摘要：配重机构是吊管机的重要组成部分,其结构的合理性与关键部位强度直接影响到起吊性能的好坏以及施工作业安全性和可靠性。在配重机构的研发过程中,融入现代设计方法能够在保证设计质量的前提下,缩短研发周期。为了保证设计的合理性,以某型吊管机四连杆型式配重机构为研究对象,运用UG和ADAMS软件建立虚拟样机模型和力学模型,对机构收起的过程进行仿真分析得到配重质心水平位移曲线,验证了该机构能够提供足够大的平衡力矩。通过导入柔性化零件建立机构的刚柔耦合模型,仿真后得到液压油缸推力变化曲线和上连杆最危险时刻最大应力值,校核油缸设计的合理性和上连杆的强度,最后用试验验证仿真和有限元分析的正确性。研究为样机中配重机构的设计和可靠性研究提供重要依据。

摘要：定频双转子永磁风力发电机是近年来提出的一种新型特种电机,具有低速直驱、功率密度高、变换器功率小等优点,具有较好的应用前景。定频双转子发电机在定子和内转子上都设置有绕组,且内转子散热条件较差,热分析成为电机设计的关键环节。为此,本文提出了基于等效热网络法的定频双转子发电机的热分析,首先介绍了传热的基本定律,然后建立定频双转子发电机的热网络模型,并对模型中各个热参数比如热阻、热源等,进行分析和计算,最后对热网络图中的各个节点建立热平衡方程,求解方程组,得出电机各部分的稳态温升并通过实验进行了实验验证。

摘要：针对小型微电网,提出了单刀双掷开关和快速储能等集成安装在微电网公共连接点处的方案。在此基础上,提出微源综合并网控制模型和基于本地信息的自我决策模型(快速储能模型、后备电源模型),实现了响应速度快但容量较小的快速储能与容量较大但响应速度较慢(或需要一定启动时间)的后备电源之间不依赖于通信的多源协调控制。利用PSCAD/EMTDC软件建立了仿真系统,以超级电容(作为快速储能)和微型燃气轮机(作为后备电源)为例对所提控制策略进行了验证,实现了微源在微电网进入孤岛过程中的主动控制及在孤岛运行模式下的自治运行。

摘要：通过正交试验法确定网络训练样本,在MATLAB中利用神经网络对有限元分析得出的样本数据建立了激光切割机横梁结构设计参数与各输出参数的非线性全局映射,利用模糊解法得到多目标优化模型的目标函数,并通过遗传算法对激光切割机横梁进行结构优化。仿真结果表明,采用基于神经网络和遗传算法,并与模糊解法相结合的多目标优化技术,可实现激光切割机横梁结构设计的优化,使得横梁的质量和刚度得到改善。

摘要：随着风电资源接入电网规模的增大,如何快速准确地评估待建风电场的置信容量是电力系统规划时需要考虑的问题。文中基于有效载荷容量这一概念,根据新能源接入前后系统可靠性不变的原则,从负荷侧评价了风电资源的置信容量。在计算可靠性指标时,针对当前解析法无法考虑负荷曲线时序性而时序仿真法计算时间较长的问题,提出了一种可靠性指标的加速时序蒙特卡洛计算方法。在此基础上,在计算可靠性较高的系统风电置信容量时,将该方法和线性插值法相结合,避免了采用仿真法计算可靠性指标时的数值波动对弦截法迭代过程造成的不利影响。最后,利用甘青地区电网实际机组、负荷和风电出力数据设计了算例,并验证了算法的正确性。

摘要：为改善Buck变换器的控制性能,对基于模型参考自适应控制的Buck变换器电压控制方案进行了研究.首先基于小信号扰动法建立了Buck变换器的小信号解析模型;然后分析给出了自适应参考模型的设计依据,总结了设计步骤,并对自适应控制器的设计方法、关键参数的取值和影响进行了归纳;最后在Matlab/Simulink平台下搭建了频域和时域仿真模型,对文中重要结论进行了验证,证实了MIT MRAC用于Buck变换器控制的可行性和有效性.

