摘要：为实现低成本高精度的室内定位,在综合考虑定位需求和计算复杂性的基础上,设计了一种基于简易视觉标签的室内高精度定位技术。采用简单的颜色和形状特征检测视觉标签,从而降低检测复杂度,减少数据存储需求,针对简易标签特征不唯一问题,设计了基于相机视场和标签方位角的快速查询匹配方法。通过分析标签分布特性与定位误差关系,设计加权最小二乘位姿估计算法,建立迭代求解和最优估计的协同策略,实现了算法复杂度和定位精度的良好平衡。仿真和实验结果表明:所提定位方法能够有效处理超定方程组奇异问题,抑制不良标签组的负面影响,与超宽带技术相比,定位误差降低超过62%。

摘要：在锂离子电池的应用中,隔膜的力学性能对电池安全性至关重要。为了系统评估隔膜在应变率和温度耦合条件下的压缩力学行为,在不同应变率和温度条件下进行了准静态和动态压缩测试,并深入分析了温度和应变率的耦合作用对隔膜力学性能的影响。结果表明:隔膜的力学行为对应变率和温度表现出显著的敏感性,在低应变率下,隔膜主要经历塑性变形,而在高应变率下则可能出现复杂的动态失效模式,温度升高导致隔膜的弹性模量和屈服应力降低;温度与应变率的耦合作用通过改变隔膜的失效模式,进一步影响其压缩强度。基于实验数据,进一步建立了考虑温度和应变率耦合效应的电池隔膜非线性黏弹性本构模型,为锂离子电池的安全设计和性能优化提供参考依据。

摘要：针对数控机床可靠性实验装置加载维度不足、难以工程化应用等问题,该文设计了五轴加工中心多维力随动加载模拟实验平台。通过开展多维力随动加载模拟实验,分析不同主轴转速、橡胶圈厚度、切削深度对圆锥台试件切削加工过程中所受切削力的影响规律,验证了该实验平台的可行性及多维加载能力。实验结果表明在稳定切削阶段,综合切削力随着橡胶圈厚度增大而减小,随切削深度增大而增大,切削深度与橡胶圈厚度的比值过大或过小,均易引起切削力波动。当主轴转速为1000 r/min、橡胶圈厚度为3 mm时,五轴加工中心所受综合切削力波动最小,是加载实验最佳的橡胶圈厚度。

摘要：以某1.5 L自然吸气混动专用汽油机为研究对象,研究了不同压缩比对进气量、缸内湍流动能、滚流比和缸内流动的影响。采用某三维计算流体动力学(CFD)仿真软件,在其余参数不变的情况下,设计六种不同压缩比(13.1-16.9)进行研究分析。得到如下结论:缸内进气量随压缩比增加而先上升后下降且变化程度很小,仅为0.5%以内,可以忽略不计;但压缩比增加对缸内湍流动能有较大的影响,在压缩上止点时,缸内湍流动能最大降低幅度,相较最小压缩比降低了近24%,不利于缸内火焰传播,通过缸内速度云图也可以得到相同结果。此外,压缩比变化也会导致缸内滚流比产生一定程度的波动。

摘要：为解决传统磁流变阻尼器存在工作介质易沉降、密封要求较高,且中高频激励下阻尼器刚度快速增大,能耗衰减严重的问题,制备并测试了一种沉降稳定性能良好且密封要求低的磁流变复合材料,建立改进的Herschle-Bulkley模型用以表征复合材料的力学性能;基于该复合材料设计加工出一种剪切式磁流变阻尼器,并设计实验测试中、高频激励下阻尼器的性能响应规律.研究结果表明:3 A电流激励下,当测试频率由5 Hz增大至20 Hz时,阻尼器动态刚度由4.87×10^(5) N/m增加到6.29×10^(5)N/m,且全频段阻尼器单周期耗能均在0.04 J左右,验证了所设计的磁流变阻尼器在中高频振动工况下的耗能能力.

