城市中心区非机动车系统设计优化与探索

随着社会经济的发展与城市规模的扩张,城市交通需求大幅度增加,自行车和电力驱动非机动车数量急剧增加,与传统非机动车以及机动车的运行冲突显著。因此,探究非机动车系统运行特性,进而设计优化道路设施,建立新形势下安全、高效的绿色非机动车系统十分必要。首先,针对非机动车系统中的主要参与模式,即电动车与自行车之间的冲突以及共用非机动车道空间的局限性,提出了车道分隔设置以及车道平面抬升的核心改善思路;然后,针对非机动车道改善方案定量分析方法的缺失,提出了基于层次分析法和熵理论的定量指标评价体系及计算方法;最后,以焦作市非机动车系统为案例,分析其现状及主要问题,设计并评价改善方案的可行性和合理性。结果显示,某主干路非机动车道经过优化设计,其运行服务质量大幅提升,改善方案行之有效。对城市道路规划和城市道路断面设计以及改善后非机动车道的评价有积极的参考意义。      

基于激光反射层析法的换能器声场测量技术及仿真研究

换能器的辐射声场分布能够直接反映出换能器声学性能的好坏,若不能精确测量出换能器的辐射声场,则会对换能器的诊断和评估造成严重影响。从理论仿真的角度出发,推导了运用激光反射层析法重建换能器辐射声场的理论公式,着重利用推导出的理论公式对激光反射层析法进行了仿真计算。结果表明激光反射层析法能够精确地重建出换能器的辐射声场分布及声场中的声压量值,这为换能器的声场重建及声压测量提供了一种可行的方法。     

新一代RLV再入弹道模糊控制研究

基于阻力与能量的关系,优化并设计了再入参考弹道。利用模糊控制技术,在线推导了轨道控制器的各项参数。仿真结果表明,基于阻力与能量关系剖面设计的再入轨道满足各项约束,成功地导引飞行器到达TAEM终端,而模糊PD控制器则能排除干扰,实时跟踪参考弹道。     

基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。     

翼尖附近热气防冰系统的优化设计

为了保证飞机能在结冰的气象条件下飞行,在一些主要的部位必须安装有防冰系统,对于现代的商用运输机机翼防冰来说,主要运用热气防冰系统。机翼热气防冰系统由发动机引气,所供热气流经供气管路分配到各段缝翼内,然后从缝翼内的笛形管喷孔喷出,加热机翼前缘蒙皮。     

油水两相分层流流动速度分布的激光诊断

从LDA实测入手 ,研究了油水分层流流动速度分布问题。针对被测速度较低的特点 ,提出了实用的声光光学频移驱动技术。针对液液分界面弯曲的特殊情况 ,先使用两种不同的LDA的布置方案分别测量出不同区域内的速度分布 ,然后再组合成完整的速度分布。组合时采用了合理的测量点定位及校验方法 ,得到了不同轻相流量下的油水两相流速度分布曲线。以本实验结果为基础 ,文献 [7]修正了原有的油水两相分层流流动数学模型 ,提出了“剪切力比模型” ,该模型的计算结果与LDA实验数据吻合较好。     

确定无约束梁耦合振型的一种途径

无约束梁耦合振动问题属于单柔体动力学问题,确定无约束梁耦合振型对于分析梁的振动性质具有重要意义。首先给出单柔体动力学的拟变分原理,然后分析无约束梁耦合振动的特点,应用单柔体动力学的拟变分原理建立了确定无约束梁耦合振型的一种途径。应用这种途径求解无约束梁耦合振动的奇数次振型和偶数次振型。最后,讨论了有关问题。     

一种STBC-OFDM系统中的盲和半盲信道估计

针对尾部补零(Zero padd ing,ZP)的空时分组编码正交频分复用(Space-tim e b lock cod ing orthogona l fre-quency d iv is ion m u ltip lex ing,STBC-OFDM)系统,提出了一种基于子空间分解的信道估计算法。首先利用STBC的编码结构和OFDM信号中由ZP和虚载波(V irtua l carrier,VC)引入的冗余,推导了该算法的盲估计形式,然后对其可辨识性进行了理论分析,证明了该盲方法可以在一个标量因子模糊度的意义上辨识出多个信道的冲激响应。通过结合使用导频信息形成半盲算法,可以消除模糊度。仿真结果表明,该算法的信道估计准确度较高,可以有效地跟踪衰落信道,在低信噪比时性能良好。     

应用约束条件快速解算整周模糊度

ＧＰＳ载波相位测量用于解算载体的航向和姿态时必需解决的问题之一就是整周模糊度的确定。近年来提出了多种模糊度的解算法方法,但对ＧＰＳ航姿系统来说,若能利用固有的约束条件则会使模糊度问题变得简单且快速有效。在详细分析了几种约束条件的基础上,文中探讨了如何合理 这些约束条件来减小模糊度的搜索范围,以加快模糊度的解算速度,并对检验方法作了改进。通过仿真结果对文中方法进行了检验。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。