双流制窄轨电力机车用异步牵引电机设计

将牵引电机应用于双流制窄轨电力机车时,由于窄轨机车轨距小,所以牵引电机安装空间异常狭小,比一般牵引电机在安装空间、电机结构、电磁负荷等方面的要求更加苛刻。针对窄轨双流制电力机车的运用特点和特殊要求进行了分析,提出了牵引电机的设计要求和关键技术难点,并对关键技术难点给出了相应的分析和解决措施。对该牵引电机的制造过程及电机试验测试情况进行了论述。试验结果表明,该牵引电机达到了设计预期,完全能满足设计要求。     

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。     

基于振动参数聚类融合的空间轴承故障辨识方法研究#br#

轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件，其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前，由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象，导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题，本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先，通过轴承振动实验获得数据；然后，基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取；在此基础上，利用K Medoids算法对正常样本进行聚类，并根据3σ法则构建正常运转的安全边界；最后，计算不同轴承故障数据的超限概率，根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明，该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的.     

翼型低雷诺数层流分离现象随雷诺数的演化特征

层流分离现象是翼型低雷诺数条件下出现的典型流场特征。层流分离流动中包含流动分离、转捩、再附等非定常流动结构，层流分离流动的形成与演化会对翼型气动特性产生恶化作用。采用大涡模拟（LES）方法对低雷诺数范围内不同雷诺数下的翼型层流分离流动开展精细数值模拟，研究了雷诺数对翼型气动特性的影响规律及作用机理。LES方法采用隐式亚格子模型，基于结构化拼接网格，对流项离散和时间推进方法分别采用AUSM⁺格式以及双时间步方法。验证算例计算结果表明数值模拟方法的正确性及可靠性，雷诺数对翼型气动特性具有显著影响。随雷诺数降低，时均分离泡外形增大、位置后移，平均阻力系数增大，特别是在较低雷诺数下，翼型升阻力系数随时间出现振荡现象。进一步研究表明，造成不同时均分离泡形态和气动特性的原因在于翼型上表面分离剪切层的失稳与转捩特征。随雷诺数降低，流动黏性增大，导致分离剪切层速度梯度减小，流动发生转捩及再附位置后移，直至翼型表面不再发生转捩和再附。     

基于核主成分分析的空域复杂度无监督评估

空域复杂度评估作为衡量空域运行态势、管制员工作压力的关键手段，是运行调控的基础。由于影响因素众多，不同因素间耦合关联复杂，且标定样本很难获取，空域复杂度的准确评估被公认为航空领域的一个挑战性问题。提出了一种空域复杂度的无监督评估方法。首先通过核主成分分析挖掘原始样本各维度的非线性耦合关系，准确提取能够最大化复杂度评估信息量的主成分，进一步设计了可按需定制的主成分聚类方法，实现了无监督条件下空域复杂度的准确评估，为空域划分、流量管理提供了有效的技术支撑。     

硅半球深腔结构无损检测技术

半球深腔的加工质量是决定硅基MEMS半球陀螺精度的关键因素之一，及时检测半球深腔的形貌参数并将其反馈至加工过程，是确保高性能MEMS半球陀螺研制成功的重要措施。由于硅半球深腔的深度较大，台阶仪和光学显微成像系统无法对半球深腔的形貌特征进行有效测量。因此,需要将硅深腔结构剖开后采用扫描电镜(SEM)进行检测。这种检测方式时间周期长，且属于破坏性的样本检测，效率和测试精度都较低。提出以硅半球深腔为模具，利用PDMS铸模将硅半球深腔的结构尺寸和表面形貌转移到PDMS凸起的半球模型上，通过检测PDMS半球模型的尺寸结构和表面形貌，即可反推出硅半球深腔的尺寸特征。经实验验证，脱模后的PDMS模型可以准确地反映出半球深腔的尺寸信息，测量结果的不确定度小于5‰，有效解决了硅半球深腔无损检测的难题。