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为尽可能高地提高液晶显示器(LCD)的动态范围以实现高动态范围显示,提出了一种基于动态阈值背光亮度提取和液晶像素补偿两步法的区域背光算法,以提高液晶显示器背光模组和液晶面板的动态范围,从而使调光后图像的对比度和视觉质量都得到增强.仿真结果表明,用该算法区域调光后图像的对比度平均提高了113.60%.此外,用自主研发的直下式白光LED分区背光液晶显示样机通过显示具体图像对所提出算法进行性能测试,显示结果表明区域调光后图像的层次和色彩得到了增强且提高了对比度,证明了所提出算法能有效提高液晶显示器的对比度并改善显示画质
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利用ANSYS软件,采用直接耦合方法,对带有周向槽和径向槽的摩擦片在滑摩过程中的温度场和应力场进行仿真计算和分析。在计算过程中考虑了摩擦片和对偶钢片摩擦所产生的热分配情况,以及摩擦片与沟槽内润滑油和外界空气的热交换,并同时考虑了各种位移约束。研究发现在滑摩过程中摩擦片的最高温度出现在摩擦表面,最高等效应力出现在沟槽内,两者的最大值出现在滑摩过程的中前期,数值分别为148.1℃和146 MPa;在每个小摩擦表面会形成椭圆热区,并且温度中间高,四周低;沿半径方向,半径越大,温度越高,小摩擦面上的温度分布为凸抛物线型,沟槽面为凹抛物线型
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为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径
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针对自动化高速公路(Automated highway system,AHS)车队稳定性问题,发展了一种多目标自适应巡航控制算法,根据李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论对该问题进行了量化分析,并给出了同质与异质车队稳定性的设计要求,基于模型预测控制(Model predictive control,MPC)理论,综合协调驾驶员期望响应、跟驰安全性、车队稳定性、车队整体品质等控制目标,采用加权二次型性能泛函以及线性矩阵不等式约束的形式,将协同式多目标自适应巡航(Adaptive cruise control, ACC)设计问题最终转化成带约束的在线凸二次规划问题。仿真结果表明,相比单车ACC而言,协同ACC的约束空间更为严苛,车队互联系统稳定性易受车间时距、车队规模、多目标权重、瞬态工况、车辆异质性等因素的影响,建议在跟驰安全性、车队稳定性良好的前提下寻求一定的驾乘舒适性与燃油经济性,以确保车队整体品质
文档格式:PDF 文档大小:2.13MB 文档页数:10
针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患,以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题,本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法,并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理,降低了每次无迹变换时的计算开销;然后在迭代过程中,用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵,该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到,解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了电池荷电状态(State of charge,SOC)在线滚动估计的数值稳定性;最后采用联合估计策略,对电池等效模型参数进行实时辨识,保证了电池等效模型的准确性与有效性,从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性
文档格式:PDF 文档大小:1.3MB 文档页数:10
针对纤维/基体间的界面脱黏决定能量吸收这一核心问题,采用一系列标准黏结力参数调整复合板界面黏合力,并通过层间黏性行为和损伤参数模拟界面分层过程。利用ABAQUS有限元软件中的Explicit分析模块建立陶瓷/纤维复合防弹板的高速冲击损伤分析模型,通过分析弹丸初始速度与剩余速度,研究复合防弹板的各组分结构参数、纤维指标、铺层设计对靶板及层合板抗侵彻行为的作用规律,并结合冯·米塞斯(Von-Mises)应力云图和基体损伤云图,探讨复合防弹板的受力与损伤形式。最后,利用弹道冲击实验成功验证了模型的准确性。实验结果表明:由13 mm厚SiC陶瓷、5 mm厚碳纤维复合材料板和17 mm厚超高分子量聚乙烯纤维(UHMWPE)复合材料背板组成的复合防弹板可有效防御弹丸侵彻,对弹丸动能吸收和弹速衰减作用明显
