摘要：锂离子电池组内单体不一致性以及外界环境温度变化给其荷电状态(State of Charge, SOC)精确且高效估计带来挑战,而传统方法往往忽略电池不一致性影响或者计算复杂度高,难以对电池组进行高效且精确的SOC估计。为提升实际使用环境下锂电池组SOC估计精度和效率,开发了一种基于迁移模型的锂电池组SOC估计方法。首先,在传统二阶RC等效电路模型的基础上通过参数辨识、SOC与模型参数关系曲线拟合等工作完成迁移模型搭建,以此来应对温度变化对模型参数的影响并降低重复建模所需的工作量;之后,结合V_(min)+V_(max)模型(V_(min)+V_(max) Model, VVM)对电池组SOC进行了表征,充分考虑电池不一致性影响并且减少了电池组SOC估计的复杂程度。同时在电池组SOC估计的过程中融入权重因子,调整电池组输出SOC,防止电池组出现过充过放现象,保证电池组的使用安全;最后,设计开展了不同温度以及变温状态下的电池组试验测试,对电池组中单体级及模组级SOC估计精度进行了验证,并与传统的电池组SOC估计方法进行对比分析。验证结果表明:所提方法在几种不同温度下的单体及模组SOC估计结果均保持较好的计算精度;在变温状态下,电池组SOC估计方法仍然具有较高的精度。其中,单体电池SOC估计结果平均绝对误差最大为1.30%;在恒温状态下,电池组SOC估计结果的最大平均绝对误差为1.49%;而电池组SOC估计结果在变温状态下的最大平均绝对误差为1.21%。证明了所提方法具有计算精度高、计算复杂程度低以及安全可靠的优点。

摘要：工业机器人具有灵活性好、易于调度、通用性强等特点,在大型复杂曲面件磨削中表现出了良好的适应性。而大尺寸复杂曲面件进行精密砂轮磨削时,因工件表面曲率大、尺寸大,高速自旋磨头常伴有连续快速摆动需求而使陀螺力矩加剧。与高速弹道/飞行器中陀螺力矩对俯仰位姿调整的阻碍效应相似,陀螺力矩过大也会影响高速重载磨削时磨头位姿的精准控制。为揭示陀螺力矩在机器人磨削中的作用机理,支撑装备选型设计与工艺优化,以高速自旋磨头做单轴摆动为对象开展了理论建模与算例分析。推导了磨头两次定轴转动后的合成角速度和角加速度,基于欧拉动力学方程求得了各轴转矩在全局和局部坐标系下的表达式,最后以水轮机叶片磨削为例对机器人负载能力进行了校核分析并提出了改进意见。发现在磨头局部坐标系下,高速磨头做单轴匀速摆动时的陀螺力矩产生在未发生转动的剩余正交轴向上,其幅值与自旋方向转动惯量、主轴自旋角速度、主轴摆动角速度呈正比。

摘要：为提高旋转式磁流变阻尼器输出扭矩密度,提出了一种具有更高精度的旋转式磁流变阻尼器设计方法.建立了螺旋流动磁流变阻尼器内部各通道的磁流变液准稳态流动微分方程,基于Herschel-Bulkley本构模型推导了磁流变液速度分布表达式,研究了螺旋流动阻尼器在高速工况下阻尼力矩和动态范围的计算方法.对阻尼器各通道的输出扭矩进行了数值仿真,结果表明,在高速工况下,随着电流增加,螺旋流动模式的扭矩增强效应呈现先上升再下降的趋势,并最终退化为纯剪切模式.设计加工了样机,并进行了低速和高速性能测试,实验结果显示,实验结果与理论计算吻合,零场高速工况下改进模型相较于传统模型平均误差减小129.4%,为设计高输出扭矩密度的旋转式磁流变阻尼器提供了理论基础.

摘要：随着快递行业的快速发展,快递企业单处理中心模式已无法满足多种快递产品的处理需求。同时,同城快递与跨城快递独立配送模式导致城市物流末端配送资源利用率低。为建立高效的城市快件配送网络,本文分析现有配送系统及多产品需求特点,设计了服务多种产品的同城-跨城配送相融合的城市配送网络,构建了多中心-两级配送-环线配送网络车辆路径优化模型,并建立以系统车辆路径总成本最小和快递包裹配送总时间最少的多目标数学优化模型。结果表明该模型能够有效区分各快递产品,降低处理中心的工作压力,缩短快递包裹平均配送时间,从而提高末端配送效率和资源利用率。针对该模型,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对其进行求解,结合算例验证了模型及算法的实用性与有效性。

摘要：提出了一种基于时频联合分析的鼠标动力学认证方法。对用户操作鼠标行为的连续时序信号进行小波包变换,依据不同频带的子信号提取其时频联合分布特征,并使用递归特征消除法筛选出特征。采用随机森林算法建立用户独特的鼠标行为模式,据此进行用户身份认证。为验证方法的有效性,采取单因素实验设计,以特征分析方法为唯一因素,采集真实网络环境中40个用户在31个月内的鼠标行为数据,对其中18个用户分别采用时序分析和时频联合分析提取并筛选特征;使用相同算法建立用户鼠标行为模式,对比了基于2种特征分析方法的可信身份认证系统的性能差异。结果显示,相比时序分析方法,所提方法将可信身份认证的操作特性曲线下的面积从97.02%提升为99.10%.