摘要：为了减少室内定位的硬件成本,提高定位效率,该文提出一种与低成本的接收信号强度指示器(RSSI)距离测量技术相融合、利用人体室内低速运动特性进行位置状态预测的室内定位算法。分析了一种RSSI测距模型及基于运动状态的测距预测模型,并设计测距实验获取实际运动验证数据。在算法和模型中,使用中值滤波和均值处理方式,对所获取实验数据和参数进行采样和滤波处理,降低了环境变化对数据的影响,提高了数据可信度。通过对实验数据进行线性回归分析,合理选取定位模型中各项参数值,最终用实际测距结果分析了验证所提出的算法。实验证明,该方法能提高RSSI测距的抗干扰能力,降低定位环境的硬件布置成本,在最远距离节点约为5 m、均匀分布节点的实验环境中,测距误差约为1.3 m。

摘要：在片上网络(Network on Chip,NoC)系统中,本地子系统通常基于总线结构,而全局通信则由基于包交换的网络构成。然而,由于总线和网络之间通讯机制的差异,当本地子系统内各核访问全局资源的时候,系统整体性能将下降。在3D NoC中,由于全局网络规模的扩大,该问题将越发显著。对此,该文提出一种基于统计时分复用(Statistical Time Division Multiplex,STDM)技术的3D NoC架构。该架构首先在本地子系统引入STMD控制单元,然后在网络接口设计中增加了计数及等待机制,并对路由节点针对STDM技术进行了优化设计,以增强对STDM的支持,减小总线、网络间的差异。同时,该文还充分利用STDM帧的特点,设计了一种新的数据包格式,以进一步降低全局通信的网络负荷。为证明新方案的高效,该文采用SystemC语言进行系统级建模,仿真结果表明:该方案在降低网络负荷、减小通信延时方面有着显著效果。最佳情况下,两者可以分别降低为传统方案的45%和20.5%。而实际应用中,尤其对于通信密集型应用而言,该方法的改善效果也同样明显。

摘要：为了实现不同驾驶循环工况的精确车速跟踪,提出了一种电磁直驱驾驶机器人模糊神经网络车速控制方法.通过电磁直线作动器直接驱动油门机械腿、制动机械腿、离合器机械腿和换挡机械手.给出了电磁直驱驾驶机器人控制系统结构和协调运动控制模型.在此基础上,设计了电磁直驱驾驶机器人模糊神经网络车速控制模型,电磁直驱驾驶机器人油门、制动、离合器机械腿和换挡机械手的位移作为网络模型的输入,试验车辆的车速作为网络模型的输出.输入变量的隶属度函数个数都为3,隶属度函数的类型都采用广义钟形函数,网络训练算法选用反向传播算法和最小二乘法相结合的混合学习算法.本文提出的方法与其他控制方法和人类驾驶员的驾驶性能进行了对比分析,试验验证了提出方法的有效性.

摘要：针对目前上肢康复训练机器人缺少对患肢训练模式智能处方诊断的问题,提出基于支持向量机和广义动态模糊神经网络(Support vector machine and generalized dynamic fuzzy neural networks,SVM-GDFNN)相融合的处方诊断方法。利用SVM采用结构风险最小原则,具有很好泛化能力的特点,对样本进行初步处方诊断。同时针对在SVM支持矢量附近区域样本易于出现错诊现象,利用GDFNN网络对支持矢量附近区域样本进行复诊,最终根据设计的诊断原则对患肢运动训练模式进行确诊。结合临床试验运用,分析患肢运动性能特征提取方法,阐述SVM-GDFNN处方诊断方法的模型建立以及测试诊断过程。临床试验结果表明该方法能够有效地减少样本的错诊现象,具有较高的诊断准确率;实现运动训练模式智能处方诊断功能,有助于提高康复训练机器人临床智能化水平。