摘要：针对商用车膜片式制动气室推杆力的估算方法进行研究,给出了假设前提、推导过程和估算方程表达式.通过台架试验,对比分析计算结果和试验数据的差异性,验证了估算方法的有效性,并给出误差判定指标.最后,分析了导致估算误差的主要原因和该估算方法的适用范围,阐述了其对气压制动系统的设计和优化的重要性.

摘要：乌燕鸥优化算法(sooty tern optimization algorithm,STOA)是近年来出现的一种新兴的群智能优化算法,因其独特的螺旋式寻优方式和在实际工程问题中显著的优化效果而备受研究与关注。然而,STOA算法本身也存在着收敛速度较慢,搜索精度较低,并且容易陷入局部最优等缺点。因此,提出了一种融合混沌映射、自适应惯性权重与高斯变异的多机制乌燕鸥优化算法(multi-mechanism sooty tern optimization algorithm incorporating chaotic mapping,adaptive inertia weight and gaussian mutation,GT-STOA),以促进群体多样性并增强算法全局搜索和局部寻优的能力。同时,为验证算法寻优效果的显著性,基于12个具有不同特征的测试函数,选取9种典型的优秀元启发式算法进行对比验证。实验结果表明GT-STOA相较于其他9种算法具有更高的寻优精度和更快的收敛速度,并且易跳出局部最优找到全局最优解。此外,为了研究GT-STOA解决实际问题的能力,对压力容器设计问题进行优化求解,所得实验数据显示GT-STOA较传统STOA算法在求解精度上提升了42.54%。

摘要：机动车尾气和蒸发排放的VOCs在地下停车场的半密闭环境中不断积累,威胁居民健康.为探究停车场内挥发性有机物(VOCs)浓度水平和变化特征与车队活动水平之间的关系,阐明其对居民健康的影响,选取天津市某居民小区地下停车场,开展了为期9d的VOCs样品采集,利用臭氧生成潜势(OFPs),·OH反应速率(L·OH)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAPs)综合评价停车场内VOCs大气反应活性,对人体健康风险进行评价.结果表明:①停车场内VOCs浓度和组分变化主要受车队活动影响,工作日和周末的浓度峰值均与进场和出场车流峰值同步出现,即早晚高峰时段,工作日和周末早高峰浓度分别为(463.76±148.42)μg·m^(-3)和(391.47±135.37)μg·m^(-3),晚高峰为(334.29±176.57)μg·m^(-3)和(416.20±134.64)μg·m^(-3).停车场夜间几乎没有车辆活动,但夜间ρ(VOCs)[工作日(320.33±115.57)μg·m^(-3);周末(364.77±155.32)μg·m^(-3)]仍高于午间[工作日(255.76±103.65)μg·m^(-3);周末(350.91±108.73)μg·m^(-3)],且夜间时段烯炔烃质量分数明显高于其他时段,这是由于夜间车辆静置时发生昼间排放产生较多的烯烃.②烯炔烃和芳香烃对OFPs和L·OH贡献率最大(84.10%~88.04%),芳香烃对各时间段的SOAPs贡献率最大(98.03%~98.99%),说明芳香烃和烯炔烃的大气反应活性强且广泛存在于机动车源,是提高排放标准、升级油品时需首要考虑降低的关键组分.③健康风险评价结果表明,停车场内VOCs非致癌风险危险指数(HI):0.19~0.55,暂无健康风险.而各时间段致癌风险均超过阈值(1×10^(-6))1.56~3.11倍,停车场作为居民每天必经场所,应开启机械通风措施保证其中空气流通性.

摘要：为提高太阳能电池片表面各类缺陷的检测精度及速度,设计了一种轻量化YOLO深度学习算法的检测模型。首先在YOLOv4模型的基础上,采用反向线性卷积与深度可分离卷积重新设计主干网络;其次,将Neck部分的路径聚合网络及特征金字塔替换为信道增强特征金字塔,引入亚像素连接,并结合亚像素上下文信息完成特征集成映射,提升高层次信道特征的使用率;最后使用通道注意力引导模块,增强缺陷定位的稳定性。试验证明,模型的检测准确率达97.5%,平均检测速度可达23 ms,检测精度高、规模小、耗时低。

