摘要:儿童的人体体征参数的变化，对胸腔骨骼几何有很大影响，这直接影响儿童胸部损伤形式. 现有的儿童胸腔骨骼几何模型数量有限，且都是基于特定人体体征参数开发的. 针对61个儿童胸腔CT样本，应用CT三维重建、半自动选点、胸腔姿势调整、统计学分析以及径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络变形等处理，建立了基于年龄、身高、体质指数（Body Mass Index，BMI）、性别的中国3~12岁儿童胸腔骨骼参数化几何模型. 运用该参数化模型快速得到3~12岁内，年龄、身高、体质指数、性别任意组合的儿童胸腔骨骼几何模型. 运用该参数化几何模型，预测的3~12岁儿童胸腔骨骼几何模型的平均几何精度为5.2 mm，第1对到第12对肋骨的平均几何精度最大为7.0 mm，最小为4.5 mm. 该参数化几何模型可以用于研究人体体征参数对胸腔骨骼几何的影响以及对儿童胸部损伤的影响.

摘要:使用DrivAer简化模型，采用双向流固耦合方法对外后视镜的风致振特性进行研究 ，在STAR-CCM+中进行流场计算、采用Abaqus进行固体仿真，在协同仿真平台交换数据. 仿真对比研究了后视镜固定与振动以及有无侧风时的尾流结构和振动特性. 研究结果表明，受车身影响，后视镜边缘脱落的旋涡在尾流中未充分发展 ，涡激振动作用很小，镜面振动主要受风速主导，振动频率锁定于27.8 Hz不变，振幅随风速的提高而增强；当存在侧风时，流场对后视镜的作用力紊乱，低频区不再显示主频作用，且镜面振动加剧，此时涡脱在尾流中充分发展，恢复了较强的约164.5 Hz的高频涡激振动作用.

摘要:为量化座椅坐垫发泡密度对车辆驾乘人员乘坐舒适性的影响，建立了中国95百分位体征的人体有限元模型和不同发泡密度的驾乘人员-座椅模型，进行驾乘人员与不同发泡密度座椅之间的整体体压分布及其躯体各部位体压分布的仿真分析. 仿真结果表明：本文更精确测定了不同发泡密度座椅与驾乘人员之间的体压分布和剪切力的变化规律，缩短了座椅研发周期，实现了在座椅试制前的概念设计阶段评定发泡密度对乘坐舒适性影响的定量化精细化分析.

摘要:针对汽车纵横向运动中的耦合现象，以四轮驱动、前轮转向的智能汽车为研究对象，建立汽车纵横向动力学模型并通过Interactor算法对模型的可逆性进行分析. 在已有的传统伪线性系统结构的基础上，根据智能汽车的特点，建立了可对接智能汽车上层规划模块的伪线性系统. 为了实现汽车纵横向运动之间的解耦，采用基于神经网络逆系统的解耦控制策略，构造神经网络并对其进行训练，并将神经网络逆系统与内模控制器组成闭环控制回路，对纵向速度和横摆角速度进行内模反馈调节，进一步提升控制系统的性能. 仿真结果表明，所设计的基于神经网络逆系统的控制方法能实现良好的解耦特性，且相比于其他的控制方法，在各种输入条件下，都能实现对于期望速度和期望横摆角速度良好的跟踪性能，同时，质心侧偏角始终被控制在一个较小的范围内，这有利于智能汽车路径跟踪的精确性和行驶稳定性.

摘要:针对自动驾驶汽车在局部轨迹规划上对车辆操纵稳定性考虑不足、对车辆模型过度简化和缺少对车辆舒适性客观评价的问题，建立了考虑车辆操纵稳定性的车辆三自由度模型，模拟自动驾驶汽车换道场景，根据输入车轮转角得到输出的换道轨迹，运算得到车辆换道行驶参数化方程和行驶轨迹特征. 运用BP神经网络对行驶轨迹特征进行识别，得到自动驾驶汽车换道持续时间和横向偏移距离所对应的车轮转角变化关系. 在不同换道车速下，根据不同换道持续时间和横向偏移距离，输入车轮转角得到换道优化轨迹簇和操纵稳定性参数. 在只考虑行驶效率和安全的常规轨迹优化方法的基础上，构建轨迹综合优化目标函数，考虑表征车辆换道过程舒适性和操纵稳定性的（横摆、侧倾、侧向）加速度变化率均值，提出一种基于行驶效率、安全性、舒适性和操纵稳定性的轨迹综合优化方法. 对轨迹综合优化目标函数进行求解得到最优换道行驶轨迹，联合仿真结果表明该方法优于常规轨迹优化方法且舒适性、操纵稳定性改善达20%以上.

