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期刊信息/Journal information
江苏大学学报（自然科学版）
江苏大学
江苏大学学报（自然科学版）

江苏大学

袁寿其

双月刊

1671-7775

xbbj@ujs.edu.cn

0511-84446612

212003

江苏省镇江市梦溪园巷30号

江苏大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Jiangsu University(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《江苏理工大学学报（自然版）》原名《镇江农业机械学院学报》，创刊于1980年，双月刊，国内外公开发行。主要刊登有关机械、动力、农产品加工、生物与环境、汽车与交通、热能工程、材料、电气、计算机、自动化、力学、应用数字、建筑等学科的最新研究成果。学报已被列为全国中文核心期刊；《中国期刊网》（CJN）、《中国学术期刊（光盘版）（CAJ-CD）全文收录期刊”；“中国科技论文数据库（CSTPC）”；“中国科学引文数据库”；“中国科技论文统计与分析”统计源期刊；《美国化学文摘》（CA）等国内外多种权威性数据库和文摘固定引用期刊。期刊评比中多次获奖。
正式出版
收录年代

    基于粒子群算法的纯电动商用车转矩分配策略

    田韶鹏方正
    1-8,27页
    查看更多>>摘要：针对纯电动商用车采用双电动机驱动时存在的转矩分配问题，提出基于粒子群算法的模糊控制策略。首先在Simulink/Stateflow软件中搭建整车动力系统物理模型，以粒子群算法为基础，进行整车转矩分配。由于计算量大，无法运用于实车，故根据粒子群算法的结果，结合传统项目经验，设计一个参数实时调节模糊控制器来进行转矩分配。该方法运行速度快，且基本达到粒子群全局优化的效果。验证与分析结果表明:与原车单电动机动力系统相比，采用该方法的双电动机动力系统能量消耗减少了 12。08％;在双电动机动力系统下，该方法与平均分配控制策略相比，电动机总能量损失降低了 13。09％。

    纯电动商用车双电动机驱动转矩分配粒子群算法模糊控制策略

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    轮毂电动机驱动车辆并联式复合制动策略

    付翔肖帅徐超
    9-17页
    查看更多>>摘要：基于并联式轮毂电动机驱动实车构型，分析影响制动能量回收效率的主要因素，采用联邦卡尔曼滤波纵向车速估计算法，提出了三层式复合制动控制策略。该策略中的制动决策层根据踏板输入信号和行驶状态来识别制动工况，并进入相应的制动模式。制动控制层根据制动决策层的指令，在常规制动工况下通过粒子群优化(PSO)算法优化前、后轮电制动力矩分配，实现电池有效回收效率最大化;紧急制动工况下，通过模糊自整定PID算法实现车辆在不同附着路面上各轮滑移率的安全有效控制，优化了制动防抱死控制的鲁棒性，提高制动安全性。制动执行层响应制动控制层的指令，设计了电制动补偿机制，以迅速补偿调节各轮轮缸的压力误差，提高车辆制动稳定性。最后实车验证了该复合控制策略的有效性。

    轮毂电动机驱动车辆并联式复合制动粒子群优化制动能量回收模糊自整定PID

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    车用锂离子并联电池组连接故障特性

    王丽梅赵明明潘邦雄赵秀亮...
    18-27页
    查看更多>>摘要：首先设计并联电池组连接故障试验，对并联电池组连接故障特性进行了初步分析，发现连接故障电阻越大，故障电压曲线偏离正常电压曲线程度越大;然后搭建并联电池组故障仿真模型，探究不同位置连接故障下并联电池组电压及支路电流特性，结果表明，发生连接故障的位置越靠近负载连接点，各支路电流分配不均匀程度受影响越小;最后，探究不同程度连接故障下电压、电流及容量增量(incremental capacity，IC)曲线特性，发现不同连接故障程度下支路电流曲线存在明显的差异性，不同倍率下IC曲线特征差异性较大，Ⅱ峰相对较为稳定，其与接触阻抗存在一定的相关性。

