多工况下油罐车罐体的轻量化设计

油罐车罐体约占整车质量的12%~24%,对其进行轻量化设计对降低发动机油耗、提高油罐车的操控稳定性等至关重要.然而,金属罐体结构已趋成熟,基于通用金属材料性能及其对应结构层面上的优化已难以满足当前高性能轻量化油罐车的需求.考虑到油罐车多工况工作条件,以及复合材料优异的力学性能和可设计性强的特性,构建了一种新型轻质复合材料罐体结构.基于参数化建模方法构建罐体的三维模型,并通过数值模拟方法详细研究罐体在静态和动态条件下的应力分布情况.通过模态分析来确定罐体的主要基本阶的固有频率和相应振型,为发动机选型提供参考依据.结果表明,在满足多工况性能要求的前提下,复合材料模型质量比钢材降低了64.1%,比铝材降低了19.8%.     

一类具有时滞和收获的阶段结构的捕食系统

研究一类具有时滞和收获的非自治阶段结构的捕食与被捕食系统,其中食饵种群分两个阶段——幼年与成年．利用重合度理论中的延拓定理,当收获现象发生时,得到系统至少存在8个正周期解的充分条件．     

相空间重构中嵌入维和时间延迟的选择

提出了一种用于相空间重构的嵌入维和时间延迟自动算法，它利用混沌时间序列的去偏复自相关函数的零点来确定时间延迟，有效地降低了平均位移法跟踪平均位移量斜率变化的随意性所造成的计算误差，并借助于复自相关法和Г-test的迭代计算求得准最佳的嵌入维和时间延迟参数．该算法具有较充分的理论依据，其计算复杂度不大，对数据长度的依赖性不强．仿真实验结果表明，用该算法计算标准混沌时间序列关联维的相对误差由传统算法的4．4％降低到1．06％，有效地提高了计算相空间重构中不变量的精度．     

低维特征空间中基于旋转图像的三维环境模型配准方法

近年来,异类机器人之间(如飞行机器人和地面机器人)的协作成为机器人学研究发展的一个新的领域.异类机器人协作的难点之一是协作环境建模,而由于所获得的环境模型具有不同的观测视角和尺度,其环境建模中的模型配准是一个难点和关键.目前,能够适用于大视角差、大尺度差场景配准的方法并不多,基于旋转图像的配准方法被认为是一种可行方案,但其中存在的计算负担大和在野外环境中的鲁棒性差使得其也很难在实际系统中应用.基于此,面向三维点云环境模型,以旋转图像为基础,提出了一种新的基于低维特征空间的模型配准方法.首先,通过引入模型曲率、旋转图像熵值和激光反射强度3个特征构建了一个三维特征空间,得到候选对应点集合.然后,在候选对应点集合中利用旋转图像的方法查找正确的对应关系,实现模型配准.由于低维特征空间的引入,基于旋转图像特征的对应点搜索区域大大减小,因此算法计算效率得到了极大改善.同时由于引入的新特征与场景旋转图像特征的互补性,算法的鲁棒性和精确性也得到了提升.这些性能改进最后通过实验得到了验证.     

基于汽车安全气囊控制系统的研究

对汽车安全气囊控制系统进行了研究,提出一种安全气囊智能控制系统设计方案。该方案采用了传感器在汽车行业中的应用技术和单片机控制技术,实现安全气囊及时准确触发,提高了安全气囊系统的可靠性,保证汽车在发生正向、侧面的剧烈碰撞时乘员不受到伤害,将来更完美的汽车碰撞安全系统应具有更好的交通事故识别能力。安全气囊系统应在各种品牌、型号的汽车中广泛应用。     

MKdV方程孤子扰动的多重时标法

文献[1,2]采用不同方法对带有小扰动项的MKdV方程进行微扰处理,得到了表征MKdV方程单孤子诸参数的绝热演化方程,其结果都只近似到小扰动的一阶.文献[1]     

平面十杆复铰单自由度机构的类型综合

根据含复铰的十杆单自由度机构结构类型多，结构复杂的特点，引入一种表示复铰机构结构的新方法－加权双色缩图法，机构的加权双色图与机构的结构图具有一一对应的关系，利用这种加权双色缩图可以方便地实现较复杂的复铰机构的类型综合，对含复铰的十杆单自由度机构的结构类型进行了研究，得到２２７９种独立的十杆复铰类型。     

多分类器组合的投票表决规则

为了提高多分类器组合的效果 ,提出了一种改进的投票表决规则 .每个分类器对每个模式类别的识别能力不尽相同 ,通过对大量样本的统计 ,获得有关每个分类器识别性能的先验知识 ,将其作为投票表决的依据 .投票表决时每个类设置不同的表决阈值 ,使组合效果得以改善 .这些阈值可以通过训练获得 .在数字识别系统中的实验结果表明 ,该方法使多分类器组合的识别率和置信度明显提高     

超混沌Chua电路的比例同步及其研究

利用广义同步原理实现了6维超混沌Chua电路的响应系统和驱动系统对应变量间的比例同步,使响应系统所有变量的相空间可灵活地放大或缩小．并针对一般广义同步建立时间过长的缺陷,设计了适当的状态反馈形式,极大地减小了同步过渡的时间,为提高混沌多址通信中的码元传输速率提供了有效途径．     

一种新的语音噪声抵消算法

针对单参考输入自适应噪声抵消器在多噪声源情况下除噪声效果不理想的问题,根据多参考输入自适应噪声抵消器模型,在推导多参考输入最小均方（MLMS）算法的基础上,给出其改进算法（IMLMS）,结合语音信号的特点,给出了多参考输入自适应语音消噪算法（VMLMS）,利用调整算法执行过程的算法改进思想,突破了传统的修正收敛系数的算法改进模式,最后对几种算法的性能进行了计算机仿真比较。