车辆道路模拟的计算机仿真系统设计研究

为了对道路随机激励下车辆的平顺性动力学进行研究首先必须建立道路高程的时间历程。为了对时域内道路的数学模型、算法设计和道路仿真实现的研究,分析了道路不平顺高程从频域向时域的转换方法并在建模数值道路过程中考虑了车轮之间以及两轮辙之间的相关性,设计了三种主要的道路模拟算法——谐波叠加法、白噪声过滤法和基于道路功率谱离散的逆Fourier变换法并将其于MATlab平台上集成为专用的道路仿真系统。为使仿真尽可能真实,包括时域中的双轮辙关系、道路仿真算法的改进以及多元算法的集成等方面也给予了重视。仿真算例研究表明了所用方法原理上的普适性、有效性,以及仿真结果与实际道路的一致性。     

BP神经网络在道路土壤分离速率模拟中的应用

 土壤分离是土壤侵蚀的重要过程,为坡面径流的搬运过程提供了物质基础,因而对土壤分离速率的准确模拟具有重要的理论和实践意义。采用变坡水槽实验,利用在较大的坡度(8.8%～46.6%)及较大的流量范围(1～5L/s)内测得的黄土高原道路土壤分离速率数据,分别使用BP神经网络模型及回归模型对土壤分离速率进行模拟,并对比上述2种模型的模拟效果。结果表明:BP神经网络模型可以利用实验中较容易测定的坡度、流量等数据对土壤分离速率进行较为准确的模拟(模型效率系数0.952);相对传统回归模型,BP神经网络模型对不同类型道路的土壤分离速率的模拟精度均有所提高;BP神经网络模型可以将道路类型、坡度、流量与土壤分离速率的关系统一为一个模型,可为道路土壤分离的模拟提供新的方法。     

基于LMS Test.Lab的小型农业作业机振动测试与分析

为分析小型农业作业机的模态振型及可靠性,应用LMS Test.Lab测试系统,对JSX5D小型农业作业机进行模态试验与分析,得到其固有频率、阻尼比以及相应的振型等模态参数。试验结果表明该机基频较高,而阻尼比较低,分别为196.72 Hz和不大于4.41%,说明该机具有很好的刚度。但扶手部分阻尼比仅为0.57%,为降低工作时的振动强度,应加入合适的阻尼材料;发动机和齿轮箱机械接口的振动方向与该类接口的法线方向一致,说明该类接口的连接刚度较弱,应加强接口的连接刚度,保证作业机的动力输出。     

基于热流量积分的混凝土温控水管冷却边界模拟算法

以往用冷却水管离散模型迭代计算混凝土温度场时,水管边界被近似认为是第三类边界条件,此类边界条件的参数获取要通过试验并进行反演,试验费用较大且有时候可靠性不高。针对该问题,在热量平衡条件的基础上提出由与水管接触混凝土的热流量、水管的导热系数、管壁厚度和水管内壁温度推算水管外壁温度的新算法,并对原有迭代方法进行改进,解决迭代次数多和迭代可能无法收敛的问题。对比算例中,采用传统算法,模型边界处的误差可达到1.67℃,而采用该新算法,误差仅为0.3℃。应用所提方法对某混凝土块施工期混凝土温度场进行了仿真计算,计算值与实测值吻合较好,且迭代收敛速度较快,一般的迭代方法,需要迭代15次,而采用改进的迭代方法,只需迭代7次即可以达到稳定值。该算法能明确通水冷却的边界条件,节省试验费用,提高计算效率,有较好的工程应用价值。     

基于多轴道路模拟激励谱的摩托车车架虚拟试验方法

摩托车车架的疲劳可靠性是摩托车整车最重要的性能之一,为了对摩托车车架的疲劳可靠性进行准确高效的分析和评价,提出了基于时频域误差加权和力-位移混合控制的摩托车车架多轴道路模拟试验方法,结合采集的实际行驶道路载荷谱和开发的车架多轴道路模拟试验台,采用时域和频域误差加权系数均为0.5的力-位移混合控制多轴道路模拟试验使摩托车车架实际行驶道路载荷谱模拟迭代精度达到93%,并提取了多轴道路模拟激励谱。基于摩托车车架多轴道路模拟试验系统,利用HYPERWORKS有限元分析软件和MSC.ADAMS多体动力学仿真软件,建立了摩托车车架刚柔耦合多轴道路模拟虚拟试验平台,以多轴道路模拟激励谱为输入进行了仿真分析,并采用多轴道路模拟试验进行了结果验证,从而建立了基于多轴道路模拟激励谱的摩托车车架虚拟试验方法。结果表明,仿真结果和试验结果在时频域中趋势和幅值都吻合很好,时域曲线几乎重合,只是频域曲线在13 Hz和24 Hz附近幅值略有差异,但频域曲线均方根值误差均在10%之内,基于多轴道路模拟激励谱的摩托车车架虚拟试验方法能够对摩托车车架疲劳可靠性进行高效准确的考核。     

