摘要：基于双横臂独立悬架运动特性,推导出三种不同形式扭杆安装方式对应的悬架线刚度计算公式。以某校车前双横臂独立悬架为例,依据公式中扭杆刚度与悬架线刚度的关系,分别计算并设计出满足要求的扭杆。创建三种形式扭杆安装方式对应的前悬架动力学模型并进行仿真实验,研究车轮跳动时悬架各定位参数的变化,结果表明双联扭杆弹簧独立悬架能够较好地控制车辆的操纵特性。弹簧的刚度和导向机构的形式共同决定悬架线刚度的非线性特性,不同的非线性特性对车辆的操纵性和行驶平顺性产生的影响不同。

摘要：目的研究产品交互设计中场景理论的分类与应用。方法通过阐述客观场景、目标场景、实际场景的含义及其应用,强调场景在交互设计中的使用价值和意义。结论提出了"动态思维——场景设计是一个循环设计流程"、"主次思维——抓主要场景,统筹次要场景"以及"拆解思维——复杂的大场景由众多小场景组成",3种基于场景理论的交互设计思维。

摘要：滚动轴承故障振动信号往往是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析方法需要根据经验设置滤波器的中心频率与带宽,因而会带来解调误差.基于此,提出了一种基于局域均值分解(local mean de-composition,简称LMD)的包络谱特征值的滚动轴承故障诊断方法.该方法可以将一个多分量的调幅-调频信号分解成若干瞬时频率具有物理意义的PF(product function,简称PF)分量之和,由于每一个PF分量是分量包络信号和纯调频信号的积,因此可以直接对包络信号进行频谱分析得到包络谱.然后定义信号在包络谱中不同故障特征频率处的幅值比为包络谱特征值,并以此作为特征向量输入到支持向量机分类器中,用以区分滚动轴承的工作状态和故障类型.对滚动轴承正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性.

摘要：跟踪移动用户同时减少信令开销是通信系统位置管理研究中重要的方面。跟踪区列表是LTE系统中新引入的概念,它由多个跟踪区构成用来减少位置管理信令开销。受生活、工作、学习方面的影响,大部分用户具有固定的移动方式。提出了一种基于跟踪区关联性的跟踪区列表设计方法,它通过从用户历史移动路径中获取各跟踪区之间的关联性并建立各跟踪区的关联表,当跟踪区更新消息发生时,网络获取该消息中提供的上次访问跟踪区和用户当前所在跟踪区结合关联表进行跟踪区列表设计。该方法能够随不同上次访问跟踪区动态分配跟踪区列表,特别适用于大规模网络中。最后运用里斯本城镇网络数据,实验比较了基于跟踪区关联性的跟踪区列表设计方法和rule of thumb设计方法在一整天的信令开销。结果显示该方法在减少位置管理信令开销方面性能至少提升了11.5%。

摘要：微胶囊是由一层极薄的弹性材料包裹微液滴而成的柔性细容器,在医药、食品、生物技术等领域应用广泛。该文考虑边界效应、流动黏性力和薄膜力学特性等因素,采用边界积分结合有限元方法的三维耦合数值模型,对矩形微流管中微胶囊的变形流动展开数值研究。结果表明,与正方形微流管相比,矩形微流管中微胶囊变形总长度下降,但宽度显著增加。长方形微流管中,微胶囊的变形程度与毛细数、尺寸比等参数密切相关。该结果有助于人们加深矩形微流管中微胶囊流动规律的认识,也为利用长方形微流管测量薄膜力学特性提供初步的理论依据。

摘要：基于势流理论,建立了振荡水柱(OWC)型波能转换器的二维数学模型.采用去奇异的边界积分方程法(DBIEM)模拟了完全非线性波.通过调整OWC腔室内振荡压强的幅值和相位,使OWC工作于消反射状态.研究了波能吸收效率与OWC腔室内振荡压强的幅值、相位的关系.数值计算表明:消反射时,OWC的波能吸收效率比传统形式的OWC高很多.在消反射状态下,OWC腔室内振荡压强和通过透平气体流量的幅值增大且二者存在相位差,这与传统的OWC是不同的.最后提出了不同于传统形式的新型OWC波能转换器的设计思路.

摘要：在研究内禀时间尺度分解(Intrinsic Time-Scale Decomposition,ITD)方法的基础上提出了一种新的自适应时频分析方法——局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法,该方法可以自适应地将一个复杂的多分量信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC)之和。对LCD方法的基本原理进行了阐述,通过建立分解能力研究模型分别研究了分量信号的频率比、幅值比和初相位差以及单个分量迭代次数对LCD方法分解能力的影响,并给出了多分量信号可由LCD方法分解的大致条件。

摘要：提出了一种基于变量预测模型(Variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD)和改进固有时间尺度分解(Intrinsic time-scale decomposition,简称ITD)算法的滚动轴承故障诊断方法。VPMCD方法充分利用了特征值之间的相互内在关系来建立预测模型,并以这些模型对待诊断样本的特征值的预测结果作为分类依据来进行模式识别。ITD方法能自适应地将非平稳信号分解成为若干单分量信号(固有旋转分量,Proper rotation component,简称PRC)之和。首先对ITD算法进行了改进;接着采用改进ITD算法对原始振动信号进行分解得到多个内禀尺度分量(Intrinsic scale component,简称ISC);然后对包含主要故障信息的若干内禀尺度分量建立对数正态分布模型,并提取其对数均值和对数标准差作为故障特征值;最后采用VPMCD模式识别方法得到各故障特征值的预测模型,并利用预测模型对待诊断样本的故障类型和工作状态进行分类和识别。对滚动轴承正常、外圈故障和内圈故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性。

摘要：提出了一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)和核最近邻凸包(Kernelnearest neighbor convex hull,KNNCH)分类算法的滚动轴承故障诊断方法。采用LCD方法对滚动轴承原始振动信号进行分解得到若干内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC),然后将这些ISC分量组成初始特征向量矩阵,再对该矩阵进行奇异值分解,提取奇异值作为故障特征向量并输入到KNNCH分类器,根据其输出结果来判断滚动轴承的工作状态和故障类型。LCD方法是一种新的自适应时频分析方法,非常适用于非平稳信号的处理,而KNNCH算法是一种基于核函数方法,并将凸包估计与最近邻分类思想相融合的模式识别算法,可直接应用于多类问题且需优化的参数只有核参数。实验分析结果表明,所提出的方法能有效地提取滚动轴承故障特征信息,而且在小样本的情况下仍能准确地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类。同时,与支持向量机(Support vec-tor machine,SVM)算法的对比分析结果表明,KNNCH算法的分类性能的稳定性要高于SVM算法。

摘要：技术融合的驱动因素是当前政策设计和学术研究的热点问题。以技术标准集中度为技术标准垄断的代理变量,分析了协作研发网络结构嵌入性、技术标准集中度与强化型技术融合和新型技术融合之间的关系。利用中国汽车产业20多年专利和标准数据进行实证研究发现:技术标准集中度刺激强化型技术融合,但对新型技术融合没有明显作用;不同协作研发网络结构嵌入性对技术标准集中度发挥异质性的作用,前者既能促进又能制约后者;协作研发网络结构嵌入性对强化型和新型技术融合发挥直接促进作用,但其通过技术标准集中度发挥性质各异的间接作用。因此,三者之间存在复杂的、异质性的关系。应进行精准的政策设计适度引导合作与竞争以鼓励技术融合。