CFRP索股单孔直筒+内锥粘结型锚具的受力性能分析

为研究CFRP碳纤维增强复合材料粘结型锚具的受力性能及其设计参数对锚固效率的影响,寻求较优的锚具设计参数取值范围,本研究首先采用有限元方法,通过引入锚固效率的概念,研究了单孔直筒+内锥粘结型锚具的力学性能及索股径向应力和位移分布规律.然后,以锚固效率和等效刚度为考察指标,改变锚具及索股参数,分析了锚具总长度、粘胶介质弹性模量、直筒段长度、内锥角大小、胶体厚度、索股直径参数对锚固效率及等效刚度的影响规律.结果显示:锚具总长度宜取为12～16倍CFRP索股直径;粘结胶弹性模量取1.5～3.0 GPa;直筒段长度取为总长度的1/6～1/2之间;内锥角取4°～5°;胶体厚度取CFRP筋直径的0.3～0.5倍;索股直径取值宜小于90 mm.在建议参数取值下,单孔直筒+内锥粘结型锚具的锚固效率将达到90%,甚至95%以上.因此,合理优化相关设计参数能较好地提高其锚固效率和刚度.     

喷油式主动再生柴油机颗粒捕集器控制装置的设计

文章基于Freescale 16位单片机S12XS64设计了一种柴油机颗粒捕集器(diesel particulate filter,DPF)再生过程控制装置,实现了DPF再生系统相关传感器的信号采集、执行器驱动、车载诊断系统(on-board diagnostics,OBD)和上位机软件通讯等功能。该系统设计了DPF再生控制策略,将控制装置设为断电、待机、工作、再生4种工作状态,通过测量得到的排气背压、DPF压降以及发动机转速来判断DPF主动再生时机,可以在DPF需要再生时通过控制供油泵、空气泵、火花塞和阀门等单元来实现DPF的再生过程;系统使用了多MOSFET并联来保证驱动器的可靠性,优化了系统工作电流,预防了信号干扰。该控制系统结构简单、稳定可靠,在城市公交改造项目的应用中工作稳定、操作便捷、尾气的净化处理效果显著,良好地实现了对喷油式DPF主动再生过程的控制,有很强的实用价值和广阔的应用前景。     

复合材料双悬臂梁试验Ⅰ型分层扩展的三维近场动力学模拟

近场动力学(peridynamics,PD)模拟复合材料分层损伤,相较于传统的数值方法有一定优势。双悬臂梁试验(double cantilever beam,DCB)是测量复合材料Ⅰ型层间断裂韧性GIC的标准试验。本文研究了复合材料双悬臂梁试验Ⅰ型分层扩展过程的三维近场动力学模拟。计算模型选用了球型域的常规态近场动力学复合材料模型,并引入了基于能量的失效判定准则。结果表明,近场动力学模拟的载荷-位移曲线与试验结果吻合得很好,并且模拟结果能够捕捉到DCB试验的"指甲盖形"分层前缘。在此基础上,进一步比较了Ⅰ型分层扩展过程的近场动力学模拟结果与试验结果,验证了本文采用的复合材料近场动力学模型计算Ⅰ型分层扩展的有效性。     

分形集上广义调和拟凸函数的一些积分不等式

给出了分形实线集R~α(0α≤1)上广义调和拟凸函数的定义,并且建立了一些关于广义调和拟凸函数的推广的Hermite-Hadamard型和Simpson型积分不等式.最后给出了文中得到的积分不等式在分形实线上关于α型特殊均值的一些应用.     

非线性切换奇异系统的自适应状态反馈控制

研究了一类满足Lipschitz条件的非线性奇异切换系统的自适应状态反馈控制的设计问题.首先，研究单输入非线性奇异切换系统的基本自适应控制的设计，控制器旨在稳定系统;然后，以单输入非线性奇异切换系统所呈现的具有自适应增益和基于Lyapunov稳定性定理调整增益的机制为基础，将其扩展为多输入奇异切换系统的跟踪问题，设计了自适应控制方法;最后，采用Matlab方法做了数值仿真来说明所提出的控制方法的有效性.所提出的控制器具有非常简单的结构，并且在实践中很容易应用.     

基于FPGA的直流无刷电机新型控制系统设计

为提高直流无刷电机控制系统集成度、可靠性和稳定性,设计了基于FPGA的方波驱动直流无刷电机 控制系统.系统采用反电动势过零点检测方案,针对启动难,提出新型三步法,加速阶段分两步,首先进行定频升压 加速,然后采用定频定压的方式稳速,外同步到内同步换相的切换以自同步换相成功的次数为判决条件,通过自适 应阈值控制换相滤除了换相过程中的过零点干扰信号,增加了系统稳定性.电机控制器结构简单,不需位置传感器 及硬件滤波等电路模块.基于FPGA实验表明,该控制器启动效果好,电机运行稳定,最高转速达到13 785 r/min.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。