一种改进的双能量源电动汽车功率分配策略

以并联式双能量源(锂电池组&超级电容)纯电动汽车为研究对象,提出一种改进的功率分配策略。这种功率分配策略在模糊控制的基础上增加深度神经网络训练过程,以获得更精确的功率分配因子。通过整车模型构建、功率分配模型构建、功率分配策略制定、仿真验证结果分析后得出结论:与电量消耗功率分配策略相比,这种改进的功率分配策略能优化锂电池组和超级电容二者之间的功率分流,限制锂电池组充放电的峰值电流,延长复合储能系统的工作寿命,提升动力系统的工作效率。     

基于Cruise的纯电动汽车的参数匹配与仿真

对某款纯电动汽车的驱动电机参数、传动系统参数、电池组参数等进行参数匹配选型,并借助汽车仿真软件AVL Cruise(Cruise是一款在业界功能最强大、最稳定,适用性最广的整车和传动系统性能分析的仿真工具)进行动力性能仿真分析。经过仿真验证之后,该参数匹配过程正确,动力性能达到设计的要求。     

大载荷无人直升机静电喷雾沉积特性试验研究

为探索在大载荷植保无人直升机下洗气流作用下各因素对静电喷雾沉积特性的影响规律,将正交试验与Box-Behnken响应面试验相结合,在定性分析的基础上,建立起沉积特性参数与荷电电压、飞行参数等影响因素之间的数学预测模型,定量地分析了各因素对沉积特性的影响.结果表明:大载荷无人直升机静电喷雾沉积特性受施药过程中荷电电压和飞行参数的影响显著.雾滴单位面积沉积量与荷电电压成正相关,与飞行速度、飞行高度成负相关.相同飞行参数下(飞行速度5m/s、飞行高度4m),荷电电压8kV的静电喷雾单位面积沉积量为0.3180μL/cm²,比非静电喷雾单位面积沉积量提高了1.17倍.与此同时,沉积量变异系数与飞行速度成正相关,与荷电电压、飞行高度成负相关,即增加荷电电压、降低飞行速度或者提高飞行高度能有效改善雾滴的沉积均匀性.     

行星变速机构换挡变胞与其构态属性自动识别

针对数学表征行星变速机构换挡变胞过程及自动识别各挡位构态属性较难的问题，首先，解析了行星变速机构变胞理论，基于机构转换法定义相对转速意义下行星排构件间运动副约束函数的转换规则，构建以约束函数为元素的行星变速机构构件和关联关系的邻接矩阵；然后，根据换挡逻辑分析了操纵离合器和制动器的换挡变胞过程，基于邻接矩阵分别推导这两种换挡构态演变的变胞方程，建立包含行星排空转和整体回转等特殊构态的判别准则，结合实例分析揭示换挡变胞机理；最后，通过建立相对转速方程和行星变速机构特性参数识别，结合行星变速机构等效拓扑模型的约束条件，提出了基于构态变胞方程的行星变速机构传动比和转矩自动建模和求解方法，实现了行星变速机构各挡位构态属性的自动识别。以某拖拉机行星变速器为例进行了分析，验证了该方法的可行性和有效性。     

基于多载荷无人机遥感的大豆地上鲜生物量反演

以多载荷无人机获取数据和地面实测的数据为基础,将大豆生殖生长期分段建模,采用植被指数和光谱参数相结合再加上农学参数株高,通过最小二乘法建立多元线性回规模型的方法,来估算大豆开花期和结荚期的鲜生物量,采用高光谱植被指数法估算大豆鼓粒期和成熟期的鲜生物量。结果表明:在大豆开花期和结荚期内,采用混合法构建生物量反演模型利用交叉验证法,验证结果的R~2和RMSE分别为0.714和0.393;在大豆鼓粒期和成熟期内,采用高光谱植被指数法构建生物量反演模型,利用交叉验证法,验证结果的R~2和RMSE分别为0.697和0.386;大豆开花结荚期构建的模型和鼓粒成熟期构建的模型都有比较高的精度和可靠性,利用这两种模型完成了高光谱影像鲜生物量的遥感空间制图,能反映当地当时大豆的真实长势情况。     

动态车辆路径问题研究综述

指出了动态车辆路径问题是运筹学和组合优化领域的前沿研究方向,研究动态车辆路径问题具有重要的理论和现实意义。阐述了动态车辆问题（DVRP）,根据动态信息的特征将动态车辆路径问题分为随机车辆路径问题（SVRP）和模糊车辆路径问题（FVRP）。从动态车辆路径问题的建模、算法和仿真优化三个方面分析了其研究成果,对现有研究的不足进行了探讨,提出了动态车辆路径问题的进一步研究方向。     

基于无人机高光谱影像的玉米地上生物量反演

【目的】研究以玉米地上干生物量为研究对象,探讨基于无人机高光谱数据利用人工神经网络法反演生物量的可行性。【方法】在吉林省蔡家镇开展玉米氮肥梯度试验,并进行无人机高光谱数据和地上干生物量获取,共获数据30组。随机选22组数据用于建模,剩下8组用于模型的外部验证。分别基于光谱指数法和BP神经网络算法构建反演模型,比较分析各种方法反演玉米生物量的优劣。【结果】结果表明：和基于光谱指数构建的生物量反演模型相比,BP神经网络模型取得了更好的反演结果。其建模时决定系数为0.99均方根误差为0.08 t/ha,相对均方根误差为3.39%；外部验证时,决定系数为0.99,均方根误差为0.15 t/ha,相对均方根误差为8.56%。【结论】BP神经网络模型可有效提高无人机高光谱遥感反演玉米地上生物量的精度。     

无人机施药对棉蚜的防治效果及经济效益分析

为探讨采用无人机防治新疆南部地区棉蚜的可行性并筛选防治效果好的杀虫剂及具有增效作用的杀虫剂助剂，研究了采用大疆MG-1S型无人机喷施不同的杀虫剂+助剂对棉蚜的防治效果，并对无人机飞防的经济效益进行了分析。结果表明:采用MG-1S型无人机喷施22%氟啶虫胺腈悬浮剂(SC) 225 mL/hm2(制剂量，下同)时对棉蚜的防治效果最好，优于喷施70%吡虫啉水分散粒剂(WG) 30 g/hm2和70%啶虫咪WG 60 g/hm2。在添加助剂方面，以分别在70%啶虫脒WG 60g/hm2和70%吡虫啉WG 30g/hm2中添加15 mL/hm2的高工效通用助剂的防治效果最好，其次为聚合物类助剂和飞防增效剂；而在22%氟啶虫胺腈SC(150 mL/hm2)中，以添加150 mL/hm2的飞防增效剂的效果最好，其次为矿物源类、有机硅类和聚合物类助剂。采用无人机施药，在施药后3 d和5 d的防治效果与采用机械+人工拖管施药相比均无显著性差异，但无人机田间作业施药液量减少1/3，工作效率提高3倍，机械作业费减少60元/hm2，可满足现代农业高效、节药和降低成本的需要。