基于等离子体的GTS模型气动减阻研究

为探究等离子体对类厢式货车的气动减阻效果,以GTS模型为研究对象,采用数值仿真的方法,分别研究了当来流风速为20 m/s时,3个位置处等离子体布置角度、激励电压对GTS模型的气动减阻效果并分析其减阻机理,然后进行组合工况的分析.研究结果表明,等离子体是通过诱导近壁面气体定向流动使流动分离点后移、推迟流动的分离,从而减小GTS模型前后压差阻力、降低整车气动阻力系数,等离子体布置的位置在流动分离点后方并且靠近流动分离点.单个位置激励时,等离子体布置在GTS尾部两侧时气动减阻效果最好,最大减阻率为5.09%;组合工况时最大减阻率可达6.01%.当来流风速一定时,等离子体存在最佳布置角度与激励电压.     

锂离子电池组间接接触液冷散热结构研究

锂离子电池组的散热问题一直是影响电动汽车电池寿命以及行车安全性的重要因素.为了探究不同冷却管道设计对锂离子电池组散热效果的影响,先通过数值计算方法对单个锂离子电池在不同条件下放电时的表面温度进行研究,对比试验结果,验证仿真方法的正确性.在27℃下,对设计的8种不同冷却结构的散热效果进行对比分析,发现结构八的平均温度为31.62℃,标准差为0.83,冷却效果最佳;双向流设计、进口位置及支管分流情况、冷却管道与电池组的接触面积等因素均对电池组的散热性能产生不同程度的影响,锂离子电池组散热结构设计时应该综合考虑.     

高精度故障电弧检测多传感器数据融合算法

 由于故障电弧的物理特性复杂, 且电路中存在与故障电弧波形相似的负载, 因此传统 检测故障电弧的方法误判率较高. 提出了一种多传感器数据融合算法, 用于提高故障电弧的检测精度. 该算法包括自适应加权融合算法和神经网络融合算法, 实现了对温度传感器、声音传 感器和弧光强度传感器所获取的传感信号的数据融合. 自适应加权融合算法克服了单个传感 器的不确定性, 实现了同质传感器中故障电弧特征的提取, 为神经网络融合算法提供了精确的测试样本数据; 神经网络融合算法可自行调整各类异质传感器的权重, 使故障电弧的辨识率更高. 实验结果表明, 该算法可有效提取故障电弧的特征, 辨识精度超过98%, 实现了高精度的故障电弧检测.     

超高清视频画质提升技术及其芯片化方案

由于视频源的画质质量远远无法匹配超高清显示设备的性能,导致最终呈现在显示设备上的画质质量与人类视觉感知的期望差距较大,极大地浪费了显示设备硬件资源。针对这一问题,提出一种超高清显示设备画质提升算法模型并进行芯片化设计,基于深度网络模型,结合超分辨率重建技术和运动画面补偿技术等,提升视频源的感知质量来匹配超高清显示设备,使得显示画面的细节和色彩无限接近真实,使观众获得视觉沉浸和体验沉浸。对算法模型进行压缩和量化操作,完成画质提升算法模型的IP设计以便于移植到集成电路芯片中。     

基于等离子体流动控制的车辆减阻试验研究

在25°Ahmed汽车模型尾部斜面上端布置介质阻挡放电(DBD)等离子体激励器,通过风洞试验,研究了激励器频率为9 k Hz时不同激励电压对模型气动阻力系数的影响、10～25 m/s风速下的最大减阻率和此时对应的最佳激励电压. PIV测得的流场图以及PSI压力扫描系统测得的模型尾部斜面的压力值显示,在DBD开启时,激励器周围及尾部斜面近壁面区域流速提高,尾部分离区减小,尾部斜面上测压点处的压力升高;根据天平传感器测量结果,试验风速为15 m/s时获得最大减阻率,为7. 28%,对应的最佳激励电压为18. 5 k V. DBD激励器通过降低模型的压差阻力起到减阻效果.随着激励电压的提高,气动阻力系数呈现先下降后趋于平稳的趋势,且存在一个最佳激励电压;随着风速的增加,需要更高的激励强度才能起到较好的减阻效果.