摘要：为了进一步提升插秧机的通信效率及整机作业效率,以无线通信识别模块为研究对象,基于非线性分析控制理论展开优化研究。结合插秧机的作业环境特征和各组件协调作业特点,从通信信号的非线性处理和保证抗干扰能力角度入手,建立通信识别系统的非线性控制器模型,并针对系统的输入输出和接口模块完成电路控制与程序优化布局。同时,进行插秧作业通信监测验证试验,结果表明:此非线性分析应用机理下,插秧机作业的智能性与精准性得到显著提高,通过非线性控制实现了细致有效的数据计算分析,通信传输效率相对提升了5.69%,插秧深度合格率可达96.78%,满足智能插秧设计要求。

摘要：为设计一种折叠效率高的新型模块化折叠式活动房,将可展机构应用于活动房结构中,提出了由四个可折叠框架榀双向对称布置组成的具有两向自由度的模块化可展单元,并对其运动过程进行了分析。首先,阐述了折叠式活动房展开机构的模块化组成方式。其次,根据机构展开过程的运动特征,将活动房展开机构简化为平面机构并计算自由度,基于速度瞬心图解法对机构进行运动学分析。接着,采用CREO运动仿真软件,对运动学模型进行了验证及分析,并确定了多模块组合时活动房的折展方式。结果表明:所建立的运动仿真模型所得数据与理论计算数据吻合度良好且符合框架榀折展时的运动规律,各杆件实现了协调联动,结构能顺利折展。最后,利用3D打印技术搭建了活动房可展机构的实体模型,并对其运动过程进行模拟,进一步验证了机构良好的折展性以及所提折展方式的可行性。

摘要：岩体结构面产状的优势分组对于揭示不同类型结构面的分布规律和特征具有重要意义。传统的结构面极点密度图分组方法通常较为依赖地质经验,缺乏一定客观性,为此,引入均值漂移聚类算法开展岩体结构面产状优势分组研究。首先,人工生成不同离散程度岩体结构面产状数据。随后,将生成的产状数据转换为三维空间中的坐标,并以单位法向量的夹角正弦值γ作为相似性度量标准。接下来采用均值漂移算法对度量的数据集进行聚类分析,通过与传统的极点密度图法和K均值聚类算法进行比较,有效性检验指标和聚类错误识别率与K均值聚类算法接近一致。最后以重庆三功矿岩质边坡为工程实例,通过野外采集到的结构面数据验证了新方法的合理性及有效性。结果表明:该方法聚类效果优于传统的极点图分组方法和K均值聚类算法,聚类结果客观合理,对近水平产状也有良好的聚类效果。

摘要：环境反向散射通信(AmBC)是一种新型的低功耗通信技术,它能利用周围环境中的射频(RF)信号源实现无源信息传输,但由于其存在双重衰落、障碍物阻挡等问题,导致反射链路信号强度弱。为此,该文将智能反射面(IRS)引入到AmBC系统中用以增强反射链路增益。然而,IRS与标签均为无源器件使得信道估计极具挑战性。为此,该文提出了一种IRS辅助的AmBC系统信道估计方案。首先,将信道分解为多个子信道,其中,反射链路的每个子信道对应一个IRS反射单元。然后,将最小二乘(LS)法作为估计准则,以最小化均方误差(MSE)为目标,探索了IRS反射模式与信道估计的联合设计。仿真结果表明,该信道估计方案具有良好的估计性能。

摘要：基于车用电机扩速拓矩的性能需求设计了一种采用永磁体分段结构的优化反凸极永磁同步电机。介绍了反凸极电机的结构和设计原则;以扩宽恒功率转速范围和提升电磁拓矩为目标,以凸极率为约束,利用粒子群算法(PSO)对电机进行多目标优化,并对比分析优化前后电机的性能。有限元仿真分析结果表明:结构优化后,相比于优化前转矩提升了16%,转速范围由5:1提升到6.5:1,验证了优化电机提升转矩和扩宽转速范围的有效性。