基于改进有限差分算法ELM模型的径流模拟

以辽阳县大牛岭科技示范园区为例,运用改进有限差分算法的ELM模型高效、准确地模拟其径流现状.结果表明:实测径流数据与ELM模型模拟结果保持较好一致性,对于地表径流的模拟,该模型具有较强的适用性与可靠性,为流域水资源管理和水土保持方案设计提供科学依据.     

基于DEM-MBD耦合算法的振动深松土壤扰动过程分析

为深入分析振动深松过程中耕层土壤扰动过程,该研究采用离散元法(Discrete Element Method,DEM)与多体动力学(Multi-Body Dynamics,MBD)耦合算法对振动深松作业过程进行仿真分析.采用MBD构建拖拉机-振动深松机-土壤系统仿真模型,利用DEM建立耕作土壤的离散元模型,考虑土壤颗粒...     

改进随机样本一致性算法的弯曲果园道路检测

果园道路检测的目的是为农业采摘机器人鲁棒实时地规划出合适的行走路径,因果园环境的复杂性,例如光照变化、杂草和落叶遮挡等因素的影响造成视觉检测算法鲁棒性差,为此提出融合边缘提取和改进随机样本一致性的弯曲果园道路检测方法。首先,根据果园道路的颜色分布特征和几何形状特征,使用有限差分算子提取图像边缘,再使用灰度值对比度约束和霍夫直线检测去除噪声,实现道路边缘点提取。然后,提出多项式函数描述直线和弯曲道路,使用改进的随机样本一致性算法和线性最小二乘法拟合道路边缘点,以估计多项式函数的参数,实现果园道路检测。在华南农业大学果园采集240张道路图像作为试验对象。试验表明:在光照变化、阴影和遮挡背景的影响下,该方法能有效地提取果园道路边缘点,并能正确地拟合道路以实现道路检测,平均正确检测率为89.1%,平均检测时间为0.2639 s,能够满足视觉导航系统的要求。该研究为农业采摘机器人的视觉导航的鲁棒性和实时性提供指导。     

优化与模拟耦合模型在水资源合理配置中的应用

随着水资源供需矛盾日益加剧,合理配置已成为实现水资源可持续利用的重要手段,本文系统地阐述了我国水资源配置方面取得的研究和应用成果,分析了常用的两种配置模型——优化模型和模拟模型。结合工程实际,研究优化与模拟耦合在水资源合理配置中的应用,实现了水资源合理配置时间和空间的有机耦合。     

基于保护水环境的场地地下水风险评估模拟应用研究

以江苏省某溶剂化工场地为例，利用英国污染地块水文地质风险评估模型研究了该场地地下水污染物对场地内及周边水环境的影响。比较了稳态和非稳态地下水溶质迁移模型(Ogata Banks、Domenico、Time variant Domenico)对污染物在自然衰减条件下从污染源向场地边界迁移过程模拟。结果表明：该场地的地下水中苯、乙苯、氯苯、1,2-二氯苯、1,4-二氯苯、氯仿超过了地下水质量Ⅲ类标准，但场地内污染物对场地边界地下水的潜在环境风险基本可以忽略。Ogata Banks与Domenico模型对于污染物在含水层的自然衰减下的迁移模拟表明污染物在30 m内的迁移过程中浓度下降较快，在30 m外的迁移过程中污染物的浓度较低且衰减不明显。Domenico模型计算较为简洁，在风险评估中具有较强的适用性；敏感性分析表明合规点至污染源距离x、含水层容重ρ、含水层孔隙度n、有机碳含量f_oc、有机碳分配系数K_oc、水力传导系数K、水力梯度i均影响污染物在含水层的自然衰减迁移过程，通过精细化水文地质调查获取上述参数将有助于提高风险评估结果的精确度。     

