚氯氰改性石墨烯对聚氨酯和丙烯酸树脂的影响。研究结果表明:适量的三聚氯氰改性石墨烯和乙醇胺交联剂可显著提升复合材料的阻燃性能,4%三聚氯氰改性石墨烯和7.5%乙醇胺的添加量下,聚氨酯树脂的极限氧指数可从17.9%提升至34.5%。对于丙烯酸树脂而言,2%三聚氯氰改性石墨烯和7.5%乙醇胺可将极限氧指数从18.5%提升至27.8%。经复合材料涂饰的成革,耐磨耗可提升至4级,耐干/湿擦可提升至4-5级以上,水平燃烧速率≤47 mm/min。

摘要：石墨烯基复合材料因具有防水、阻燃等功能性而受到广泛研究。通过氯原子和羟基的亲核取代反应制备了三聚氯氰改性石墨烯,研究结果表明:当三聚氯氰与石墨烯片层羟基摩尔比为1∶1时,缚酸剂与三聚氯氰摩尔比为1.5∶1时,在0℃下反应12 h,所得三聚氯氰改性石墨烯性能最佳,粒径为816 nm,粒径分布系数为0.261,三聚氯氰转化率为64.01%。经三聚氯氰改性石墨烯/聚氨酯涂饰的成革具有优异的综合性能,涂层耐磨耗4级,耐干擦4-5级,耐湿擦4-5级,动态防水6487次,燃烧速率42 mm/min。

摘要：接触网系统在高速铁路供电单元中占据核心地位。目前接触网借助CAD软件进行二维设计,在设计效率、展示效果、专业接口功能等方面有一定的提高空间。BIM技术通过建设项目信息的高度集中,可实现铁路工程接触网系统的标准制定、设计、施工、运营、维护全生命周期信息管理,具有显著优点。研究高速铁路接触网BIM设计重难点,探讨BIM技术在接触网区间及车站快速布置的应用,可为高速铁路接触网工程建设提供强有力的支撑。开发高速铁路接触网BIM设计系统,将BIM技术应用于接触网设计中,可极大提高设计效率,具有重要的应用价值。

摘要：文中设计了一款使用Scikit-Learn的线性回归算法对收集到的数据集进行分类及预测,从而实现对气体浓度的预测与报警并对有毒气体进行处理。外形部分圆饼形。而圆形的设计可以有利于气体与外界交换还可以通过控制转速来改变气体交换的速率。

摘要：退役农机产品回收再利用,不仅是对其剩余价值的再利用,也是实现可持续发展和循环经济的客观要求,对实现碳达峰、碳中和目标有重要意义。该研究基于双碳目标要求剖析退役农机产品拆解规划和EOL(end-of-life)决策集成优化问题,考虑拆解再制造过程中碳排放成本,以实现经济环境效益的最优化。首先,构建拆解再制造集成优化模型(disassembly remanufacturing integrated optimization,DRIO);其次,提出一种改进的人工蜂群算法(improved artificial bee colony algorithm,IABC)对构建的数学模型进行迭代求解,引入logistic映射生成初始解,雇佣蜂阶段和守望蜂阶段加入邻域搜索机制,侦察蜂阶段采用了轮盘赌方法,以获得利润高且碳排放成本低的拆解再制造帕累托方案;最后,通过联合收获机电机拆解再制造实例验证所提模型的有效性和改进算法的可行性。结果表明,所提DRIO模型的经济效益相较于DRIO-D和DRIO-R模型分别提高了62.1%和54.8%,碳排放成本比DRIO-D模型减少约50%。IABC算法相比于经典人工蜂群算法的求解时间缩短了19.3%,可行解数量增加了28.6%,相比于蚁群算法的求解时间缩短47.8%,可行解数量增加1倍。对于超体积值,人工蜂群算法(2.695)与蚁群算法(2.377)相近,但均小于IABC算法(2.813)。对于间距度量值,蚁群算法(0.0523)低于人工蜂群算法(0.0682),IABC算法(0.0416)最低。运用该研究所构建的拆解规划集成优化模型,可有效提高废旧农机产品拆解回收的经济效益,减少碳排放,可为相关标准制定提供重要依据,为农机可拆解性设计提供决策支撑。

摘要：在多谱变换隐式重启动 Arnoldi( IRA)算法结构设计中 ,采用泛函表述实现了谱变换和 IRA算法解耦 ,产生了相对独立的 IRA对象和多种谱变换对象。然后应用设计模式概念 ,根据多谱变换下 IRA算法凝固点—热点结构和设计模式模板—挂钩结构的对应关系 ,提出基于设计模式结构的多谱变换 IRA算法组合结构。该算法结构的实际应用充分证明了其在软件系统可伸展性、可重用性和计算效率方面的优势。

摘要：针对实际工业过程中普遍存在有色噪声,提出了有色噪声干扰下Hammerstein非线性系统两阶段辨识方法。采用设计的组合式信号实现Hammerstein系统各模块参数辨识分离,简化了辨识过程。在第一阶段,基于可分离信号的输入输出数据,利用相关分析算法估计线性模块参数,减少了有色噪声对辨识的干扰。在第二阶段,基于随机信号的输入输出数据,在最小二乘算法中引入滤波技术,推导了滤波递推增广最小二乘算法,提高了非线性模块参数和噪声模型参数的辨识精度。仿真结果表明:提出的两阶段辨识方法提高了辨识精度,有效地抑制了有色噪声的干扰。