汽车前后轴制动数字电液比例分配系统

为使汽车在不同工况及路面时都能使前后轴制动力接近理想的制动力分配曲线,提高汽车运行的安全性,提出了用数字高速开关阀及单片机组成制动力电液比例分配装置,实现前后制动分泵的压力按比例进行分配,装置可根据汽车的载重量,确定与之相应的标准制动分配曲线,实施制动时,由压力传感器检测制动器出口压力,由PWM信号控制的两个高速开关阀,适时调节前、后制动分泵中的压力,跟踪标准制动力分配曲线,理论分析及台架试验表明,文中提出的方法可行,基本上能实现四轮同时制动而不抱死,有工业应用前景。     

似稳圆电流产生的感生电场

在圆电流磁场分布的基础上，给出似稳圆电流产生的感生电场、感生电动势及两共轴圆线圈的互感系数的计算公式，并通过例题计算两共轴圆线圈的互感系数。     

铣削Cr12材料的铣削力试验研究

本文应用压电式铣削测力仪试验研究含铝高速钢铣刀铣削Cr12材料的铣削力.研究了主轴转速、进给速度、轴向切深和径向切深对最大铣削力的影响,用正交实验法和多元线性回归分析方法建立了铣削力数学模型.试验结果表明,X、Y方向最大铣削力随进给速度、轴向切深、径向切深的增加呈现上升趋势,而随着主轴转速的增加有减小趋势.     

动生电动势公式的普适推导

应用法拉第电磁感应定律,直接导出了动生电动势公式,并对动生电动势与洛仑兹力学的关系进行了讨论.     

单层框架刚性圆柱形贮液容器地震力的确定

认为容器本身是刚性体、考虑到框架在地震作用下发生振动时引起容器中的液体亦发生振动;此液体振动通过容器壁和底板作用于框架上,即考虑耦联振动。液体振动可分解为无数振型的贡献,取有限个振型,利用振型分解法解耦运动方程组并确定地震力及液动压力。     

冲断区域车-路间接触力及其影响因素研究

车辆经过连续配筋混凝土路面(continuously reinforced concrete pavement,CRCP)冲断区域时会上下振动,从而导致车-路间接触力发生变化,该变化加快了路面破坏,并危及行车安全。为了分析车辆经过冲断区域时车-路间接触力情况,文章建立了冲断区域人-车-路耦合振动模型,并利用传递矩阵法和Matlab软件对振动方程进行求解,获得车-路间接触力随时间的变化规律。同时分析多个冲断区域、行车速度、冲断区域台阶高度、路面纵坡坡度、路面板大小和上下坡等参数对车-路间接触力大小的影响。研究结果表明:一定条件下,车辆经过冲断区域0.19s时车-路间接触力最大,其值为67.69kN,车辆经过冲断区域0.58s时,车-路间接触力最小,其值为26.35kN;行车速度、冲断区域台阶高度、路面纵坡坡度和上下坡对车-路间接触力影响较大。     

水合锰(Ⅱ)结构的量子化学和ABEEM/MM研究

应用新一代可极化分子力场——原子-键电负性均衡浮动电荷分子力场ABEEM/MM,结合精密量子化学方法, 构建了精确的Mn²⁺-H₂O 相互作用的势能函数, 确定了相关参数.将该势能函数用于计算[Mn(H₂O)_n]²⁺(n=1~12)的结构和结合能, 得到了与量子化学一致的结果. 进一步对Mn²⁺水溶液进行ABEEM/MM 动力学模拟, 得到的Mn²⁺–O 径向分布函数的第一和第二最高峰分别处于0.218 和0.435 nm 处, 积分得到第一和第二水合层的配位水分子数分别为7.03 和17.74; 对于O–Mn²⁺–O 角度分布函数, 其第一和第二最高峰分别位于80°和140°附近, 这些结果与实验和其他理论方法的结果有很好的一致性. Mn²⁺的极化作用使得第一水合层中水分子的键长明显增长, 键角明显减小; 而Mn²⁺对第二水合层及外层水分子的结构影响较小. 分析体系的电荷分布表明, 与ABEEM-7P 纯水相比, Mn²⁺水溶液中参与形成氢键的氢原子和孤对电子的电荷变化较大, 且Mn²⁺和其邻近的水分子间存在明显的电荷转移.     

车辆动力换挡与换挡品质控制分析

阐述了车辆动力换挡的概念及换挡品质的控制方法,分析了车辆动力换挡的过程,同时对典型车辆传动装置换挡品质控制原理进行了较为深入的分析。     

无轴承永磁同步电机转子悬浮原理与解耦控制

在介绍无轴承永磁同步电机径向悬浮力产生原理基础上,分析和推导了径向悬浮力和径向悬浮力绕组中电流及永磁体等效电流之间的关系,采用转子磁场定向控制策略对无轴承永磁同步电机径向悬浮力进行解耦控制,并在电机不同负载情况下设计了数字控制系统.采用TMS320LF2407 DSP研制了数字控制控制系统硬件,并开发软件.实验结果表明,电机空载运行在3000 r/min时,转子径向位移振动幅值小于100μm,电机在0~3000 r/min时,能够实现转子快速稳定悬浮和运转.     

基于虚拟力和果蝇优化算法混合控制水声传感器网络部署策略

提出了基于改进的虚拟力和果蝇优化(Virtual Force and Fruit Fly Optimization,VFFO)算法混合控制水声传感器网络部署优化的方法.该方法首先通过虚拟力算法对传感器节点的初始部署进行优化,以得到较好的初始部署状态;然后通过改进的果蝇算法对水声传感器网络进行重部署,同时分析了算法的移动部署能耗问题.仿真结果表明,该算法在相同能耗下能够得到更高的网络有效覆盖率.