1/4车辆磁流变悬架非线性振动分析

采用非线性Bingham模型,研究基于磁流变阻尼器的1/4车辆悬架的非线性振动特性.在合理假设的基础上,首次得到简谐激励下悬架簧上和簧下质量的非线性振动响应,并给出磁流变阻尼车辆悬架的簧上和簧下传递系数的理论解,并用数值模拟的方法验证了理论分析的正确性.     

空气弹簧悬架的振动模型和刚度特性研究

提出了带有附加气室的空气弹簧的力学模型,建立了空气弹簧在汽车悬架中的数学模型.分析了空气弹簧的刚度特性,对其求解进行了简化,利用多尺度法对空气弹簧在正弦激励下的主共振响应进行了计算,得到了幅频响应关系.通过研究得到空气弹簧的振动过程中介于两种简化的力学模型之间,且呈现较强的非线性特点.     

高速列车受电弓非线性控制研究

对接触网的刚度进行非线性最小二乘拟合,建立了弓网系统非线性模型,采用微分几何理论对弓网间接触力波动进行控制,提出一种输出-干扰解耦方法,通过适当的非线性坐标变换,将非线性系统转化为线性系统,并施以最优控制,仿真结果表明,控制效果良好.     

时滞对高速铁道车辆悬挂系统半主动控制的影响

利用多体动力学技术和联合仿真的方法及半主动开关控制和改进型开关控制中的时滞,对车辆动力学性能的影响进行了仿真分析.结果表明:无时滞理想状态下,半主动控制对车辆横向动力学性能的控制效果明显,且运行速度越高控制效果越好;时滞对车辆横向动力学性能的影响较大,但并非随着时滞的增大而逐渐恶化,而是呈波浪形起伏,当时滞处于100~200 ms和400~500ms范围时,半主动控制效果最差,甚至失效;考虑时滞后,开关控制效果优于其改进型,这与没有考虑时滞因素时结论相反,证实了时滞分析的必要.     

高铁齿轮钢18CrNiMo7-6循环变形行为 实验和本构模型

采用RPL100电子式蠕变疲劳试验机,对高铁齿轮钢18CrNiMo7-6开展了不同应变幅值下的对称应变循环实验,研究了齿轮钢在对称应变循环下的循环软硬化行为;对齿轮钢18CrNiMo7-6在不同应力工况下开展了非对称应力循环下单轴棘轮行为实验,研究了齿轮钢棘轮变形的演化规律.结果显示,在实验研究循环周次内齿轮钢18CrNiMo7-6在对称应变控制循环下表现出循环软化的特征,在非对称应力控制循环下呈现出衰减的棘轮应变率和常棘轮应变率两阶段.通过在Ohno-Abdel-Karim非线性随动硬化律中引入与累积塑性应变相关的棘轮参数的演化方程,建立了修正的循环弹塑性本构模型.模拟结果显示,该模型能够合理预测齿轮钢18CrNiMo7-6的循环软化特征和棘轮行为的演化规律.     

采用改进Bingham模型的两自由度汽车悬架动力分析

采用一种改进的Bingham模型描述汽车悬架中的磁流变阻尼力,采用平方非线性模型描述轮胎刚度,通过平均法得到了两自由度汽车悬架系统振动的一次近似解和幅频响应曲线,并进行了数值验证.研究了系统参数对动态轮胎力的影响,结果表明,增加改进的Bingham模型中的参数C1、Fy、Vo都会减小动态轮胎力,但是C1、Fy的影响较大,而Vo的影响较小;平方非线性轮胎刚度系数对动态轮胎力的影响非常小.研究结果可为减小汽车振动、防止道路破坏提供理论参考.     

一种改进的基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法

在传统的基于4类特征拐点的遮挡车辆分离方法的基础上进行改进,提出了一种基于8类特征拐点的分离方法.该方法以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在遮挡的连通区域提取边缘轮廓,并将轮廓上的特征拐点分为8类;然后在对相邻且同类的轮廓特征拐点进行合并的基础上,利用改进的车辆轮廓特征拐点的类型组合来实现遮挡车辆的识别和分离.仿真实验表明,本文所提出的新方法具有更好的鲁棒性和精确性,且方法简单,具有很高的实际应用价值.     

一种自适应频率窗经验小波变换的滚动轴承故障诊断方法

为解决强背景噪声下经验小波变换(EWT)难以准确提取滚动轴承故障特征的问题,提出了一种自适应频率窗EWT方法。首先对轴承故障振动信号进行傅里叶变换,引入一个带宽可变的滑动频率窗对其频谱进行分割;然后利用水循环优化算法(WCA),通过所提出的包络谱谐波噪声比指标,自适应确定滑动频率窗位置;最后进行EWT筛选出最佳的模态分量信号,通过包络解调分析提取轴承故障特征信息。采用所提方法对滚动轴承故障实验信号进行分析,结果表明,该方法可以有效用于滚动轴承微弱故障特征的提取,而传统EWT方法因为受强背景噪声影响较大,无法准确提取故障特征信息。     

三轴重载汽车自寻最优制动及硬件在环验证

为了提高三轴重载汽车的制动安全性能,搭建了制动动力学模型,基于TruckSim建立了三轴重载汽车整车模型.在对Burckhardt"轮胎-路面"模型和以往自寻最优制动理论研究的基础上,设计了应用于整车模型的三轴汽车自寻最优ABS控制器.采用硬件在环实验的方法,在高附路面、低附路面和对开路面3种工况下验证了控制器的可行性,加入传统ABS作为比较.实验结果证明,在3种工况下,自寻最优ABS将车辆控制在不同的滑移率下,低附路面下的制动效果最明显,制动时间减少0.96s,制动距离减少2.77m,横摆角速度峰值减少1°/s,说明自寻最优ABS可以自动搜索车辆当前路面下的最优滑移率,提高了三轴重载汽车的制动性能和制动过程中的稳定性.     

基于卷积神经网络LeNet-5的车牌字符识别研究

将卷积神经网络LeNet-5引入到车牌字符识别中。为了适应目前中国车牌字符识别的需要,对传统的卷积神经网络LeNet-5的结构进行了改进,主要是改变输出单元的个数与增加卷积层C5特征图的个数。研究结果表明,改进后的LeNet-5比传统的LeNet-5的识别率有所提高,识别率达到98.68%。另外,与BP神经网络进行了比较研究,从实验中可以看出在字符识别的正确率和识别速度上都优于BP神经网络。卷积神经网络在车牌识别中具有很好地应用前景。