某型矿用车辆油气弹簧阻尼可变方案设计

为实现某型矿用车辆油气弹簧阻尼可变,设计了一种机械机构,并对其结构与工作原理进行了分析:首先对油气弹簧的阻尼特性进行分析,根据计算结果确立了油气弹簧的改进目标;基于改变油液节流面积来改变阻尼特性的原理,设计了油气弹簧阻尼可变的方案,并通过计算验证了其可行性;利用Matlab/Simulink软件对油气弹簧的外特性进行了仿真分析.结果表明:油气弹簧的阻尼在改变后,空车的阻尼特性得到了改善,车辆乘坐的舒适性有所提高.     

太阳能光电热系统换热器性能实验研究

设计了新型半圆管形式的不锈钢板式换热器,对其作为太阳能光电热综合利用一体化系统集热组件的性能进行实验研究。通过新型集热光电热组件及光电组件系统的对比实验,研究该光电热组件在重庆地区夏季应用情况,分析其光电和光热特性。结果表明:在以晴朗为主的天气,半圆管形式的不锈钢板式光电热组件电热系统的电热性能与光电组件系统的相比较,前者的太阳能电池输出功率提高约26.48%,热利用效率提高23.70%以上,新型半圆管形式的光电热组件整体光电热(光电+光热)综合效率可达到25.70%,有效提高了光电热系统的综合效率。新型半圆管形式不锈钢板式换热器的换热面积增大,提高了换热效率,为太阳能光电热综合利用一体化系统在重庆等太阳辐射强度较小地区的应用提供了参考。     

钢质油罐底板腐蚀概率估计

针对钢质油罐底板腐蚀,首先分析了油罐底板腐蚀工程检测数据的特点和腐蚀试验数据统计分析理论;然后针对工程检测信息不完全的特性,以最大腐蚀深度的预测估计为目标,建立了以轻微腐蚀面积估计来实现腐蚀概率修正估计的模型;最后利用广州等地27个罐约900条检测数据估计了油罐底板的最大腐蚀深度。其最大相对误差小于45%,约80%的相对误差优于30%。     

基于MED的滚动轴承故障特征提取方法及其应用

为提取微弱的轴承故障信号,研究了一种基于最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)的滚动轴承故障特征提取方法:在利用AR模型去除齿轮啮合产生的确定性信号的基础上,对保留信号进行最小熵反褶积,增强冲击信号.该方法避免了传统轴承故障诊断方法中带通滤波器设计的难题,实车测试表明:与共振解调技术相比,该方法提取的滚动轴承故障特征更加明显,更适合于工程应用.     

偏振态演化对量子密钥分发影响分析

为了解决量子密钥分发(QKD)系统中的偏振态演化问题,文中分析了偏振态演化所引起的量子误码率问题,提出了通过电动偏振控制器的搜索跟踪算法来训练光纤链路的方法,达到抵消系统中存在的各种双折射的效果,将因双折射所引起的误码率从7%降至0.8%,大大提高了密钥分发的有效性。实验结果证明该方法能够有效解决QKD中的偏振态演化问题。     

燃烧加热型煤油加热器工作特性试验

针对冲压发动机地面试验应用需求,设计了基于燃气加热方式的煤油加热器,通过试验的方法研究了多个因素对其工作特性的影响规律。研究结果表明,该煤油加热器加热能力强,响应时间短,可在线制备超临界/裂解态煤油;其中,燃气温度、流量和煤油流量是影响煤油加热器工作特性的主要因素,通过控制燃气温度和流量可以大范围调节煤油温度,能满足冲压发动机不同试验工况的应用需求。     

一种新的证据K-NN数据分类算法

K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。     

混合不确定条件下的飞行器级间分离可靠性分析

为量化飞行器级间分离过程随机不确定性和认知不确定性的综合影响,结合概率和区间理论混合模型特点,提出了一种基于随机和区间理论混合模型的飞行器级间分离可靠性分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求,建立分离动力学仿真模型,针对级间分离结构的几何特点,设计了一种快速碰撞检测方法,进而构建了分离任务的可靠性分析混合模型。通 过将该模型转化为随机可靠性分析的无约束优化问题,考虑分离过程中复杂外力及力矩导致功能函数高度非线性的特点,利用高效全局优化和主动学习Kriging方法实现无约束优化问题高效求解。结合实例表明,该方法能够准确描述混合不确定性因素对飞行器分离过程的影响,给出了飞行器分离任务可靠性区间,可为飞行器分离方案的精细化设计提供决策支持。     

Investigation of the shock compression behaviors of Al/PTFE composites with experimental and a 3D mesoscale-model

The responses of AI/PTFE reactive materials (RMs) under shock compression were investigated by a single-stage gas gun.A 3D mesoscale-model was established based on micro-computed tomography(micro-CT) slice images and confirmed with experimental results.In the high-pressure stage,the com-posites reacted partially,whereas there were no deviations between the partially reacted Hugoniot and the inert simulation results.The simulation reveals that the Teflon matrix melting on the high shock pressure.Melts and decomposition of the PTFE accelerated the diffusion of the atoms.Thus,the reactions of the Al/PrFE composites are more like a combustion rather than a detonation.     

引入块内码元频数抽样的块内频数检测识别方案

为识别链路层比特流是否加密,以未加密与加密数据在随机统计特性上的差异为依据,利用随机性检测的方法对加密比特流进行识别.在不同比特流长度条件下对3种典型随机性检测方法的识别率进行了比较研究.针对3种检测方法均对长度较短的未加密比特流识别率较低的问题,在块内频数检测的基础上,提出了基于块内码元频数抽样的比特流预处理方案,以及块内频数检测最优分块长度选择方案,并对预处理方案对识别率的影响进行了分析.实验结果表明,提出的方案可以显著提高块内频数检测对未加密比特流的识别率.