基于曲边平面谱单元的弹性波传播分析

针对现有的谱单元多将单元几何边界考虑为直线或平面,对具有复杂曲线或曲面形状的结构几何离散近似误差较大,从而影响了弹性波传播分析精度的问题,推导了一种亚参数曲边平面谱单元,对单元几何形状采用二次插值,对位移场函数可采用高于二阶的任意阶插值,并讨论了一般高次曲边/曲面谱单元的推导方法. 以矩形平面结构中的波传播分析为例,对比了曲边谱单元、直边谱单元及常规有限元的数值模拟结果,验证了单元的有效性. 以具有曲线边界的圆环结构中的波传播分析为例,对比了采用曲边和直边谱单元数值模拟结果的差异. 结果表明,采用直边单元近似曲边结构,由于几何误差较大,弹性波传播分析结果误差较大;曲边单元能够获得更好的模拟精度.      

一种基于概率密度函数的DEM 试样生成法

离散元模拟颗粒材料力学性能时,为保证生成数值试样级配曲线的连续性以及与所需级配曲线的吻合性,基于概率密度函数法,提出一种用于制备颗粒流离散单元法数值试样的新方法。定义了级配的不匹配度参数,用来定量描述生成试样的级配曲线与原型级配曲线的偏差。对比了该方法和现有试样制备法,并讨论生成颗粒数目对生成试样级配曲线的影响。结果表明,该试样生成法能够模拟任意级配曲线的试样,且生成的数值试样级配曲线具有良好的连续性和光滑性。随着生成颗粒数目的增大,该试样生成法生成的试样级配曲线收敛于原型试样级配曲线。     

基于IPSO-SVM的地铁车辆牵引控制单元故障诊断

地铁车辆牵引控制单元(TCU)是地铁系统的核心单元之一,准确诊断其故障状态对整个地铁车辆安全运行至关重要.基于数据的故障诊断方法是当前热点方法之一.针对牵引控制单元故障诊断中检测参数多、故障类别多的特点,提出了改进的粒子群优化支持向量机(IPSO-SVM)方法,克服了传统方法存在过拟合、收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点.使用UCI机器学习数据库中的5个数据集进行仿真实验,结果表明:IPSO-SVM分类精度高于ICPSO-SVM、PSO-SVM、GA-SVM.进一步将此方法应用于地铁车辆实际数据,同样得到了较好的分类结果,验证了所提方法的有效性.     

基于信号跳变时间可调整的容错路由器

设计了一种基于信号跳变时间可调整(STTA)的片上网路容错路由器.首先,这种路由器能够准确预测总线的串扰故障,并通过错开信号跳变的方法容忍总线的串扰故障.然后,为了容忍寄存器上的单事件翻转(SEU),路由器中所有的寄存器被替换成双内锁单元(DICE).结果表明:基于STTA的路由器仅需在普通路由器上增加46%的面积开销和70%的功耗开销,就能容忍总线上串扰导致的故障和寄存器上的SEU.与基于TS-HC-TMR和SCAC-TMR方法的容错路由器相比,基于STTA的路由器至少减少了93%的面积和55%的功耗开销,有效地解决了容错路由器开销过大的问题.     

填充床中细小颗粒渗流行为的DEM模拟

为进一步探索COREX过程固体物料的运动状态,对COREX过程中涉及到的细小颗粒渗流行为进行了DEM模拟。考察不同颗粒直径比、阻尼系数及滑动摩擦系数对细小颗粒渗流行为的影响,特别是计算得到不同模拟参数下细小颗粒在填充床内的运动轨迹。模拟结果显示,渗流过程中细小颗粒的平均渗流速度为一定值。随着颗粒直径比的增加,颗粒竖直方向的渗流速度逐渐减小,停留时间与径向弥散逐渐变大。随着颗粒间阻尼系数的增加,颗粒渗流速度逐渐增加,停留时间逐渐减小,径向弥散逐渐变小。滑动摩擦系数对细小颗粒的渗流行为影响较小。从细小颗粒运动轨迹分析可知,颗粒直径比变大时,细小颗粒易在空隙中缓慢移动,易趋于静止床层中,导致颗粒沉积。随着颗粒间阻尼系数变小,颗粒运动轨迹向填充床边缘发展,偏离床层中心。     

低价单元接触搜索算法的应用分析

为克服接触搜索时目标面形状的限制,本文基于点-面配对接触算法上,提出了面-面配对接触算法,提高了计算效率和数值精度.首先在接触搜索的粗判阶段,利用两次筛选排除不可能发生接触的单元,从而缩小搜索范围,缩短接触搜索时间.然后应用投影搜索,在指定的可能接触范围内,引入时程分析进行接触搜索细判,并应用于低价单元分析.最后经过算例证明了该方法的有效性和可行性.     

基于ABAQUS平台的机电虚拟裂纹闭合法

为提高求解含裂纹压电体的能量释放率的计算效率和精度以及减少程序编写与调试的工作量,针对四节点平面压电单元提出了机电虚拟裂纹闭合法计算公式.基于通用商业有限元软件ABAQUS,开发了哑节点断裂压电单元,编写用户自定义子程序UEL,该单元可独立求解总能量释放率分量,对不同材料和裂纹长度的含裂纹压电体的能量释放率分量进行了求解,与理论解作了对比,讨论了不同形式网格对求解精度的影响.数值算例结果表明,哑节点断裂压电单元具有精度高、简单方便和对网格尺寸不敏感等优点.     

基于CEEMD-GRU组合模型的快速路短时交通流预测

为了提高短时交通流预测精度,提出了基于互补集成经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)组合模型的快速路短时交通流预测方法。首先,运用互补集成经验模态分解算法,将非稳定的原始交通流时间序列数据分解为相对平稳的多个模态分量;然后,将分解后的模态分量分别建立GRU模型进行单步预测;最后,叠加每个分量的预测值,获取最终预测结果,并采用上海市南北高架快速路实测交通流数据进行实例验证。结果表明:CEEMD-GRU组合模型的预测效果明显优于GRU神经网络模型、EMD-GRU组合模型以及EEMD-GRU组合模型,平均预测精度分别提升了33.4%,25.6%和18.3%。CEEMD-GRU组合模型能够有效提取交通流数据特征分量,提高预测精度,为交通管控提供科学决策依据。     

制造单元快速构建技术研究

针对制造单元的快速构建和提高可实施性的问题,提出了一种采用聚类分析与启发式算法相结合的解决方案. 在零件存在多工艺路线、工序存在多可选设备的基础上,综合考虑加工时间、加工顺序、生产批量、设备能力、任务交货期等实际生产约束条件,以最短加工时间、最佳设备及单元平衡、最少跨单元加工等作为重构优化目标,重视生产瓶颈环节的识别和处理,采用设备单元构建、资源优化分配和单元负荷均衡的三阶段处理技术,实现了制造单元的快速构建,导出了零件族、设备集合以及瓶颈问题的解决方案,并通过实例验证了算法的有效性.     

Controller Link网络与工控机的通信

介绍了以Controller Link网络为控制级和以工控机为管理级组成的两级控制网络,以及Controller Link网络的数据链接和网络参数设置,给出了上位机数据链接通信,并用VB6实现了与工控机的通信.