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重庆理工大学学报
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重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
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    结合遗传算法的四轮毂电机电动汽车制动能量回收控制策略

    张民安储江伟李春雷
    77-84页
    查看更多>>摘要：以四轮毂电机电动汽车制动能量回收控制策略为研究对象,提高其制动能量回收效率为目标,确定其动力系统参数,建立四轮毂电机制动能量回收发电模型,并利用遗传算法求解多约束函数,根据遗传算法求解的发电效率模型结果以及轮毂电机制动能量回收影响因素制定能量回收控制策略;基于AVL cruise与Matlab/Simulink搭建制动能量回收控制策略联合仿真模型并区分不同的制动强度,分别在NEDC与CLTCP工况下对制动能量回收控制策略进行仿真分析.结果表明:在NEDC工况下,基于遗传算法的制动能量回收控制策略比AVL cruise的前后电机转矩平均分配控制策略多节约能量28 kJ;在CLTCP工况下,制动能量回收控制策略比AVL cruise控制多节省了3.15％的SOC.

    轮毂电机电动汽车制动能量回收遗传算法控制策略

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    滚动轴承振动故障时频域分析方法综述

    李舜酩侯钰哲李香莲
    85-93页
    查看更多>>摘要：滚动轴承是所有旋转机械设备最核心的部件之一,也是故障发生率最高的部件之一.任何微弱故障的发生都会对设备运行的可靠性、安全性产生不利影响,针对滚动轴承健康状态监测的有效性和故障缺陷诊断的精确性至关重要.首先,对滚动轴承的振动机理做了基本介绍;其次,从滚动轴承故障诊断中的振动信号分析的需求出发,分别从时域、频域、时频域3个方面系统地介绍几种应用于该领域的信号分析方法,重点对几种比较经典的时频域方法的基本理论、研究现状、局限性进行了综述与分析;随后,简述了几种滚动轴承故障特征分析的人工智能方法;最后,从工程应用的实际出发,对滚动轴承的故障诊断方法进行了总结与展望.

    滚动轴承时频域分析振动故障特征提取智能诊断

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    基于非线性约束的涡轮压缩机滑模变结构PI控制仿真研究

    刘会聪薛光明付师星降雪辉...
    94-99页
    查看更多>>摘要：为了使燃料电池堆化学反应更加充分,提高发电效率,根据涡轮压缩机驱动原理建立燃料电池堆的涡轮压缩系统模型.基于永磁同步电机驱动数学模型定义控制参数变量,使用高速涡轮压缩机和机电阀控制燃料电池系统中的空气质量流量和压力.针对传统PI控制器进行改进,提出了一种可在不同控制结构上改装的变结构抗饱和策略,设计涡轮压缩机滑模变结构PI控制器.采用Matlab软件对空气质量流量和压力跟踪误差进行仿真,与传统PI控制方法进行对比.结果显示:与PI控制方法相比,涡轮压缩系统采用滑模变结构PI控制方法,空气质量流量和压力跟踪误差较小,控制系统相对稳定.采用滑模变结构PI控制方法,能够提高控制系统的响应速度和跟踪精度,提高燃料电池发电效率.

    非线性约束涡轮压缩机滑模变结构PI控制仿真

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    齿轮故障振动信号精确幅值解调方法

    李远政丁康蒋飞
    100-110页
    查看更多>>摘要：齿轮故障振动信号中通常包含幅值调制成分,当信号过调制时,常用的包络解调无法准确表示真实的调幅信号.因此,基于希尔伯特变换、平方解调与最小二乘优化算法,提出了一种精确的幅值解调方法.该方法利用希尔伯特变换构造优化目标函数,加入基于平方解调构造的约束方程,通过最小二乘优化算法求解调幅参数,实现了精确的幅值解调.仿真表明:该方法在信号欠调制和过调制时均可以精确重构出真实的调幅信号,具有通用性,抗噪性好.实验分析表明:严重的平稳型故障会导致振动信号出现过调制,断齿故障导致全频带内产生的离散谐波成分影响啮合频率附近振动信号的调制强度.解调结果验证了该方法处理两类齿轮故障的有效性.

    过调制希尔伯特变换最小二乘优化算法幅值解调

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    Spark平台下基于优化BP神经网络模型的接触疲劳剩余寿命预测

    刘致远刘渊博杨峰鲁凯旋...
    111-119页
    查看更多>>摘要：针对海量监测数据背景下传统方法难以实现对机械装备/零部件状态的可靠诊断与预测等问题,以自主研发的滚动接触疲劳试验装备为依托,提出了一种Spark平台下基于优化BP神经网络模型的接触疲劳剩余寿命预测方法.引入基于指数衰减的周期性学习率改进BP神经网络优化模型,结合并行化技术构建了Spark平台下基于优化BP神经网络的接触疲劳剩余寿命预测模型.结果表明:基于Spark的优化BP神经网络模型能够实现剩余寿命预测,相比传统BPNN模型和SVR模型,预测精度分别提高了4.67％和9.18％,均方根误差分别降低了0.122和0.708,且模型具有更快的收敛速度.

