摘要：相较于传统的随机过程模型,区间过程模型使用有界区间变量表示参数在某一时间点的变动范围,无需获得变量的概率分布情况,参数在整个时间历程中的不确定性由上下两条边界函数描述.区间过程模型为不确定性动力学分析等工程问题的解决提供了一种新的工具.本文提出了一种基于标准正交基的区间过程级数展开方法,以高效地表征动态不确定性参数在时间上的特征.首先,通过相关结构分解将区间过程表示为标准正交基与一组标准区间变量的线性组合形式.其次,提出了区间过程截断级数展开方法以便于实际使用,并对其进行了误差分析.再次,基于截断级数展开形式,提出了一种区间过程的抽样方法,可在时域上对区间过程进行高精度的模拟.最后,对三种具有典型自相关系数函数类型的区间过程进行模拟,验证了本文所提方法的有效性.

摘要：核工业场景中普遍存在具有极强穿透能力的γ射线,极易造成机器人等智能装备的电路系统故障失效.传统钨、铅等屏蔽材料无法兼顾可加工性、辐射屏蔽性能及结构力学性能,难以同时满足结构承载、屏蔽功能及经济性综合最优的设计目标.基于此,本文以316L不锈钢为基体,以WC-Co为功能-结构增强材料,采用定向能量沉积增材制造(DED-AM)技术提出了一种新的WC-Co/316L功能-结构一体化γ射线屏蔽复合材料交替沉积制备方法.首先,研究了WC-Co/316L,316L两种粉末交替沉积工艺,通过优化调控激光功率、扫描速度、粉末配比等工艺参数,制备出WC-Co/316L功能-结构一体化γ射线屏蔽复合材料;其次,对制备出的复合材料进行微观结构与宏观力学性能表征;最后,采用蒙特卡罗粒子输运模拟方法对厚度、WC-Co含量及沉积方式不同的WC-Co/316L复合材料γ射线屏蔽性能进行分析.结果表明,该复合材料的低能γ射线屏蔽率明显提升,且在材料成型过程中增加了形核率并使晶粒细化,显著提高了材料的拉伸强度.本研究可为功能-结构一体化γ射线屏蔽材料制备提供指导.

摘要：针对核辐射环境下光电编码器因受γ辐射总剂量效应影响而导致输出信号质量劣化的问题,提出了一种兼顾精度和效率的改进谱线增强算法(Improved Adaptive Line Enhancer Method,IALEM)。该算法引入Softsign函数建立误差与步长之间的非线性关系,通过在步长更新公式中引入前一时刻步长值,达到收敛速度快且稳态误差小的目的。分别在算法收敛速度、稳态误差、低信噪比输入、计算量4个方面与同类算法进行比较。结果表明,该算法在拥有较低计算量的同时,其收敛速度更快、稳态误差更小,并且对于低信噪比信号具有更好的滤波效果。最后,在光电编码器上对本文所提算法进行了现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)硬件实现;并在60Co γ辐射环境中对算法的滤波效果进行了实验测试。实验结果表明:所提出的算法可有效滤除光电编码器因γ辐射产生的噪声,提高光电编码器输出信号的质量。

摘要：目前关于栓接结合部动力学特性的非线性建模研究忽略了栓接处有效接触区域的影响,所建立的等效模型与结合部实际装配特征存在较明显的偏差.对此,提出一种考虑局域接触特征的栓接结合部动力学建模方法.引入柱状正交非线性虚拟材料模型表征结合面在外载荷作用下表现出的柔性结合特征;通过建立虚拟材料微单元应力应变分析模型,基于最小势能原理和吉村允孝法,理论推导虚拟材料的物理参数计算方程;基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)建立栓接结合部接触区域的几何参数预测模型,实现栓接结合部不同接触状态与接触特性区域直径的非线性映射,最终建立具有结合部实际装配特征的栓接结合部动力学模型.以自由边界状态下的螺栓组连接钢板试件为实验测试对象,采用上述方法建立有限元仿真模型,将模态仿真与实验测试的结果进行对比,验证了模型的有效性和准确性.与未考虑局域接触特征的虚拟材料建模方法对比表明,该方法建立的模型在均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)综合评价指标上有明显提升.

摘要：在强冲击、强辐射、极高温等极端恶劣的工作环境下,机械设备的故障模式复杂多样,获得充足且有效的故障数据变得非常困难甚至难以实现,以致故障诊断的准确性受限,后续检修维护方案难以有效制定。针对这一问题,提出了一种多判别器辅助分类器生成对抗网络的数据增强算法。通过设置3个判别器、1个生成器并添加独立的分类器,构建了新的辅助分类器生成对抗网络模型。针对在该模型训练中存在的不稳定性问题,通过引入Wasserstein距离构造新的损失函数,并采用稳定性更具优势的单边软约束正则化项替换原有的L2梯度惩罚项来解决模型崩溃问题;在此基础上,采用高效通道注意力机制来进一步提高模型的特征提取能力。将所提出的模型应用于扩充机械设备故障数据集,辅助深度学习智能诊断模型的训练。多个故障数据集扩充实验表明,与现有模型相比,新模型所生成数据的质量更高,故障诊断的准确率也得到进一步提高,因此具有较高的应用价值。

