插电式混动用新型变速器动力匹配及试验验证

分析了新型定轴式车用有源传动装置多种动力传递路径的特征.针对插电式混合动力电动汽车(PHEV)应用,从最高车速,最大坡起能力以及后备功率三方面,给出了不同整车工作模式下的动力性设计要求,说明了寻找一套全新的动力性匹配设计方法的必要性.按照不同整车工作模式下的后备功率要求,确定了动力源类型以及功率等级.按照最大坡起能力要求以及坡起过程中离合器滑磨功的限值,确定了一档速比.按照最高车速要求,确定了电机动力传递路径速比以及其余档位速比.介绍了原理样机以及样车的结构特征,基于新欧洲行驶工况(NEDC)完成了能耗测试,并详细分析了期间在进行模式及档位切换时实现轮边驱动力平顺的方法.     

混合智能在递归神经网络软测量中的应用

针对机理不清且具有复杂非线性关系的过程对象,提出一种基于混合智能的递归神经网络的数据驱动软测量建模方法。利用主元分析处理输入变量之间的共线性问题,设计了Hammerstein模型与递归神经网络的混合结构,用于描述过程对象的非线性和动态关系。为了使模型参数估计达到全局最优,提出了基于收缩粒子群优化算法的参数学习算法,不仅能够实现模型参数的更新,而且能够保证建模误差最小化。通过某氧化铝氯酸钠溶液组分浓度软测量问题中的实际应用表明:混合智能方法有效。     

基于蚁群系统的仿真机器人足球攻防转换策略

为了提高机器人足球的整体攻防能力,在动态攻防转换策略中建立了基于蚁群系统的混合通信机制,既增强了足球机器人的协作能力,又避免了足球机器人陷入冲突或任务死锁状态,增加了攻防转换的灵活性。在该通信机制的基础上采用攻防区域划分的方法,以球的位置为驱动信息,通过信息素来确定变换队形。在FIRA仿真平台中实验表明,基于蚁群混合通信机制的动态攻防转换策略使得仿真足球机器人在比赛过程中表现出更优异的性能,改善了球队的整体攻防能力,可有效应用于机器人足球比赛中。     

混合驱动量子点制冷机

研究了由两个单能级量子点分别与两电子库耦合而构成的混合驱动量子点制冷机的性能特征.考虑非辐射效应的情况下,论文应用主方程描述电子在传输过程中的动力学特性,导出了制冷机的制冷率和制冷系数,得到了其性能特征曲线,并分析和优化其性能.研究表明,由于非辐射效应的存在,制冷系数会降低,制冷率随制冷系数变化的特征曲线为回原点扭叶型曲线;两量子点能级差或者两库化学势差分别是外界提供的光能或者电能,只要有外界能量的输入,该模型就具有制冷效果.当光能或电能一定时,最大制冷系数下的制冷率和最大制冷率下的制冷系数都存在极大值;外界输入能量一定时,存在最佳温比,使得最大制冷系数下的制冷率达到极大值.     

普通高校在线学习平台构建策略研究

文章为普通高校筹备建设在线学习平台提供策略性意见。在线学习平台构建主要立足学校教育教学改革的实践需求和资源整合需要,并充分利用新技术和新的教育理念,以期为师生实践新的教学模式与方法提供良好的支持和服务。平台建设后要重视其应用,积极宣传与推广平台的使用,引导和激励师生使用在线学习平台进行各种形式混合学习。     

2014年杭州市科技进步奖获奖名单

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回转窑热解废塑料过程中固体颗粒的运动与传热模拟

废塑料在回转窑反应器中经热解工艺可以转化成热解气、热解油和热解炭.回转窑中热载体的加载量对颗粒的运动和传热有着非常重要的影响,进而可以影响热解气、热解油和热解炭的三相产物分布.本研究采用石英砂作为热解废塑料的热载体,热载体的加载量从5%增加到15%.随着热载体的增加,热解油和热解炭产量增加,而热解气的产量减少.通过离散元方法对颗粒运动和换热过程分析发现,加载更多的热载体提高了回转窑内颗粒的平动速度和转动速度,增强了颗粒间的相互碰撞,从而加快了石英砂热载体向废塑料颗粒的传热效率.热载体的增加有助于挥发分的释放,并缩短了挥发分的停留时间,这导致了产油量的增加和产气量的减少.另外,增加热载体使用量可以使床层保持更高的温度,强化挥发分在床层内的碳化反应,增加焦炭产量.     

电动汽车永磁同步电机无传感器FOC DTC混合控制系统

针对电动汽车中永磁同步电机(PMSM)的高效控制问题,提出一种基于磁场定向控制-直接转矩控制(FOC-DTC)混合系统的无位置传感器控制系统.首先,在考虑FOC和DTC的各自优势下,构建FOCDTC混合控制系统,提高系统的稳定性和鲁棒性.然后,融入弱磁控制技术,提高电机高速运行时的控制性能.最后,利用滑模观测器,根据电机αβ轴的电流信息来估计电机转速,实现无位置传感器的PMSM控制系统.仿真结果表明,提出的系统能够准确且稳定地控制电机转速,具有可行性和有效性.     

基于混合阈值的清除重复间隔阈值经验模态分解去噪方法

经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)被认为是一种有潜力的非线性非静态信号去噪方法。传统的经验模态分解阈值去噪在零点附近存在不连续性的缺点,Kopsinis提出了EMD-IIT和EMD-CIIT方法,但这两种方法对阈值过于敏感,即区间极值轻微的偏差就有可能导致去掉整个区间曲线,因此本文提出一种混合阈值算法,结合了EMD-DT和EMD-IT各自的优势。仿真结果表明此去噪算法具有较好的效果。