    锂离子电池并联电池组连接故障支路电流容量增量曲线

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    基于剩余碰撞时间的线控制动分层控制策略

    童叙王宇宁关艺博田韶鹏...
    28-35,63页
    查看更多>>摘要：针对不同制动工况需求的制动策略存在差异的情况，提出一种线控制动分层控制策略。在该分层策略的上层，利用二阶TTC安全碰撞时间模型计算出车辆与前车的剩余碰撞时间，以此作为依据进行制动策略的选取，并建立了汽车二自由度模型、车身法向受力模型和Burckhardt轮胎模型;在该分层策略的下层，进行了制动力在轮间的分配，使用序列二次规划(SQP)方法，分别在一般制动、紧急制动、失稳制动3种工况下，以轮胎滑移率为对象建立优化函数，对车辆制动力进行了优化分配。使用MATLAB/Simulink和Carsim进行了联合仿真，对所提出3种工况下的制动分配策略进行了有效性验证。结果表明:在一般制动工况下，采用该策略时相比对照工况制动距离减少18。08％，制动时间减少25。12％;在紧急制动工况下，采用该策略时相比对照工况制动距离减少19。17％，制动时间减少12。79％;在失稳制动工况下，该策略可通过轮胎差扭来提升车辆的横向稳定性。采用文中制动策略显著提升了车辆的制动效能。

    线控制动制动力优化分配分层控制序列二次规划方法ECE法规制动仿真滑模控制碰撞时间

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    基于RBF网络的四旋翼无人机姿态鲁棒自适应反步滑模控制

    刘金华王远张智轩李涛...
    36-42页
    查看更多>>摘要：针对存在干扰的四旋翼无人机姿态系统，设计了一种RBF网络鲁棒自适应反步滑模控制器。在反步滑模控制的基础上，通过RBF网络逼近和补偿标称控制律，采用神经网络最小参数学习法，取神经网络的权值上界估计作为神经网络的估计值，通过设计参数估计自适应律来代替神经网络权值的调整，并用Lyapunov理论证明系统的稳定性。仿真结果表明:该方法相比反步滑模控制方法，在有干扰的情况下，有更短的调节时间，更好的跟踪精度，验证了本方法具有更好的抗干扰性和鲁棒性。

    四旋翼无人机姿态控制反步滑模控制RBF神经网络鲁棒自适应控制

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    节能燃气加热器中折流板的应力分析与优化

    杜敏张帅平张永春王跃成...
    43-49页
    查看更多>>摘要：为了研究加热器中暴露在高温环境下折流板的应力分布规律与安全可靠性，基于有限元分析方法对其进行应力分析，选取危险截面路径进行应力线性化分析，并根据安全评定结果对折流板结构进行优化。结果表明:尖角造成的应力集中对折流板的应力分布影响较大，其薄膜应力PL过高是导致应力评定危险的主要原因;折流板整体应力大小随着燃料进口速度的增大而增高，温度与热应力大小呈正相关，在不同速度下应力变化趋势相似，换热管束与折流板连接处的结构不连续会造成应力升高;优化方案中，当钝化尖角后，折流板最大热应力降低16。7％，再覆盖热障涂层时的最大热应力较钝化尖角时降低44。5％，较原始结构降低53。7％，且整体热应力下降，优化后折流板强度评定为合格。

    折流板温度场热流固耦合热应力应力评定热障涂层

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    一种改进的机器人动力学参数辨识方法

    张相胜陈佳明
    50-56页
    查看更多>>摘要：针对六轴机器人动力学参数辨识中激励轨迹设计问题，提出了一种将改进差分进化(IDE)算法用于优化激励轨迹参数的方法。首先，用牛顿-欧拉(Newton-Euler)迭代法建立了六轴机器人动力学模型，将机器人最小惯性参数观测矩阵的条件数作为优化目标函数;其次，通过对差分进化算法的改进，引入反向最优最差策略改善种群初始值，采用自适应算法改进变异因子和交叉因子;最后，利用改进差分进化算法优化设计了满足机器人各个约束条件的傅里叶级数作为激励轨迹，进行机器人的参数辨识。试验结果表明，采用所提出的优化方法设计的激励轨迹可以充分激发机器人动力学特性，提高了机器人动力学参数辨识试验的抗噪声能力，为建立精确的机器人动力学模型提供参考。