基于振动台试验的Venlo型温室抗震性能分析

《农业温室结构设计标准》（GB/T 51 424-2022）规定“抗震设防烈度为8度（0.30 g）及以上地区的农业生产用玻璃温室结构设计应计算地震作用”,为探究Venlo型温室的抗震性能及地震响应,对一形状规则的Venlo型温室其中1跨2开间制作缩尺模型进行振动台试验,研究模型结构的动力特性,以及在7度多遇地震（加速度时程最大值为0.035 g）、7度设防烈度地震（加速度时程最大值为0.10 g）、7度罕遇地震（加速度时程最大值为0.22 g）、8度罕遇地震（加速度时程最大值为0.40 g）及8度半罕遇地震（加速度时程最大值为0.51 g）作用下结构的加速度响应。结合ANSYS进行数值模拟分析,试验和有限元对照结果证明了采用有限元软件进行动力时程分析的可靠性。在此基础上,参考某Venlo温室工程结构设计,建立数值模型,按照规范对永久荷载、雪荷载和作物荷载进行组合,采用时程分析法,通过对温室结构单向输入AKT波、NGA波和人工波共3组地震波,分析其在8度半罕遇地震作用下的振型及有无地震作用下结构的内力、位移。结果表明,地震作用下Venlo温室结构的应力最大值为无地震作用下的1.24～2...     

基于优化模糊C均值聚类算法的路面不平度识别

模糊C均值(fuzzy C-mean,FCM)聚类算法具有良好的抗噪声性能,但FCM是一种局部搜索算法,易陷入局部最优,而遗传算法则具有全局优化搜索的优点。基于此该文提出了一种改进的FCM算法与遗传算法结合的聚类方法,先运用遗传算法得到聚类中心,然后用改进的FCM聚类算法得到最优解。并基于真实采集的道路谱数据,利用该算法对路面不平度进行识别。试验结果表明,改进的FCM算法与遗传算法结合的聚类算法路面识别率为94.54%,比FCM聚类算法高出4.98个百分点,比改进FCM算法高出4.67个百分点,具有更好的处理噪声数据的能力,提高了聚类的准确率和路面的识别率。     

基于蚁群算法的内燃机配气机构凸轮型线的动力学仿真

针对内燃机配气机构工作时的振动、冲击和噪声问题,建立了内燃机配气凸轮机构型线的动力学数学模型,运用蚁群算法和Matlab语言,对该数学模型进行了仿真优化计算,与原设计相比,仿真结果表明：丰满系数提高了1.24%,动态最大正加速度在上升段下降了0.87%,在下降段上升了5.23%,动态最大负加速度下降了5.93%,使得系统动态速度和动态加速度趋于平稳,有效地减少了内燃机配气机构的冲击振动,提高了内燃机的动力性能,而且优化效果好于遗传算法。     

基于非并行布朗运动的土壤胶体分形凝聚模拟算法改进

耗时长是目前进行大规模体系分形凝聚模拟的主要障碍。该文采用优化存储结构来降低时间复杂度的思路,对传统On-lattice集团凝聚模型算法进行了改进。用三维数组表征模拟体系,用链表表征团簇结构,实现了在体系中直接访问任意团簇,以及确定组成团簇单粒在三维数组中对应数组元素具体位置的新方法。论文基于新的存储结构重新设计了集团凝聚模型中布朗运动、碰撞检测和凝聚的算法,使得模拟算法的总时间复杂度从立方阶变为了线性阶。该改进算法为研究人员进行大规模体系分形凝聚模拟提供了技术支撑。     

基于LPV增益调度的风电机组控制验证与仿真分析

随着风力发电机组装机容量的持续增加,风力发电机组出力特性及其优化运行成为行业关注的热点。针对湍流风下风电机组的动态响应特性,提出抑制风湍流的LPV增益调度控制方法。基于2 MW风电机组模型进行控制器设计,分别采用PI控制算法与LPV控制算法进行仿真计算。机组载荷的波动主要集中在风轮旋转频率1 P的倍频上。仿真计算结果表明在不同风速下,机组显示出不同的运行特性。在低风速时,塔影效应的作用较为显著,在高风速时,湍流对载荷的影响较为明显。相比于PI控制,LPV控制能够跟随机组运行状态调整控制参数,能更好的抑制湍流对机组的影响。在16 m/s湍流风下,功率和齿轮箱低速轴转矩在3P分量上分别降低了35.1%和41.8%。因此,在LPV控制下,齿轮箱的疲劳损伤降低了,发电机的功率波动减缓了。能够增加风电机组的预期寿命,对电网也更加友好。     

基于离散时间纹波控制的太阳能最大功率点跟踪算法

为了提高光伏太阳能转换率,拓展传统纹波控制技术的应用,该文提出了离散时间纹波控制算法,通过对纹波控制技术的离散化处理,将最大功率点跟踪控制问题转换为离散采样-控制问题。以太阳能板输出电压为状态量,在其处于极大值和极小值时对系统进行采样;随后采取离散时间纹波控制算法使系统快速追踪到系统的最大功率点。该文在Simulink系统中对离散时间纹波控制算法进行了仿真。仿真结果表明,在1 000和200 W/cm2,25℃的条件下,算法均可以快速准确地追踪到太阳能系统的最大功率点,追踪精度高达96%;在外部环境由1 000变为200 W/cm2时,系统能够在0.1 s内准确地追踪到新的最大功率点。     