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在冷连轧无取向硅钢薄带过程中,为了实现锥形工作辊窜动自动控制边降,需要合理的确定功效系数与策略。这种系数的获得,不只需要研究本道次的轧辊弹性变形、薄带横向流动、机架间变形对窜辊效率的影响,更重要的是需研究上游机架窜辊对下游机架的影响。这就需要高效的仿真模型来完成以上计算。基于边降区域的金属横向流动理论,建立了将横向流动视为纯剪切增量的数值模型,避免了沿带宽方向建立刚度矩阵,从而提高了计算效率。同时考虑了薄带在机架间发生的轧后屈服流动,由于锥形工作辊窜动,打破了带钢断面的等比例遗传关系,使得轧后带钢在边部区域需要缩宽并减薄来补偿边部延伸率差。所建立的数值模型通过工业现场实验验证,相比于原有模型具有更高的精度。完成了两个机架连续计算,研究了上游机架窜辊对下游机架出口边降的影响。研究发现,第一机架的边降控制范围最宽,第二、三机架控制范围逐渐变窄。根据该规律设计了根据三点边降偏差的配合调控策略,相比单点策略在工业应用中取得了更好效果
文档格式:PDF 文档大小:1.62MB 文档页数:12
岩石多场耦合作用的研究是当前研究的热点难点问题,为了更好的分析岩石在多场耦合作用条件下的作用机理,主要通过实验和数值模拟两方面进行研究。在总结国内外多场耦合微观–细观–宏观多尺度力学试验设备的改进和研发、数值模拟软件及耦合计算程序的开发等方面的研究现状的基础上,展望多场多相耦合作用下岩石力学实验设备和数值分析的研究方向。为了研究岩石多场耦合作用下的力学性能,通过改进和研发设计了不同物理场多场耦合试验系统,在开发试验设备的基础上引起和发展现代无损探测手段,比如实时CT(Computed tomography)扫描技术,电镜扫描技术(SEM)、核磁共振技术(NMRI)、X射线立体成像法、超声波技术等,既能无损检测到岩石的内部孔隙微细观结构及演化过程,也能得出岩石在温度?水流?应力?化学(THMC)多场耦合作用中各物理场的宏观关系,进一步从微细观和宏观相结合的角度得出岩石在多场耦合作用下的性能。随着计算机技术的进步,岩石多场耦合作用下的数值模拟软件及耦合计算程序的开发有了一定的发展,特别是TOUGHREACT与FLAC3D相结合的THMC四场耦合作用的数值模拟软件和数值仿真软件Comsol与Matlab对接的多场耦合计算程序的开发,为岩石多场耦合模拟的开展提供了技术支持
文档格式:PDF 文档大小:7.46MB 文档页数:10
巡线机器人延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor networks for inspection robot,DTMSNR)用于输电线路巡线机器人远程电网数据收集,具有节点稀疏、异构、随机移动性、间歇连通性和延迟容忍性.针对传统传感器网络数据传输算法机器人数据传输成功率低与网络可靠性差等问题.提出一种基于巡线机器人位姿信息的数据传输(mobile robot position-based delivery,MPD)策略.为准确计算巡线机器人网络位姿信息,建立机器人路径约束随机运动模型.MPD采用机器人相对网络位姿信息计算传输概率,进行消息传输路径选择.对网络异构消息引入机器人消息优先传输、消息失效机制进行消息队列管理.仿真实验表明,相较现有的几种延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor network,DTMSN)数据传输策略,针对巡线机器人网络MPD能在适当的传输能耗下达到更高的传输成功率与更低的传输延迟
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针对锂离子电池荷电状态(Stage of charge,SOC)在线估计精度不高,等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题,本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进,并以电池工作电压、电流为输入,对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出,采用极限学习机算法,建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型,采用物理–数据融合方法,基于误差预测模型,建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型。仿真结果表明,改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度,而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差,克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题,进一步提高了SOC的估计精度,满足估计误差不超过5%的应用需求
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