    接触疲劳Spark剩余寿命预测BP神经网络周期性学习率

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    高强钢丝编织点阵结构材料的制备及其静压试验研究

    陈鹏汪敏陈辉国黄祺临...
    120-126,209页
    查看更多>>摘要：在金属丝编织工艺的基础上,提出了一种运用高强钢丝制备点阵结构材料及其结构形式的方法.为研究高强钢丝编织点阵结构材料的力学特性,对成型试件进行静压试验,分析钢丝直径、芯层高度等参数对点阵结构材料压缩性能的影响.结果表明:制备的高强钢丝编织点阵结构材料力学性能较好,具有较好的吸能效果,在压缩过程中主要的变形机理是芯层钢丝的弯扭屈曲变形和局部位置形成塑性铰.通过对比试件的压缩力学性能和吸能特性发现,在相同钢丝直径情况下,芯层高度增加时,点阵结构材料的比强度、比刚度逐渐增大,抗压强度、单位体积吸收的能量减小,单位质量吸收的能量变化不大.在相同芯层高度情况下,钢丝直径增大时,点阵结构材料的压缩力学性能和吸能特性大幅增强.

    高强钢丝点阵结构材料制备方法静压试验吸能特性

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    Cu-Zr系二元合金化合物的第一性原理研究

    曾利娟黄福祥周露冉小杰...
    127-135页
    查看更多>>摘要：采用基于密度泛函理论的第一性原理,通过计算7种Cu-Zr系二元合金化合物的能量、态密度、能带结构以及弹性常数,系统地研究了各化合物的热力学性质、电子结构和力学性质.热力学性质计算结果表明:7种化合物均为热力学稳定相,其中Cu8 Zr3和Cu10 Zr7相对较易生成,其生成焓分别为-16.57 kJ·mol-1和-16.38 kJ·mol-1;CuZr2结合得最稳定,其结合能为-614.94 kJ·mol-1.电子结构计算结果表明:7种化合物均具有金属特性,其中Cu5Zr、Cu51 Zr14、Cu8 Zr3、Cu10 Zr7、CuZr和CuZr2为导体,而Cu2 Zr呈现半导体性质.力学性质计算结果表明:Cu51 Zr14为力学不稳定相,其余6种为力学稳定相,其中,Cu8 Zr3抵抗外力的能力最强,延性最好,Cu5 Zr的硬度最高,CuZr2的脆性最大.另外,6种力学稳定相的德拜温度计算结果表明:Cu10 Zr7的共价键的强度相对较高,而CuZr的共价键的强度相对较低.

    Cu-Zr系化合物第一性原理热力学性质电子结构力学性质

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    融合跨阶段局部网络和空间金字塔池化的Yolov3目标检测算法

    梁礼明钱艳群吴媛媛
    136-143页
    查看更多>>摘要：实际的检测任务中往往存在复杂的环境与背景,容易造成边界框的定位不够准确、对各尺度的目标检测精度不高等情况.为了进一步提高Yolov3的检测精度,本文在原算法的基础上提出一种融合跨阶段局部网络和空间金字塔池化的Yolov3目标检测算法.首先,将主干网络融合跨阶段局部网络CSPNet来提高网络的学习能力;其次,引入一种改进的空间金字塔池化结构增强网络的局部区域特征;最后,在损失函数中融入focal loss解决正负样本不均衡带来的问题.实验表明:改进的Yolov3算法在检测性能上优于原算法.

    Yolov3跨阶段局部网络空间金字塔池化focalloss损失函数

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    基于博弈论的无信号交叉口冲突消解方法

    马庆禄聂振宇
    144-151页
    查看更多>>摘要：为解决无信号交叉口通行权冲突问题,以降低交叉口冲突率为目标,提出一种基于驾驶行为博弈的研究方法,以驾驶人车辆速度改变为策略,通过冲突点时间和避险行为影响计算驾驶人收益,软件模拟不同视距条件和车辆初始速度下的驾驶行为并计算收益,分析每次博弈的纳什均衡状态和冲突率变化,由纳什均衡状态逆向找出最优停车视距.研究结果表明:将实验路段停车视距由30 m调整为40 m后,无信号交叉口冲突率由原来的4.59％降低为优化后的2.35％,说明了该研究方法在无信号交叉口通行权冲突消解以及交通规划设计中应用的合理性.

    交通工程无信号交叉口停车视距博弈论

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    跨社交网络用户身份关联技术

    王李冬张引胡克用张赟...
    152-162页
    查看更多>>摘要：鉴于社交网络服务的发展,如何有效整合不同社交网络上的数据依然是一个挑战,而发现同一用户在不同网络上的帐号信息是数据资源整合的前提.提出一种全新的融合用户表面特征(属性信息)与网络嵌入学习(朋友匹配度)的跨社交网络身份匹配方法JFA(joint friend-attribute).该方法包含候选用户对选取和匹配过程2部分.前者主要根据网络的拓扑结构选出候选用户对;后者在候选用户对集合中通过计算多个匹配因子(属性匹配度和朋友匹配度),并根据贪心优化原理每次选择匹配分值最大的用户对作为匹配用户对.将该方法应用于随机网络和真实世界网络,实验结果表明:该方法比其他传统方法有更高的准确率和查全率.

    跨社交网络用户身份匹配网络嵌入朋友匹配度JFA方法

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