摘要:为解决燃料电池混合动力客车经济性优化时将循环工况耗氢量作为单一经济性评价指标的局限性，通过建立等效氢耗模型及融合质量与寿命因素的多目标优化函数，对影响整车在全寿命周期内的经济性关键参数进行多目标优化. 通过对超级电容和蓄电池的容量系数进行优化进而降低了动力系统的质量和成本，优化后超级电容仍能充分发挥“削峰填谷”作用，蓄电池无大电流冲击，优化前后其平均电流能够保持基本不变，燃料电池电压衰退值仅降低2 μV，其寿命衰减程度在优化前后变化可以忽略. 本文所提出的多目标优化方法能够保证寿命及使用经济性基本不变的情况下，系统的总成本和总质量都得到了优化，对实际燃料电池混合动力系统的综合评价和方案设计提供理论指导.

摘要:综合两端摩擦、配合间隙和自重等因素影响，建立液压缸最大轴向承载力理论计算模型，研究了两端摩擦对轴向承载能力的影响规律，并借助有限元软件ANSYS模拟仿真，最后利用相关试验数据进行验证.结果表明：所建立理论模型计算的最大轴向承载力与试验测试结果误差为13.5%，该理论模型是可信的；随着活塞杆、缸筒长径比减小或摩擦因数增大，液压缸最大轴向承载力增加，但是过大的摩擦因数会改变液压缸两端的连接状态，使其由滑动状态转变为相对固定状态，进而导致轴向承载能力突然增大；随着活塞杆、缸筒长度的减小或活塞杆直径的增大，摩擦对轴向承载能力的影响增强，但缸筒内外径改变时摩擦对承载能力的影响基本不变. 研究结果可为液压缸的设计及性能校核提供重要的参考依据.

摘要:目前用于机电产品的故障模式及影响分析法实施起来较为繁琐、费时且容易出错，同时该方法选取的分析对象也无法反映机电产品“运动决定功能”的特点. 为解决这一问题，首先按照“功能—运动—动作”的分解思路将机电产品的功能分解为最基本的动作——元动作；其次，对元动作的性质进行分析，并探讨了将其作为机电产品故障模式及影响分析的研究对象的合理性；再次，以此为基础提出了一种适用于机电产品的元动作故障模式及影响分析法；最后，在合理性、适用性、简易性等方面对传统方法与所提方法进行了对比，凸显了本文所提方法的优势. 以国内某型号的数控机床为对象进行分析，验证了所提方法的适用性和有效性，同时也提高了机电产品故障分析的准确性和效率.

摘要:设计一种用于航天发射台高刚度组合件中的复合材料曲梁结构，并对其力学特性进行试验及数值计算研究. 利用微机控制电子试验机对其进行静力加载试验，得到曲梁的载荷-位移特性曲线，并计算得到等效弹性模量. 基于ABAQUS有限元软件，建立了曲梁的有限元模型，进行不同位移载荷下的数值模拟计算，利用试验数据对数值计算结果进行验证，计算结果与实测结果吻合良好，误差均在10%以下. 在此基础上利用有限元模型计算不同载荷下的曲梁纵向和横向位移，得出曲梁的纵向位移小横向位移大，横纵位移比大于10，并研究曲梁厚度、间隙宽度以及中部直梁长度对曲梁力学性能的影响，得出不同几何参数变化对等效弹性模量的影响规律. 本研究对曲梁应用于减隔振装置提供一定参考.