摘要：针对具有复杂内腔结构零件的内部曲面形位误差分析困难的问题,提出了一种基于工业CT技术的零件复杂内腔的形位误差分析方法。首先,使用工业CT对零件进行扫描并重建为测量STL模型。然后将设计IGES模型离散为STL模型与测量STL模型进行配准。其次,利用设计IGES模型作为引导,判定测量STL模型中的点和IGES模型各曲面的归属,自动分割测量STL模型中的所有曲面。最后,选取设计IGES模型的曲面并对曲面对应的点云簇进行形位误差分析。选取百万级测量点云的阀体模型进行实验,完整地分割点云模型所有曲面,选择任意曲面进行形位误差分析,测得选定内部曲面的圆柱度为1.11 mm、平面度为0.61 mm、平行度为1.92 mm。本文方法只需输入零件测量STL模型和零件设计IGES模型,再选取设计IGES模型待测曲面就可以自动地完成零件内外曲面的形位误差分析。

摘要：开发了一种将实际车辆按比例缩小,能够真实再现汽车运动和动力学特性,且具有一定通用性的小尺度分布式电驱试验平台。面向校园环境的试验需求,探讨了该平台的总体规划、功能定义和基本尺寸确定方法,对独立悬架、转向系统等主要部件进行了结构设计和检验;提出了该分布式电驱试验平台的遥控方案、动力学传感、数据采集和再现方法。通过虚拟样机仿真和动力学响应预测,表明该小尺度试验平台可模拟实际车辆的运动和动力学行为,适于在校园环境开展试验。

摘要：为提高智能汽车的路径跟踪能力,并保证其在极限工况下的动力学稳定性,以四轮驱动智能电动汽车为研究对象,根据转向和主动横摆力矩(Direct yaw moment,DYC)系统的特点分别设计控制律进行协调控制。首先,针对汽车在转向过程中轮胎侧偏刚度的不确定性,利用线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)理论构造可实现系统区域极点配置的鲁棒控制器,并研究其求解方案。然后,采用分层架构设计主动横摆力矩的控制律;其中,上层控制器通过车-路运动学关系,基于线性时变模型预测控制(Linear-time-varying model predictive control,LTV-MPC)计算期望横摆角速度;下层采用基于双曲正切趋近函数的滑模控制计算主动横摆力矩,为了在提高跟踪精度的同时确保汽车动力学稳定性,在滑模面中引入质心侧偏角的控制权重,其大小根据质心侧偏角稳定性相图确定。考虑到在大多数常见工况中,转向系统单独作用就已经可以取得良好的控制效果,对主动横摆力矩系统设置激活机制,使其仅在转向系统被判定难以完成当前控制目标时才介入,避免了正常工况下的非必要激活引起的耗能。最后,通过Simulink-CarSim联合仿真进行了算法验证,结果表明,即使在较极端的工况下,所提出的控制方法仍然能保持良好的循迹控制效果,并且可以很好地确保汽车的动力学稳定性。

摘要：柔性作业车间系统能满足社会对个性化、小批量及定制化产品的需求,该车间系统具有设备众多、工艺路线复杂、故障频次多等特点,但目前只是采取单机预防性维修策略来避免设备故障,势必会增加维修次数和维修成本,影响生产活动。针对传统单机预防性维修带来的问题,提出将群组预防性维修策略应用于柔性作业车间系统,并建立了群组预防性维修和多目标柔性作业车间联合优化模型。为了克服传统算法局部搜索能力不足的问题,设计了一种新的多目标进化算法求解多目标柔性作业车间调度问题,并展示了如何在柔性作业车间系统应用群组预防性维修。实验结果表明:所设计多目标进化算法能求出更多的最优解,具有更快的收敛速度,且能收敛到更优目标值;群组预防性维修比单机预防性维修的维修次数更少,维修成本更低,对生产活动影响更小,算例结果显示群组预防性维修相比于单机预防性维修在维修次数和维修成本方面均降低了150%;对将群组预防性维修策略应用于半导体代工厂生产设备的维修进行了展望。

摘要：该文结合科研热点,设计了具有创新性和研究性的“高温质子交换膜燃料电池动态性能测试实验”。实验研究了阳极流动和死端模式下高温质子交换膜燃料电池在阶跃电流条件下的动态响应。从实验理论基础、实验平台搭建、性能测试方法及内容、实验结果探讨分析等方面,展示了科学研究的全过程。该实验旨在培养和提升学生的实验素养、科研能力、创新能力和实践能力。