基于WOFOST模型的中国主产区冬小麦生长过程动态模拟

大区域尺度WOFOST(world food studies)模型的动态模拟是作物模型区域应用的重要基础。该文以中国冬小麦主产区为研究对象,利用中国冬小麦主产区内174个农业气象站多年观测数据以及气象站点观测数据,重点优化WOFOST模型中与品种相关的积温参数,即出苗至开花有效积温与开花至成熟有效积温。在冬小麦主产区分区的基础上,以2012—2015年气象数据驱动WOFOST模型,在站点尺度进行冬小麦的物候期、叶面积指数(leaf area index,LAI)和单产动态模拟和精度分析。结果表明:WOFOST模型模拟出苗至开花天数的决定系数R2为0.89~0.94,均方根误差RMSE为7.87~11.52 d,模型模拟开花至成熟天数的R2为0.63~0.77,RMSE为2.99~4.65 d;模型模拟LAI的R2为0.70~0.83,RMSE为0.89~1.46 m2/m2;灌溉区WOFOST模拟的单产精度R2为0.45~0.59,RMSE为734~1 421 kg/hm2;雨养区WOFOST模拟的单产精度R2为0.48~0.61,RMSE为1 046~1 329 kg/hm2。结果表明,WOFOST模型在全国尺度取得了较高模拟精度,为区域尺度作物模型的农业应用提供了坚实的过程模型基础。     

基于高斯HI颜色算法的大田油菜图像分割

针对自然条件下光照条件变化给大田油菜图像分割带来的问题,该文研究了油菜图像的高斯HI颜色分割算法,为作物生长发育周期的自动识别提供前期准备。已有统计结果表明,在仅保留绿色作物的图像中,不同色调值的像素数量服从高斯分布。该文将去掉背景信息的样本数据从RGB颜色模型转换至HSI颜色模型后,统计各个光强的所有像素对应的色调值,并计算其期望值和方差,依次得出所有强度所对应色调值的期望值和方差,建立出油菜作物色调强度查找表(hue intensity-look up table)。在此基础上,计算每个像素的色调值和期望值之间的差值,若差值小于阈值,则像素被分割为作物,否则为背景。为了在高斯HI颜色分割算法中确定合适的阈值,该研究选取了45幅不同天气状况(晴天、阴天和雨天)不同发育阶段(苗期、三叶期和四叶期)的油菜图像作为样本,探讨阈值的选取与分割结果的关系。结果表明阈值在[2.4,2.6]内分割效果最佳,油菜目标的形状特征完整度最好。为了对图像分割结果进行评价,分别利用高斯HI颜色模型、CIVE(color index of vegetation extraction)、EXG-EXR(excess green-excess red)、EXG(excess green)和VEG(vegetation)算法对15幅不同天气状况的图像进行分割。从视觉效果上来看,高斯HI算法仅需少量样本,即可达到满意分割效果。与其他方法相比,高斯HI颜色分割算法的误分割率(misclassification error,ME)仅为1.8%,相对目标面积误差(relative object area error,RAE)仅为3.6%,均优于其他4种算法的试验结果。在分割结果稳定性上,高斯HI颜色算法表现最好,其ME和RAE值的标准差最低,分别为0.7%和4.5%。试验结果表明,高斯HI颜色算法能取得较好的分割效果,而且对光照条件变化并不敏感,同时,能够充分保留油菜形状特征的完整性,为后期油菜生长发育周期的自动识别提供可靠数据。     

基于模糊双曲正切模型的车辆路径跟踪算法

为了实现铰接式车辆无人驾驶技术。针对路径跟踪问题,该文提出了基于模糊双曲正切模型的铰接式车辆路径跟踪控制算法。首先根据实地试验测得铰接式车辆的横向偏差、横向偏差变化率、航向角偏差、航向角偏差变化率和转向角的样本数据,建立其模糊双曲正切模型。在此基础上,采用改进的自适应反向传播(back propagation,BP)神经网络对模型进行参数辨识,并推导了基于Cauchy鲁棒误差估计器的权系数调解率公式。然后设计基于极点配置方法的控制器,得到转角的反馈控制率。从试验数据可以看出:车辆横向位置偏差、航向角偏差、转角控制量分别控制在0.008 m、0.07 rad(0.5°)、0.21 rad(12°)附近,各向偏差均稳定,误差控制在1%以内。该种路径跟踪控制算法的研究可为铰接式车辆无人驾驶提供参考。