摘要：为了设计出满足高端仪器仪表、电子通信设备等应用需求的高速高精度模数转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC),提出了一种精度为18 bit、采样率为20 MS/s的流水线ADC架构。使用Verilog-A语言对每一级流水级中的子模数转换电路(Sub-Analog-to-Digital Converter,Sub-ADC)、乘法数模转换电路(Multiplying Digital-to-Analog Converter,MDAC)等关键电路进行建模,进而搭建出该ADC的整体行为级模型,并基于Cadence的Spectre仿真平台进行仿真验证。在理想情况下,得到的有效位数(Effective Number of Bits,ENOB)为18.01 bit,信噪失真比(Signal to Noise and Distortion Ratio,SNDR)为110.44 dB,无杂散动态范围(Spurious Free Dynamic Range,SFDR)为122.41 dB,验证了所设计的流水线ADC的架构和行为级模型的正确性。在加入运放有限增益、电容失配等非理想因素后,该Verilog-A行为级模型也有效反映出非理想因素对电路性能的影响。将行为级模型与数字校准算法联合仿真,证明了所设计的数字算法能够有效降低非理想因素对电路性能产生的影响。

摘要：针对车辆的稳定性问题,基于相平面理论,通过建立二自由度车辆的扩展模型以及运用简化的魔术公式对实际的轮胎侧向力进行拟合,获得了相平面图并划分稳定的区域;研究路面附着系数和车速对相平面边界的影响,确定质心侧偏角与质心侧偏角速度β-β相平面及质心侧偏角与横摆角速度β-r相平面的边界函数,提出一种车辆稳定性控制方法.在建立的Simulink与Carsim联合仿真平台上,对所设计的控制器进行验证,当系统相轨迹超出稳定区域时,以稳定边界为控制目标,控制器集成2种相平面图计算所需要的横摆力矩,将不稳定的状态拉到稳定区域,从而实现了车辆稳定性的控制.最后,与受2种单一相平面控制、横摆角速度控制和未控制的车辆进行对比,结果表明:所设计的集成控制器有一定的优势,能够显著提高极限工况下车辆的稳定性.

摘要：针对传统蚂蚁遗传混合算法收敛速度慢的特点,提出了一种新的动态蚂蚁遗传混合算法。新算法采用最佳融合点评估策略,动态地控制遗传算法与蚂蚁算法的调用时机,并设计了相应的信息素更新方法,有效减少了算法的冗余迭代次数,提高了搜索速度;同时引入迭代调整阈值控制算法后期的遗传操作和蚂蚁规模,加快了种群进化速度,从而更快地找到最优解。通过对Muth and Thompson基准问题进行计算机仿真,实验证明新算法收敛速度得到了提高。

摘要：介绍了建筑结构振动控制中被动控制的设计思想和形状记忆合金(ShapeMemoryAlloy,简称SMA)的超弹性特性及应用情况,将一种新型形状记忆合金(SMA)阻尼器应用到框架结构中。针对所提出的形状记忆合金(SMA)阻尼器,分析其超弹性本构模型,建立了热力学方程,利用ANSYS软件进行框架结构的被动控制模拟分析。将所得的普通框架结构与形状记忆合金(SMA)阻尼器框架结构的顶层位移进行比较,发现形状记忆合金(SMA)阻尼器可以很好地改变框架结构的抗震性能,大大减小了结构的地震反应,为框架结构振动控制设计提供了一种新的方法。

摘要：针对高超声速飞行器独特的飞行状态及环境特点,对其舱体内部压力变化进行了预测研究。综述飞行器的被动式及主动式舱内压力控制系统特点,提出采用准一维等熵流公式结合计算流体动力学(CFD)进行舱内压力预测的方法,研究被动式充排气系统对舱内压力变化的影响,为高超声速飞行器充排气系统的设计提供了重要的参考和依据。

摘要：为了提高紊流条件下飞机的飞行安全,提出了一种基于伪谱方法的四维轨迹优化方法。建立了不确定环境中的飞机动力学模型和紊流模型,并设计了目标函数和约束条件;通过伪谱法将不确定环境下的四维轨迹优化问题转化为非线性优化问题,然后应用序列二次规划对该问题进行求解;讨论了不同的配点数对优化结果的影响,分析比较了GPM,LPM和RPM三种伪谱法的特点。仿真结果表明,紊流情况下,所提算法可以精确地找到四维飞行轨迹。