摘要：车用磁流变减振器(MRD)往往结构尺寸较小,且传统的车用MRD阻尼通道有效工作长度较短,输出阻尼力小,导致其工程应用受到限制。针对这一问题,提出一种带梯形截面导磁环的新型全通道有效MRD以增大阻尼通道有效工作长度,减缓磁饱和,并基于磁流变液流变特性和流体动力学理论给出了具体的结构与磁路设计计算方法,将5种不同结构的MRD进行有限元仿真对比。通过阻尼特性测试试验,分析其阻尼特性并与普通MRD、带弯曲磁路全通道有效MRD进行对比,应用线性二次高斯(LQG)控制器进行减振性能分析。研究结果表明:新型全通道有效MRD能够显著提高阻尼通道有效工作长度,达到阻尼通道全长的99%以上;新型全通道有效MRD能改善小尺寸MRD易发生磁饱和的问题;在相同电流激励与尺寸约束下阻尼通道的磁场强度分布更均匀,平均磁场强度更大,具有更大的输出阻尼力;新型全通道有效MRD在结构尺寸小的同时具有更大的输出阻尼力;新型全通道有效MRD相对于普通MRD具有更好的减振性能,能够进一步降低车辆的簧上质量加速度与轮胎动变形21.51%和1.43%。该研究能有效扩宽小尺寸MRD的实际应用范围,具有一定的工程应用价值。

摘要：为了改善电动汽车的动力性能,提出一种基于电磁-结构耦合分析的异步电机外特性优化方法.首先,根据等效电路分析了电机外特性(基速和最大输出功率)的影响因素,选择定子槽口宽度、转子槽宽、转子槽口高、转子槽深作为设计变量;其次,利用拉丁超立方实验和仿真方法获取了样本及相应的目标参数值,并建立了目标函数的克里金(Kriging)代理模型、径向基函数(RBF)及响应面方法(RSM)代理模型;最后,以效率为约束建立了优化模型,并用多目标优化算法进行参数优化.结果表明:相比原始设计,优化后的电机基速和最大输出功率分别增大了45.04 r/min和0.69 kW.

摘要：为保证线控底盘电动汽车在遭遇执行器失效时的稳定性,并考虑人-车交互行为,提出了以驾驶人为领导者的一主多从(Single-leader-multiple-follower,SLMF)混合博弈容错控制框架。为实现驾驶人-车辆的交互控制,首先建立了两者的耦合模型。其次,将驾驶人及5个底盘子系统即主动前轮转向(Active Front Steering,AFS)系统和4个轮毂电机建模为博弈中的6个参与者,基于Stackelberg主从博弈与多人合作博弈设计了SLMF混合博弈控制框架。考虑驾驶人具有优先控制权限及执行器对驾驶人行为的补偿作用,基于Stackelberg博弈理论建立了驾驶人与底盘子系统的主从博弈模型,其中驾驶人作为领导者通过感知跟随者的行为做出转向决策,而5个底盘子系统被建模为跟随者。由于跟随者追求共同的横向稳定控制目标,因此基于合作博弈理论建立了合作模型,并对领导者的转向策略做出最优响应。最后,为研究跟随者之间追求不同目标导致不合作时的控制效果,设计了非合作Nash博弈与Stackelberg博弈相结合的混合博弈为对比方法,通过实时硬件在环测试验证并对比了2种方法。结果表明:针对不同风格的驾驶人,所设计的方法可以保证遭遇执行器卡死失效车辆的稳定性。与不合作的情况相比,2种不同风格的驾驶人驾驶的车辆在底盘子系统合作时,车辆稳定性分别提升了54.62%和53.78%,驾驶人工作负荷分别降低了31.79%和36.07%。

摘要：针对环境遮挡与交通参与者行为随机导致的驾驶风险,提出一种面向无信号灯十字路口场景的安全决策方法。首先,建立一种基于值分布式强化学习-全参数化分位数网络(Fully parameterized quantile network,FPQN)的基础决策策略。其次,融合FPQN建模的累积回报分布与条件风险价值函数(Conditional value at risk,CVaR),进而构建具有驾驶风险意识的安全决策策略。再次,引入集成学习理论(Ensemble),建立基于集成FPQN的决策不确定性估计框架EFPQN,能够实时量化决策风险。同时,为应对决策不确定性较高带来的驾驶风险,设计基于模型预测控制的备选策略以提升安全性。最后,采用SUMO仿真平台搭建无信号灯十字路口场景,对提出的安全决策方法进行验证。试验结果表明,与基准方法相比,所提出的方法能够有效降低遮挡与交通参与者行为随机导致的驾驶风险。

摘要：为实现车辆在实际加减速行驶工况下路面不平度的准确识别,提出了一种考虑车辆加速度、基于增广卡尔曼滤波算法的路面识别方法。以车辆纵向加速度作为已知输入,车身垂向振动和俯仰振动响应作为观测向量,设计增广卡尔曼滤波观测器估计路面不平度信息;求取固定位移窗长度内的国际平整度指数,实现了对路面的等级分类。仿真结果表明在典型非匀速工况、城市运行工况和制动工况下,所提出的方法对路面不平度的识别精度和对路面等级分类的准确性,明显高于一般的增广卡尔曼滤波算法,能有效识别未知输入路面。