    机器人动力学模型参数辨识激励轨迹改进差分进化算法

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    基于UTXO模型区块链的众包物流可信身份认证模型

    李致远吴越张威威李沅格...
    57-63页
    查看更多>>摘要：针对现有集中式众包物流平台中用户身份数据存储与管理存在的隐私泄露和篡改问题，提出一种基于UTXO模型区块链的众包物流可信身份认证模型。该模型包括利用区块链技术实现身份注册、身份验证、身份撤销及身份认证。针对链上存储用户隐私数据风险的问题，采用混合加解密方案对链上个人信息做安全存储与分享;针对平台认证用户身份的问题，采用可信身份凭证以零知识证明方式登录众包物流平台。对身份信息以及认证进行安全性分析，并将该方法与LIU方法、LI方法的安全性能进行了对比。在Python3。9环境下完成试验，进行了身份信息加密和零知识身份认证测试分析。结果表明该方案的认证时延和处理事务能力均优于现有的SHAO方案。

    众包物流区块链身份管理UTXO模型可信身份认证零知识证明

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    基于核主成分分析的半监督日志异常检测模型

    顾兆军叶经纬刘春波张智凯...
    64-72,97页
    查看更多>>摘要：对于具有"组异常"和"局部异常"分布特点的系统日志数据，传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题。针对此问题，提出一种改进的半监督日志异常检测模型。对已知异常样本采用k均值聚类，采用核主成分分析计算无标签样本的重构误差;运用重构误差和异常样本相似分计算出样本的综合异常分，作为其伪标签;依据伪标签计算LightGBM分类器的样本权重，训练异常检测模型。通过参数试验探究了训练集样本比例变化对模型性能的影响。在HDFS和BGL这2个公开数据集上进行试验，结果表明该模型能够提高伪标签的准确性，相较于DeepLog、LogAnomaly、Log-Cluster、PCA 和PLELog等已有模型，精确率和F1分数均有提升。与传统的ADOA异常检测方法相比，该模型F1分数在2类数据集上分别提高了 0。084和0。085。

    系统日志日志异常检测组异常局部异常半监督重构误差核主成分分析伪标签

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    基于自适应反馈机制的小差异化图像纹理特征信息数据检索

    刘洋毛克明
    73-81页
    查看更多>>摘要：针对小差异化图像纹理相似度和噪声等因素导致纹理特征挖掘效果较差的问题，设计一种自适应反馈结合局部二值机制的小差异化图像纹理特征挖掘方法。使用规范割策略将图像数据各点拟作节点，使用节点间的连接线权重计算2点的相似度，采用支持向量机训练图像属性参数分类图像属性，进一步归纳图像类别。运用跳跃连接方法传输图像数据，将数据引入卷积神经网络剔除图像噪声。将中心点像素值当作反馈因子，创建自适应反馈判定条件，利用局部二值模式实现小差异化图像纹理特征挖掘。在MATLAB平台进行试验，从卷积神经网络收敛性、图像频谱纹理单元数、平均准确率、图像数据匹配度等方面进行了分析，分析结果表明:随着迭代次数不断增加，精度损失逐渐降低，基本收敛到稳定值，达到了预期训练效果;所提出方法挖掘的图像频谱纹理单元数3 800个以上，更贴合人眼视觉信息;平均准确率为0。87，准确率@1、准确率@5和准确率@10的平均值分别为0。90、0。84和0。85;挖掘耗时低于5 s，图像数据匹配度高于90。3％，验证了所提出方法可在图像纹理特征识别操作中发挥应有作用。

    小差异化图像纹理特征数据挖掘自适应反馈属性分类跳跃连接局部二值模式支持向量机

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