摘要：为解决传统牵引车车架轻量化设计中设计周期长、设计难度较大和过分依赖工程师经验等问题,提出了一种智能轻量化设计方法.首先,通过试验设计(Design of Experiments,DOE)联合仿真获取车架性能表格数据.其次,基于TabNet算法、贝叶斯优化算法和沙普利增量解释理论(SHapley Additive exPlanation,SHAP)构建出BS-TabNet模型,用于学习车架性能表格数据,生成车架代理模型.最后,采用莱维飞行策略对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)进行改进,得到莱维麻雀搜索算法(Levy Sparrow Search Algorithm,LSSA),用于求解车架轻量化任务,找到最优车架结构参数.相较于传统机器学习算法,BS-TabNet模型在准确性、稳定性和可解释性三个方面都有着更高的评价,其准确度达到了0.98左右,稳定性提高50%以上,而且具有更强的可解释能力,解决了深度学习在表格型数据上表现较差的问题.相较于传统群智能优化算法,LSSA算法能够寻找到更好的优化结果,在满足其他性能要求的同时,实现了车架质量减轻5.64%的轻量化效果.智能轻量化设计方法将人工智能与车架轻量化设计相结合,能够节省大量设计时间,提高设计效率.

摘要：针对智能车辆在结构化道路上,处理动态复杂场景能力较弱以及实时性差的问题,基于可达集的方法设计一种分层式时空耦合的轨迹规划方法,完成车辆在动态不确定场景下的轨迹规划。首先,根据自车与周围的障碍物状态信息,预测障碍物在未来一段时间内的位置分布概率,基于可达集的方法计算各时刻的可达区域,得到最优行驶走廊及一条初始轨迹。其次,利用二次规划的方法在最优行驶走廊内根据初始轨迹进行优化,求解出一条平滑轨迹,并对该轨迹进行跟踪行驶。最后,利用PreScan、CarSim和Matlab软件搭建仿真平台,在动态复杂交通场景下进行仿真分析,并在实车平台上进行避障测试。结果表明,所设计的规划方法能够有效处理动态不确定场景,在保证安全性的前提下能够规划出高效的通行轨迹,同时也能兼顾预测准确度与实时性。

摘要：基于深度学习的目标检测方法在智能车载控制器应用时很难同时满足检测精度与速度的要求。因此,提出一种多级参数融合的驾驶场景目标检测方法,实现检测速度和精度的同步提升。首先,设计出一种多级分支结构用于构建模型,同时,为提高模型的推理速度,引入一种多级参数融合的方法,即将多级结构层等效为单一的卷积-批标准化层,在保证模型泛化能力不变的条件下,大幅度减小模型的参数量。其次,为增加模型的检测精度,提出一种SSIoU(Soft scaledintersectionofunion)边界框损失计算方法以及一种联合半锚框的标签关联算法,提高模型对驾驶场景的适应能力。最后,开展基于DAIR-V2X-V数据集的试验验证,结果表明,所提出的多级参数融合模型,相比于目前先进的YOLO(You only look once)算法,检测精度(Mean average precision,mAP)提高了9.89%,推理速度(Frames per second,FPS)提高了51.89%。

摘要：针对复杂自卸车车厢结构的轻量化设计问题,提出一种集成学习联合多目标优化的设计方法。以某重型自卸车车厢为研究对象,建立了高保真的车厢有限元模型,并进行3个典型静力学工况和自由模态的结构性能仿真分析。通过贡献度分析筛选出重要零部件的厚度为设计变量,以危险工况下的最大位移、最大等效应力及自由模态第1阶固有频率为约束条件,以质量和满载举升0°工况下的最大位移为优化目标,运用极端梯度提升(XGBoost)集成学习近似模型进行自卸车车厢多目标优化设计。经优化决策后的轻量化设计表明:在满足基本静动态结构性能要求下,车厢满载举升0°工况下的最大位移减少了1.98 mm,减少幅度为8.57%,车厢质量减少了0.207 t,减少幅度为6.64%,取得了较好的轻量化效果。

摘要：建立了3D封装玻璃通孔(TGV)电磁仿真分析模型,对TGV高频信号特性进行了分析,得到了回波损耗S11仿真结果,并研究了信号频率、通孔类型、通孔最大直径、通孔高度、通孔最小直径对S11的影响。选取TGV关键结构通孔最大直径、通孔高度、通孔最小直径尺寸为设计参数,以TGV在信号频率10 GHz下的S11作为目标值,采用响应曲面法,设计17组试验进行仿真,并拟合了TGV S11与其关键结构参数的关系模型。结合遗传算法对拟合模型进行优化,得到TGV S11最优的组合参数:通孔最大直径65μm、通孔高度360μm、通孔最小直径尺寸44μm。对最优组合参数进行验证,发现最优参数组合仿真结果较基本模型S11减小了1.593 5 dB,实现了TGV的结构优化。

