高压共轨柴油机燃烧室匹配设计

在柴油机引入高压共轨喷油系统后,进行了柴油机燃烧室参数设计匹配研究.提出了高压共轨喷油系统对燃烧室的结构要求.分析了高压喷射用燃烧室的结构设计因素,给出贯穿距离、压缩比、口径比以及径深比合理取值范围,提出了燃烧室匹配设计流程,设计493柴油机的不同结构缩口燃烧室.进行了不同方案燃烧室的匹配实验,实验数据表明,6喷孔及缩口大口径浅坑燃烧室是该柴油机燃烧系统较合理的方案.     

采用扫频法和拟脉冲法检测汽车悬架效率

分别采用基于扫频激励和拟脉冲激励的汽车悬架振动实验台检测汽车悬架效率.分析这两种悬架振动实验台的结构组成和工作原理,给出了悬架效率的统一计算方法,实施了悬架效率检测实验.这两种汽车悬架振动实验台检测的结果仅相差6.1%,表明基于扫频法或拟脉冲法的检测结果具有可比性.     

基于期望间距的加速度补偿跟驰模型与仿真

通过仿真手段说明了传统GM跟驰模型的缺陷,针对这一问题,结合驾驶员的安全意识和紧随心理,明确了跟驰过程中驾驶员期望的车头间距;提出基于期望间距的加速度补偿概念,并利用量纲分析法构造加速度补偿项函数形式,充分考虑最大加速度和速度等实际跟驰条件约束,建立了基于期望间距的加速度补偿改进跟驰模型.实例仿真表明,所建立的模型能很好地弥补传统GM模型的不足,与实际跟驰情况基本吻合.     

非线性汽车悬架的混沌研究

建立了路面双频拟周期激励作用下的单自由度汽车悬架模型,通过数值仿真,给出了悬架振动的时间历程曲线、自功率谱密度和Poincare截面图,从理论上说明汽车悬架振动是混沌的。分别采用制动法和按压车体法,对越野吉普车和福特、本田、奥迪和马自达轿车进行了振动实验,获取实验汽车悬架的振动数据,对其计算了一阶固有频率和混沌参数如关联维、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数,从而验证了汽车悬架振动的混沌特征,为进行悬架系统设计和悬架隔振性能混沌评价提供了依据。     

基于组合模型的软件可靠性预计方法

为了提高软件可靠性预计精度和稳定性,本文提出基于组合模型的软件可靠性预计方法。构建组合模型的过程包括选取基模型和确定各基模型的权值。选取基模型时依据的准则有生命周期阶段、模型用户需求、故障数据类型、故障趋势匹配、模型假设吻合和模型预计偏好,并在此基础上阐述了基模型选取算法。基模型权值的确定采用序列似然比方法。最后,引用一组软件故障数据,用于检验此组合模型的预计效果。通过与单个模型的对比,显示组合模型预计结果更为可信。     

含铜抗菌不锈钢材料研究概况

综述了光催化型、复合型及载有抗菌离子(银、铈及铜)的抗菌金属材料的特点,重点概述了含铜抗菌不锈钢的种类、制备工艺及发展应用状况,归纳了铜离子的抗菌机理、富铜相的形貌及结构、富铜相析出对耐蚀及力学性能的影响,最后讨论了当前研究中存在的主要问题,提出了未来研究和发展方向。     

柴油机高压共轨压力控制的动态仿真与分析

为提高高压共轨系统压力控制效果,进行了高压共轨系统的压力控制动态仿真研究.简要分析了高压共轨压力控制的特征和要求;采用部件液压模型和流量边界模型组合法,给出了高压共轨系统压力控制计算模型;并用AMESim液压仿真软件建立了四缸柴油机高压共轨压力控制仿真模型,进行了PID的不同系数控制、控制周期和变目标控制仿真计算,对比了不同系数控制、控制周期和变目标控制的效果.仿真结果表明,该模型能满足共轨压力控制要求,反映不同参数的控制效果.     

在嵌入式Linux下基于Qt的触摸屏驱动的研究

目前,触摸屏逐渐取代键盘成为嵌入式系统常用的人机交互工具。本文主介绍了在嵌入式Linux系统下基于Qt／Embedded的触摸屏驱动的研究。通过对Linux设备驱动和Qt／Embedded备驱动接口的工作原理和机制的研究,并结合大量源代码进行分析,提出了基于Qt／Embedded的触摸屏驱动的开发方案,并在相关的应用设备上实现了基于Qt的触摸屏驱动功能。     

汽车悬架振动实验台单频性的符号混沌特征辨识

分析了采用扫频激振方式工作的汽车悬架振动实验台的单频质量.根据计算时间序列的符号参数和混沌参数的原理,对符号概率序列构建了能够区分信号含噪程度的符号混沌特征,包括符号S熵、符号K熵、符号关联维和符号李指数4个参数.采用符号混沌特征,辨识实测的ACXX-160汽车悬架振动实验台振动信号,结果表明:(1)无论是扫频激振或等频激振,实验台振动信号均具有混沌性质;(2)扫频激振较之于等频激振,实验台振动信号的含噪程度大大增强,具有宽带随机性质.因此扫频激振方式不具有高质量的单频特性.图5,表1,参13.     

汽车侧偏角估计方法比较

针对汽车质心侧偏角难以直接获取的问题,提出了基于径向基神经网络与驾驶员汽车闭环系统相结合的侧偏角估计方法.把汽车侧偏角看作横摆角速度和侧向加速度时间序列的映射,采用均匀设计方案对训练样本进行优选,通过神经网络建立三者之间的映射关系.同时设计了一种改进自适应卡尔曼滤波算法,将其运用到相同道路输入下汽车侧偏角的估计当中.对两种方法进行了基于实车试验的比较:神经网络方法的估计误差均值和标准差分别为0.046 333°、0.057 822°;自适应卡尔曼滤波方法的估计误差均值和标准差分别为0.062 745°、0.089 241°.研究结果可以为汽车稳定性控制系统估计器的设计提供理论指导.