与行驶速度较高的其他无人驾驶工况相比, 自动泊车时参考路径的曲率较大, 因此车辆转向轮转角速度的限制等系统约束条件会严重影响自动泊车路径跟踪控制器的性能. 为了解决这一问题, 提出了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪控制器, 并在MATLAB/Simulink和PreScan联合仿真环境中将该控制器与基于线性时变模型预测控制的控制器进行了对比. 仿真结果表明非线性模型预测控制器可以实现多约束条件下的自动泊车, 泊车完成后车辆航向与车位中线的夹角为0.0189 rad, 车辆后桥中点与车位中线的距离为0.1045 m, 仅为车身宽度的5.56%. 相比线性时变模型预测控制器, 非线性模型预测控制器具有泊车精度更高、安全裕度更大、泊车耗时更少等优势. 在实时性方面, 该控制器也能够满足自动泊车的需求

采用Gleeble-3800D热模拟试验机在应变量0.6、变形温度750~1050℃、应变速率0.01~1 s-1工艺条件范围内, 研究了Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的热变形与动态再结晶行为.采用线性回归方法, 建立了三种成分实验钢的流变应力本构方程.计算得到Fe-5.5% Si、Fe-6.0% Si和Fe-6.5% Si高硅电工钢的热变形激活能分别为310.425、363.831和422.162 kJ·mol-1, 说明Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的热变形激活能随Si质量分数的增加而增大, 这使得Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢相同条件下的变形抗力随Si含量的升高而增大.采用金相截线法对不同成分和变形条件下实验钢的动态再结晶百分数进行了统计, 结果表明: 同一热变形条件下, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的动态再结晶百分数随Si质量分数的升高而减小.本文实验条件下, 当变形温度为750~850℃时, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢软化机制主要为动态回复; 而变形温度为950~1050℃时, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢软化机制主要为动态再结晶

一、育种和动物育种的概念 二、动物育种的发展过程 三、动物育种工作的作用 四、动物育种的内容 五、传统育种与现代动物育种理论

建立了球轴承ADAMS多体动力学模型，考虑轴承各元件之间的相互碰撞作用及摩擦力，分析了变工况下动量轮用球轴承的保持架质心的涡动行为，对保持架的运行稳定性做出了定量的分析。讨论了轴承启动加速度大小、轴向载荷和有无重力场对保持架稳定性的影响。结果表明轴承启动加速度增加，缩短了轴承启动过程的时间，引导面对保持架的引导作用增强，较高的转速更有利于保持架运行的稳定，但较大的启动加速度使得轴承摩擦力矩较大；轴向载荷升高加剧了滚动体与保持架的碰撞，增加了保持架的涡动状态，而且轴向载荷的增加使得轴承摩擦力矩增加；失重状态下保持架与套圈的碰撞加剧，保持架涡动增加

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在运动学中,常根据具体情况设某一坐标系为静坐标 系,而将另一个相对于静坐标系有运动的坐标系为动坐 标系。且称动点对静坐标系的运动为绝对运动;动点对 动坐标系的运动为相对运动;动坐标系对静坐标系的运 动为牵连运动

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