摘要：车轮多边形和钢轨波磨作为高速铁路典型轮轨周期性磨耗均会加剧轮轨振动,影响行车安全。为探究极端条件下当车轮多边形和钢轨波磨共存时的相互作用:首先,考虑高速铁路典型轮轨周期性磨耗建立了轮轨系统的有限元模型,探究了具有频率相关性的轮轨周期性磨耗竞争机制;然后,对比研究了具有频率相关性的轮轨周期性磨耗同/异相位接触时的轮轨摩擦耦合振动特性;最后,研究了具有频率无关性的轮轨周期性磨耗相互作用时的轮轨摩擦耦合振动特性。研究发现:在具有频率相关性的车轮多边形和钢轨波磨共存时的极端条件下轮轨系统最不稳定;具有频率相关性的轮轨周期性磨耗处于同相位时会加剧轮轨系统的不稳定,且同/异相位之间轮轨摩擦耦合振动的差距会随着波深的增加而增大;具有频率无关性的轮轨周期性磨耗的振动频率越接近对轮轨系统稳定性的影响越大。

摘要：为准确获取船体开孔板的焊接初始缺陷,借助有限元软件Abaqus先对船体开孔板焊接过程进行焊接模拟,继而对其极限强度开展了非线性有限元分析。结果表明,将基于热弹塑性有限元法获得船体开孔板焊接初始缺陷,运用于船体开孔板极限强度的分析可行。通过与已有经验公式进行对比,所选船体开孔板算例极限强度与经验公式计算值之间的误差均在10%以内。

摘要：目的针对客户在配送服务方面的个性化和高质量要求,在快递包裹配送过程中考虑客户需求重要度的差异以提高客户服务质量,并降低物流网络的运营总成本。方法首先,考虑客户需求重要度对违反服务时间窗惩罚成本的影响,构建物流运营总成本最小化的数学模型;其次,设计基于Clarke-Wright节约算法的粒子群优化(CW-PSO)算法求解模型,并在算法中引入自适应更新机制,以提高算法的全局搜索能力和求解质量;然后,将CW-PSO算法与遗传-蚁群优化算法、蚁群优化算法和头脑风暴优化算法进行对比分析,验证CW-PSO算法的有效性;最后,以重庆市某快递包裹配送网络为例,比较分析优化前后各项运营指标变化,并进行基于客户需求重要度的敏感度分析。结果优化后车辆使用数减少了38.9%,物流运营总成本降低了43.1%,将客户划分为5类需求重要度等级得到的优化结果具有优越性。结论本研究所提出的优化模型、求解算法和考虑客户需求重要度可有效提高快递包裹配送网络的服务效率并降低物流运营总成本,进而为物流企业的快递包裹配送问题提供理论参考和决策支持。

摘要：目的针对生鲜商品物流配送优化研究在车辆共享调度和多车舱装载配送合理结合方面存在的不足,研究了基于车辆共享的生鲜商品多车舱装载配送路径优化问题。方法首先,结合生鲜商品温控条件和多车舱装载约束,建立了生鲜商品多车舱装载配送的物流运营总成本最小化的数学模型;其次,设计了蚁群-禁忌搜索混合算法求解模型,并引入选择性赋予机制和车辆共享策略以提高算法的寻优性能;然后,通过与粒子群算法、大邻域搜索算法和差分进化算法的对比分析,验证了所提模型和算法的有效性;最后,结合实例,比较分析了生鲜商品多车舱装载配送优化前后的相关指标,提出车辆路径优化方案,并从服务时间段划分和车舱容量选择2方面进行敏感性分析。结果优化后的物流运营总成本降低了43.53%,平均装载率提高了25%,并验证了合理划分服务时间段和选择车舱容量可有效提高车辆平均装载率和降低生鲜商品价值损失。结论所提模型、算法和车辆共享策略可合理规划配送路径,降低运营总成本和生鲜商品价值损失,进而为基于车辆共享的生鲜商品多车舱装载配送路径优化问题提供方法参考和理论支撑。

摘要：针对初始状态未知的机械臂实际运行时,存在外界未知扰动、建模误差等非线性因素,导致机械臂无法进行精准快速工作的问题,提出基于固定时间算法的机械臂优化NTSMC方案。构造新的分段滑动变量来解决终端滑模控制带来的奇异性问题,并在固定时间内获得更快的收敛速度。为了实时逼近和补偿模型不确定性及外部扰动,采用基于actor-critic架构的强化学习算法。设计辅助系统缓解输入饱和问题,通过对比实验验证了所提方法的优越性和实用性,在相同控制参数下具有更快的固定时间内收敛速度和较高的控制精度。