基于旋量理论的排球发球机器人挡板模块的运动学和动力学方程

排球发球机器人是一新兴的产品,对其进行运动学和动力学的分析是对其进行运动控制的基础.排球发球机器人的挡板模块是一开链式机构,基于旋量理论的运动学和动力学的分析方法是利用运动螺旋和指数积等数学工具建立其运动学和动力学方程,求驱动力矩,比采用传统的D-H方法建立局部坐标系简化了对机器人运动学和动力学的分析,从而为建立控制策略、控制方法、轨迹规划做好必要的准备.     

基于速度预测与自适应差分进化算法的混合动力汽车能量管理策略

为提高单行星排构型的混合动力汽车（hybrid electric vehicle, HEV）的燃油经济性,降低车辆燃油消耗量,提出了一种基于门控循环单元神经网络（gated recurrent unit neural network, GRU-NN）速度预测模型与自适应差分进化（adaptive differential evolution, A-DE）算法的能量管理策略,在模型预测控制（model predictive control, MPC）框架下预测未来车辆的行车速度,将整个工况内的全局优化求解问题转化为在预测时域内的局部优化求解,以发动机燃油消耗量最低与行车过程电池荷电状态（state of charge, SOC）平衡为目标,利用A-DE算法实现预测域内的最优控制序列求解。仿真结果表明,在实车采集的道路工况下,基于GRU-NN与A-DE算法的能量管理策略相较于ECMS燃油消耗量减少了4.55%,相较于动态规划燃油经济性达到了93.04%。     

喷油时刻对高速缸内直喷汽油机性能的影响

汽油缸内直喷（gasoline direct injection, GDI ）技术有利于发动机的进气过程,表现出较好的NOx 排放和燃油经济性,被广泛运用于乘用车领域。喷油起始时刻（start of injection, SOI ）严重影响着缸内油气混合的均匀性,进而对发动机的燃烧和排放性能产生影响。本文通过Converge软件对某款高速GDI发动机进行仿真分析,研究不同SOI条件下发动机的性能变化。研究结果表明：发动机高速运行时,在缸内气流和燃油束气流的共同作用下,缸内左侧形成强滚流团,混合油气向进气侧方向聚集。随SOI延后,喷雾撞壁时刻推迟,燃油在缸内的破碎效果得到加强,但不利于顶面油膜蒸发,火花塞处形成不同浓度的混合油气。对比发现400° CA为最佳喷油时刻,此时缸内油气混合均匀性最好,燃烧重心提前,缸内最大爆压达到10.5 MPa,动力性能和燃油经济性得到提升;燃油的充分燃烧以及缸内燃烧温度的增加使CO和THC排放减少,但NOx排放有所增加。     

GDI发动机与涡轮增压器匹配性能

涡轮增压系统决定了发动机的进气能力,严重影响整机燃烧性能。为优化汽油缸内直喷（GDI）发动机的热效率,利用GT-Power软件搭建了一维仿真计算模型,并基于试验数据完成模型标定。通过热力学仿真计算,分析了不同增压系统对发动机动力性、经济性的影响。研究结果表明：采用定压增压结构,能减少泵气损失,提高发动机在高速工况时的热效率。但其低速性能较差,不满足车用发动机对低速转矩特性的要求。采用脉冲增压结构能有效改善发动机扫气,低速时压气机喘振裕度大。为解决脉冲增压结构高速工况涡端效率较低的问题,扩宽了涡前流道并使用大流量涡轮机方案,使泵气损失明显减少,最大功率点比油耗降低了11.7 g/kWh。证明该措施有效提高了汽油机性能,满足开发需求。