车用汽油机噪声源的声强测量识别

运用声强测试技术的双传声器法原理，对一台车用汽油发动机在半消声室内进行了声强测量。根据声强测量的结果绘制声强云图和各个测量面上的主要频率成分的噪声声强云图。分析这些声强云图的特征和发动机部件在空间上的对应关系，对发动机的主要噪声源进行了识别研究。     

多组离合器参与的换挡过程混合建模与仿真

在分析多组离合器参与的自动变速器换挡过程特点的基础上，指出该换挡过程是由连续系统与离散系统组成的混合系统，进而提出基于键合图理论的连续系统和基于有限状态机的离散系统的换挡过程混合建模方法。在Matlab／Simulink和Matlab／Stateflow平台上建立了包含多种状态的东方红1302R型橡胶履带拖拉机液压机械无级变速器的换挡过程仿真模型，仿真结果表明该建模方法能很好地模拟自动变速器换挡过程中离合器的动态行为，并通过仿真分析了其对换挡品质的影响。     

模糊模式识别在车型分类中的应用

利用各种车辆通过环形线圈的感应曲线作为研究对象,用模糊识别理论进行车辆的特征提取及隶属度函数的建立,并在特征提取的基础上进行特征选取和匹配分类来进行车辆识别。     

汽车新动力━━HEV综述

介绍了混合动力电动汽车(HEV)的概念、HEV动力总成的组成及型式,以丰田PRIUS为例阐述了HEV的工作原理。     

东北地区种植业机械化水平的灰色关联辨识

发展农业机械化是东北老工业基地振兴的重要内容.为此,对现阶段东北地区种植业机械化装备水平、生产经济系统的投入产出状况以及环境状况进行了科学的分析,运用灰色关联分析方法对其进行系统的辨识,这对于东北农业的发展、增加农民收入、加快农村富余劳动力转移,优化农业和农村经济结构具有重要意义.     

异步电动机调速系统自适应辨识的CMAC-ADRC算法

针对异步电动机调速系统快速响应时启动超调量大的问题,提出了一种基于自适应参数辨识的小脑模型神经网络复合自抗扰控制(CMAC-ADRC)的控制算法。将CMAC与ADRC各自的优点相结合,利用CMAC神经网络实现前馈控制,通过在线学习来抑制系统的超调量,增强系统的鲁棒性能,提高系统的快速性能,利用ADRC技术实现反馈控制,进一步增强系统的抗干扰能力。利用参考模型自适应参数辨识技术对转动惯量进行辨识,优化自抗扰补偿系数。以变频器结合异步电动机为控制对象,进行仿真,基于自适应参数辨识的CMAC-ADRC控制算法的干扰响应幅度是一阶优化自抗扰控制下干扰响应幅度的44.57%,是小脑模型神经网络复合比例-微分(CMACPD)控制下干扰响应幅度的17.69%,干扰恢复时间是一阶优化自抗扰控制下干扰恢复时间的50%,是CMAC-PD控制下恢复时间的60%。搭建MCU-CPLD-DSP控制平台进行了实验,基于自适应参数辨识的CMAC-ADRC控制算法的超调量是一阶优化自抗扰控制的45.49%,上升时间是一阶优化自抗扰控制的53.33%,干扰响应幅度是一阶优化自抗扰控制干扰响应幅度的71%,干扰恢复时间是一阶优化自抗扰控制干扰恢复时间的76.47%。     

基于方向一致性特征的小麦条锈病与白粉病识别方法

针对小麦条锈病、白粉病这2种病斑颜色特征相近、形状特征不明显,但在方向分布的一致性上却存在较大差别这一特点,提出了一种方向一致性描述方法。通过不同的方向核与图像卷积得到多个方向图和边缘,对每个方向图依据边缘图进行统计得到图像的方向分布直方图;并计算方向分布直方图的标准差,作为图像方向分布的一致性特征。该方法能够较好地抑制噪声影响,得到的结果符合图像的实际分布情况。利用该方法对小麦病斑进行特征提取,并应用于小麦条锈病与白粉病的病斑识别实验中。实验结果表明,所提出的方向一致性特征使条锈病与白粉病的区别度较大,准确识别率达到99%。     

大坝安全风险评估初探

根据风险理论在其它领域的应用实践，以及大坝安全风险管理在国外的应用经验，将大坝安全风险评估的原理、实施步骤等进行了阐述，探讨了大坝风险因素、失事树分析法及事件概率计算方法等诸多关键问题，并通过算例对文中所探讨的问题进行了较为明确的应用与说明。     

应用声强测试技术对发动机噪声源识别的研究

通过对一台增压柴油机的噪声进行声强测试,将测试得到的数据用STARAcoustics声强软件进行处理和分析,得出发动机各个包络面的等声强分布、声强矢量分布和声功率的计算结果;利用这些结果着重分析和识别了该发动机的主要噪声源,确定了其噪声源的位置、主要噪声频率成分和声功率的贡献,为降低发动机噪声提供了改进依据.结果表明,通过与9点法试验结果的定性比较,能够更准确地判断噪声源的位置及其频率分布.     

超级稻联合收获机具的探讨

每公顷产量10500kg超级杂交稻已经问世．超级杂交稻与现有水稻的特性差别很大，现有推广使用的联合收割机都不适应超级稻的收获，且穗头上方有大量直立叶片．半喂人机型根本无法适应，因此有必要尽早研究开发新型的联合收割机．以适应即将大面积推广的超级稻的收获。