商用车驱动桥壳的疲劳分析

运用CATIA建立某型商用车驱动桥壳的实体模型,利用Hypermesh划分网格,参照标准QC—T533规定的台架试验方法,对桥壳进行弯曲刚度、垂直静强度有限元仿真计算。通过量化分析应力集中、尺寸及表面加工情况等疲劳影响因素,引入疲劳寿命仿真分析。依据QC．T534规定的评价方法,桥壳上述指标均符合国家标准,仿真结果与试验结果一致。同时指出桥壳存在问题,为下一步优化指明方向。     

掘进工作面瓦斯涌出规律研究

通过对潘一矿掘进工作面涌出量进行实测,对工作面瓦斯涌出来源及构成进行了分析。利用回归分析法,找出了工作面落煤、煤壁瓦斯涌出规律,为工作面的通风管理与安全生产提供了必要的技术指导。     

基于NVH性能的排气系统悬挂点位置设计

基于平均驱动自由度位移（ADDOFD）理论,同时考虑车身侧与排气系统侧的NVH性能,以及各阶模态频率的不同权值的影响,对某车型排气系统吊点位置进行优化布置,并对布置吊点后的排气系统做声学稳健性分析。实际应用表明该设计方法能对汽车排气系统悬挂点选择提供可行性参考建议,在整车开发的初期,有效预测和控制车身结构的NVH性能。     

基于工作流的高校综合信息系统的分析与设计

工作流技术所带来的流程化管理与分布式任务协作被用于高校综合信息系统开发上,从开发策略、业务模型、系统结构与工作流技术应用等几个方面对该系统进行了论述。基于组织结构驱动工作流系统开发是一种源于经验的工作流开发模式,适合工作流过程对组织环境高度依赖的应用领域,可使系统具有更好的组织环境适应性与工作流过程动态调节性。     

基于限制的OLAM任务语义模型

通过对大量决策分析算法的分析,提出了基于限制(Constraint)的OLAM任务语义模型,该模型从一定的逻辑高度对OLAM进行抽象,利用它可以分析OLAM任务的共性,提取OLAM任务执行时的基本操作,这些基本操作的基础是语义片断。文中给出了语义片断之间关联关系的分析和判断方法,提出了基于限制的、具有方向性的语义关联度定义。语义片断间关系的确定是OLAM任务/事务优化的基础。     

基于多智能体的虚拟企业任务调度研究

采用多智能体技术构建了虚拟企业任务调度运行模型,该模型包括管理智能体、任务智能体、资源智能体等。针对模型中的调度优化问题,以资源智能体所承担的生产任务为对象,综合考虑资源智能体自身已确定的生产任务、完成虚拟企业生产任务所需作业时间及转运时间等因素,建立了以生产延续时间最小化为目标的优化调度模型,并给出了粒子群优化求解算法。工业机械手实例说明了任务调度模型及实现方法的有效性。     

中国北方地区人类活动对地表水资源的影响研究

以中国北方地区黄河、海河、辽河、松花江流域为研究区域,基于长期水文观测数据,就人类活动对不同时空尺度（包括日、月、年、10年）地表水资源的影响及河川径流演变的驱动力进行了定量分析。结果表明,无论从自然流域的角度还是从行政区域的角度来说,中国北方河川径流都减少的趋势;除气侯变化的影响之外,河道外用水量的增加是导致中国北方地区实测径流减少的直接原因;干旱、半干旱地区人类活动对河川径流的影响程度强于湿润地区,主要表现在小流量出现的频率增大,20世纪八九十年代相同量级的降水量产生的径流量较五六十年代减少20％－50％。     

基于卷积神经网络感知功能的极端场景生成方法

近年来,基于卷积神经网络深度学习的感知算法在自动驾驶车辆环境感知系统中发挥着越来越重要的作用。由于在神经网络训练过程中,训练数据无法覆盖所有极端场景,因此如何保证基于深度学习的感知算法在极端场景下的安全性和可靠性,仍是一个亟待解决的问题。传统的基于真实行驶里程的验证方法,在获取极端场景数据上危险性高,经济性差,因此很难检验驾驶功能在极端场景下的性能。基于虚拟场景的仿真验证方法,虽然可以通过设置场景参数来生成大量测试场景,但是通过简单的参数组合并不能有效的生成极端场景。本文展示了一种在虚拟环境中生成极端场景的方法,用于训练和测试基于深度卷积神经网络的车道线识别算法。首先将场景特征用参数进行表示,然后使用deep Q-learning强化学习的方法,来生成极端场景的参数组合。通过与随机组合以及成对组合场景参数的方法进行对比,可以看出该基于强化学习的场景生成方法可以更有效地生成极端场景,因此可提高自动驾驶感知功能的测试效率,同时可为卷积神经网络提供更多的极端场景训练数据。     

浅析统一软件开发过程

本文对统一软件开发过程的发展历程,统一软件开发过程的用例驱动、以架构为中心、迭代和增量进行阐述,对统一软件开发过程的优缺点进行了讨论.     

基于粒子群优化的升降机驱动装置控制策略

针对由于施工升降机驱动装置存在非线性因素,导致吊笼驱动装置运动精度低和响应慢的问题,提出了一种基于粒子群优化的比例、积分和微分(proportional integral derivative, PID)控制策略。首先,建立异步电机的矢量变频控制模型,基于MATLAB/Simulink通过偏差耦合控制策略实现三电机同步控制模型搭建,并设计了粒子群PID控制器以及模糊PID控制器;然后在ADAMS软件中建立驱动装置的虚拟样机,通过ADAMS的Controls接口模块与MATLAB实现机电联合仿真;最后根据施工升降机实际运行工况进行联合仿真验证并分析控制策略可行性。研究结果表明：粒子群PID控制器提升了吊笼位置控制精度与响应速度,粒子群优化PID系统响应时间相较于PID控制系统提升38%,相比模糊PID提升6%,系统稳态误差分别提升62%、98%,满足实际运行需求。