变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

全地域机动平台振动定量评价

以ISO2631,ISO5349等标准为依据,建立了全地域机动平台驾驶舱内振动和平台振动定量评价的方法.并对标杆车和原型车进行了实车道路试验,利用建立的振动定量评价方法对两款车进行了振动定量评价.结果表明标杆车驾驶舱内振动较小,驾驶员感觉轻微不舒适,平台处振动也不大,装备使用良好;而原型车则驾驶舱振动稍大,驾驶员较不舒适,平台处振动也较大,影响装备使用;并分析讨论了标杆车与原型车的差异,为全地域车的开发提供指导.     

轨道巡检车侧向动力学建模与仿真

为了研究某轨道巡检车的安全性和侧向动力学性能,基于导向机构运动机理,建立了整车的多体动力学模型。仿真分析了以稳定速度通过曲线轨道时车辆的侧向动力学性能,结果表明,通过曲线轨道时内侧的导向架受力变化较大,外侧受力变化较小;车辆在出入弯道时会有较明显的横摆运动。实车运行状况与仿真结果相符,验证了该模型的正确性。     

燃料电池轿车用PCU水冷装置的设计与试验

提出了一种燃料电池轿车用DC/DC,DC/AC集成系统动力控制单元(PCU)的高效低阻水冷装置的设计方法.根据强化传热原理,将发热元件贴在水冷装置上,热量传导到装置内部,再由对流换热传递给冷却水带出到外部冷却设备进行散热.采用加菱形肋柱强化散热的设计思路,增加散热面积,同时由于肋柱使流道面积减小,冷却液流速增大,能有效地提高PCU的工作效率、增加工作寿命、改善工作条件.最后建立了试验测试平台进行验证.     

Study on control strategy of CAN bus network based on event triggered mode

In order to reduce the load rate of CAN bus and improve the real-time performance of control system, CAN bus control system of a pure electric vehicle is studied. Communication messages of each node are optimized and redefined by sorting the message into three types: control message, status message and alarm message. Event triggered mode is added to the communication way of CAN bus, and the communication control strategy of the vehicle is made. It is proved that CAN bus load rate of control system is reduced after optimization, and the real-time performance of communication is improved effectively.     

高速无人艇的运动建模及其视景仿真

为探讨基于喷水推进方式的无人艇运动建模及其视景仿真方法,根据船舶操纵性和快艇动力学的基本理论,建立无人艇的动力学模型,并根据喷水推进器的倒车原理,提出分流系数法来分析喷嘴和倒车斗的受力,推导出相应的表达式,建立无人艇的六自由度操纵性数学模型.设计基于该模型的无人艇视景仿真的体系结构,并进行各种操纵性运动的仿真试验.结果表明,该运动模型能够较好地反映无人艇在海洋环境中的操纵性.     

基于背景更新的运动车辆检测算法研究

在基于视觉的智能交通系统中,运动车辆的检测是最基础也是最关键的步骤。目前运动车辆检测中最常用的方法是背景差分法。该算法的关键在于背景图像的获取,由于背景图像的动态变化,为了有效的对车辆进行检测,需要对背景进行实时更新。因此,提出了一种新的基于像素点灰度值变化的自适应更新背景的算法,该算法在背景变化的情况下,能实时地修正或更新当前背景图像,再结合差分法与阈值化分割出完整的运动目标。通过实验证明了算法的有效性和实时性。     

蚁群聚类算法在物流网络优化中的应用

为了解决物流配送中的路径优化问题,运用改进的蚁群算法来建立配送车辆路径的数学模型,通过减少蚁群的选路次数、更新信息素等策略,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。经过实验分析和计算,证明了应用蚁群算法可以优化物流配送线路,可以有效地解决多回路运输问题。该成果对物流企业控制成本、增强市场竞争力有一定参考价值。     

基于深度学习的反无人机预警神经网络

为解决传统雷达探测设备面对低小慢无人机时产生的难检测与易突防问题,通过深度卷积神经网络对空中无人机进行实时识别,提取目标的类别与像空间位置信息;根据无人机像空间位置在时域下的变化趋势,绘制无人机飞行映射轨迹;利用长短期记忆网络对飞行映射轨迹进行预测,获取无人机在未来时域内的预测航迹方向,实现对无人机的预警跟踪、实时...