摘要：针对电动汽车电池管理系统从控板服役过程中因温度过高和不均影响整车动力性、安全性问题,本文基于CFD理论,采用Icepak软件建立并验证了某商用BMS从控板热分析模型。首次在车载服役条件下,基于热分析模型开展了温度场分析和热均匀性优化研究。BMS从控板热仿真分析表明,均衡模块及供电模块因局部积热温度均超过BMS的设计温度限值60℃,整个BMS从控板最大温差为21.0℃。为此,进一步开展了BMS从控板散热路径分析,并通过改变均衡电阻间距、布局、PCB基材以及增设导热硅胶垫进行散热优化设计。提高了BMS从控板的散热能力,使BMS从控板的最高温度控制在设计规定值60℃以下,同时整个电路板的温差降为6.9℃,提高了BMS从控板在实际车载服役条件下的安全性和可靠性,可望为BMS从控板热设计与优化提供理论方法。

摘要：激光雷达是智能网联汽车环境感知的重要传感器,多坐标系空间标定是激光雷达精准环境感知的前提条件。针对激光雷达与车体坐标系空间同步面临传感器观测单一的问题,提出基于激光雷达与车辆的平面运动和直线运动约束2步标定方法。为构建运动约束,基于激光里程计获取激光雷达运动位姿信息,通过激光雷达运动轨迹信息和时域上多帧地面平面拟合信息进行平面行驶识别,在满足平面路况下构建平面运动约束标定,进而标定横滚角与俯仰角;基于俯仰角和横滚角对车辆轨迹进行修正,通过激光运动轨迹建立直线行驶判别模型判别车辆运动状态,在满足车辆直线行驶路况下构建直线运动约束,从而标定偏航角。最后,在智能驾驶试验车上开展了激光雷达与车辆坐标系标定的实车试验,通过实车采集的数据验证了提出的空间同步方法的可行性。试验结果表明:提出的激光雷达与车体坐标系标定方法优于基于标定物的方法,在原始数据上可以保证标定后的旋转误差降低至0.61,误差率降低约47.4%。在手动调整的扩充数据上标定后的旋转误差降至1.64,误差率降低约40.6%。相对于基于标定物的方法,其旋转误差均有降低且不需要借助特定的标定物与标定场,降低了对环境的依赖程度。同时通过消融对比试验,证明了该方法的有效性以及鲁棒性。

摘要：针对现有电动汽车电池管理系统(BMS)电路板研究仅仅考虑单一功能模块的温度场及其散热效果,缺乏考虑BMS多个功能模块在温度场和力场下的相互影响及协同效应的研究的情况,以某商用BMS电路板为研究对象,采用ANSYS构建了表征BMS多模块协同作用下的热-力耦合数值仿真分析模型并验证了其有效性.在此基础上,针对BMS电路板各功能模块温度场及热变形行为开展了数值仿真研究.结果表明:BMS电路板温度分布不均,最大温差达20.5℃.均衡模块存在积热,温度高达54.4℃.高温导致电路板组件发生热膨胀变形,同时电路板约束诱发均衡模块及供电模块边缘的贴片电阻出现热应力集中,两者共同作用致使BMS均衡模块、供电模块产生凸起翘曲变形,且Z轴热变形量随着温度升高而增大,最大变形量达9.5μm,应针对BMS电路板上积热模块开展散热优化设计.

摘要：路径跟踪控制是智能车辆的一项关键技术。然而,现有车辆跟踪控制方法多依赖于较为精确的车辆控制模型,而实际的车辆控制系统多存在建模误差、参数摄动以及外部扰动等,显著影响路径跟踪控制精度。本文针对性地提出一种考虑车辆未建模动态的智能车辆学习型路径跟踪控制方法。首先建立车辆标称模型,并采用线性预言模型对车辆未建模动态进行近似补偿,以提高车辆模型的精度;然后基于扩展卡尔曼滤波原理实现对未建模动态参数的学习更新;之后构建考虑系统未建模动态的学习型模型预测控制器(LMPC);最后通过CarSim和Matlab/Simulink设计多工况多组别联合仿真试验,验证所提方法在提高路径跟踪精度方面的有效性。

摘要：轨迹规划是车载自动泊车系统中的重要功能,而现有的泊车轨迹规划算法无法兼顾算法泛化性、计算精度、求解时效性以及结果最优性。现采用基于数值优化的轨迹规划技术路线,首先将泊车轨迹规划任务表述为一则通用的最优控制问题;随后提出半空间约束理论,结合概略轨迹先验信息将原本具有高维度、强非凸非线性特点的名义避障约束简化为线性不等式约束,继而利用信任域约束进一步降低线性不等式约束的规模;最后调用非线性规划求解器对简化后的最优控制问题进行数值求解,可在极短时间内生成高精度数值最优泊车轨迹:将上述泊车轨迹规划方法命名为预设空间快速优化法。大量仿真试验表明,在同样使用混合A^(*)搜索算法提供先验的概略轨迹的前提下,预设空间快速优化法的求解成功率、计算耗时以及结果最优性均优于OBCA(Optimization-based collision avoidance)、LIOM(Lightweight iteratwe optimization method)等主流泊车轨迹优化算法。