摘要：基于高原模拟试验台架开展不同海拔高度下柴油发动机的性能排放试验。结果表明:随着海拔高度的增加,进气质量流量减少,空气中氧气含量减少,对高转速和低转速下的最大扭矩输出有较大影响,但在中间转速下其影响较小;随着海拔高度的增加,缸内燃烧效率下降,做功能力下降;随着海拔高度的增加,排气烟度增大,其中在低转速、大负荷下烟度对海拔高度更为敏感;海拔高度为1900m时NO_(x)排放体积分数与平原基本相当,当海拔高度增加到2400m时,NO_(x)排放体积分数显著高于平原下的情况。

摘要：为研究屈曲约束支撑(buckling-restrained brace,BRB)及其体系在高温工况的抗震性能,对BRB芯材低屈服点LYP160钢材分别进行了常温和高温材料力学性能试验.通过与试验结果比较,建立了BRB热-力耦合精细化有限元分析模型,验证了该模型的准确性;对火灾下LYP160屈曲约束支撑的温度场、滞回曲线、骨架曲线和耗能能力等性能进行了对比分析;对不同工况(3种火灾工况和常温工况)下8层配置屈曲约束支撑钢框架(BRB structure,BS)和原结构(original structure,OS)分别进行了弹塑性动力时程分析.研究结果表明:3种火灾工况下BS的平均层间位移角较于OS分别降低了30.4%、33.2%和42%;OS柱塑性铰损坏严重,且更多出现在柱上,BS整体损坏程度较OS轻,更为安全可靠.

摘要：文章介绍了湿法炼锌工艺、技术特点及生产实践。研究了一种氧压浸出工艺的节能措施,将高压釜、闪蒸槽及调节槽排出的载热废气通入洗涤塔,用水对载热废气进行洗涤,获得热水和净化气。将加入了亚铁盐或含Fe^(2+)溶液的废电解液与热水在换热器中换热,可以有效回收氧压浸出系统排气中的余热,全流程(从锌精矿到得到电锌产品)蒸汽消耗从3.0t蒸汽/t-Zn降低至1.5~2.0t蒸汽/t-Zn。通过在废电解液中添加Fe^(2+),解决了换热器内容易结垢问题,有效降低了换热器的清垢频率,提高了生产效率。该节能措施实现了氧压浸出工艺的低碳、高效、清洁生产,对生产企业有一定的借鉴意义。

摘要：光纤光栅(FBG)传感技术以其抗干扰、传感与传输一体化等优点,成为CFRP拉索智能监测重点研究方向之一。然而,传统CFRP拉索智能监测属于点式或局部传感,难以满足服役全时感知及高量程监测需求。因此,提出将长标距FBG传感技术与螺旋倾斜式技术复合,研制一种智能CFRP筋,并通过循环静力拉伸、低周疲劳(高应力状态下)与极限静力拉伸试验,探究各试验条件下智能CFRP筋的力学及传感性能和试验后性能损失情况。试验表明:智能CFRP筋应变传感性能在不同工况(15 kN、42 kN)下3次循环拉伸的线性相关系数均大于0.99,说明智能CFRP筋应变传感性能较好,具有可重复性,同时将FBG监测值与应变片监测值进行对比,表现出较好的吻合性。低周疲劳试验过程中FBG监测值与疲劳荷载变化规律一致,且监测值与理论应变上下限误差少于8%,试验过程中未出现数据异常、应变感知迟滞等现象,FBG存活率达到100%,验证了智能CFRP筋良好的应变传感性能,可实现智能CFRP筋轴向动应变的监测。在极限静力拉伸试验中,FBG最大波长变化量达13 454 pm,监测应变达到了11 000με以上,可实现智能CFRP筋更大量程应变的监测。经过3次循环静力拉伸和低周疲劳试验后智能CFRP筋的FBG监测值线性相关系数相比对照组试件有所提高,智能CFRP筋极限荷载有所降低,FBG应变监测量程受影响较小,前期试验主要对智能CFRP筋筋材造成了累积损伤。试验结果可为CFRP拉索智能监测的理论设计和研究提供重要的依据。

摘要：以1台单缸柴油机为研究对象,采用三维数值仿真模型结合反向传播(BP)神经网络和第2代非支配排序遗传(NSGA-II)算法优化喷油参数,实现单缸柴油机排放性能的多目标优化。结果表明:相较于方案A和方案C,烟尘与NO_(x)等权重平衡方案(方案B)的排放效果最佳,其烟尘和NO_(x)排放量较原机排放量分别降低了18.9%和22.3%。