摘要:信号噪声干扰、电池模型对温度与老化的适应性及单体不一致性等因素直接影响电池组电荷状态（State of Charge，SOC）估算精度. 为实现锂离子电池组SOC的准确估计，提出了一种使用交互多模型（Interacting Multiple Model，IMM）和自适应电池状态估计器（Adaptive Battery State Estimator，ABSE）相结合的估算方法. 首先，基于电池组综合特性建立电池交互模型，通过ABSE对单体SOC进行估算并嵌入IMM模型中. 然后，计算各模型的信息分配因子，并根据信息分配因子对各模型的SOC进行概率融合，得到精度较高的电池组SOC. 最后，在不同温度的组合工况下，评估该算法的鲁棒性和普适性. 实验结果表明，该方法适用于系统输入信号存在噪声、全气候工况和单体间存在不一致性的环境，在有效充放电期间平均误差小于2%.

摘要:光伏系统在局部遮阴情况下，输出曲线呈现多峰特性. 针对传统最大功率控制算法易追踪到局部最大功率点的缺陷，提出一种基于自适应径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络的控制算法. 该算法以自适应线性算法优化RBF神经网络的扩展常数与权重，克服了传统神经网络算法收敛速度慢、全局寻优差的缺点. 在MATLAB/Simulink环境下建立自适应RBF神经网络仿真模型进行验证，结果表明，提出的算法在外界光照、温度发生变化时能准确找到光伏系统的最大功率点，且在收敛精度和收敛时间上均有很大的提升.

摘要:针对模块化多电平换流器（Modular Multilevel Converter，MMC）的柔性直流输电系统（MMC-HVDC）在交流侧故障下的常规控制方法存在换流器内部能量难以快速控制，交流侧故障导致各桥臂间能量可能出现不平衡等问题. 从换流器内部机理的控制角度出发，提出了基于能量平衡控制的MMC控制方法，该方法通过优化控制MMC各桥臂电流分量来调节换流器桥臂间的功率流向，实现交流侧电流与换流器内部能量的协同控制，有效抑制换流器在系统故障过程中所引起的内部能量不均衡过程. 最后，通过MATLAB/Simulink平台搭建了37电平MMC-HVDC仿真模型，仿真结果验证了所提出控制策略的有效性.

摘要:针对室内可见光无线通信（Li-Fi）与射频（RF）无线通信混合网络切换即接入节点（AP）分配问题，基于用户位置和用户数量随机改变的动态应用场景，引入依据转换阈值为用户确定服务AP的思想，在考虑交接负载的条件下，提出了动态转换阈值和最小数据率约束两种改进的AP分配方法. 仿真实验表明，在相同应用场景下，相比固定阈值的AP分配方法，提出的两种方法在中断概率性能方面分别改善4.66%和8.50%；并且其1%中断数据率分别提高3.21 Mb/s和9.09 Mb/s. 此外，仿真分析表明数据率要求和随机生成用户数量上限能够显著地影响系统的中断概率性能.

摘要:针对目前视频解码器实现方案存在的灵活度低、开发周期长、不能适应快速变化的算法升级等问题，提出一种面向多种视频编解码标准的通用视频解码器架构设计方案. 采用软硬件协同设计方法，基于可编程同构多核处理器+协处理器的硬件架构，同构多核处理器采用指令级和任务级并行加速，协处理器采用硬件定制单元实现矢量加速，同时利用分布式片上便笺式存储器（Scratchpad Memory， SPM）代替数据Cache实现高效的数据存储系统，以应用广泛的H.264视频标准为验证实例. 实验结果表明，基于本文所提架构实现的H.264视频解码器高效可行，平均并行加速比为9.12，相比于传统多核并行解码算法提高了1.31倍.

摘要:在漫反射光信道中，可见光室内定位受一阶反射、噪声信号等的影响，边界区域的定位误差相比内部区域较大，针对此问题，提出一种基于多层极限学习机的分区域定位算法，并通过仿真实验验证了算法的有效性. 首先，对整体的实验区域建立第1层极限学习机神经网络，计算出整体的定位误差. 其次，根据定位误差的大小和分布特征建立第2层极限学习机神经网络，将整体实验区域划分为边界区域和内部区域. 对提取出的边界区域建立第3层极限学习机神经网络，计算出边界区域的定位误差. 最后将边界区域的定位误差更新到整体的定位误差中，以实现定位. 实验结果表明，该算法的整体平均定位误差为2.79 cm. 与接收信号强度算法和反向传播神经网络相比，该算法的平均定位误差分别降低了13倍和55.36%. 与单层极限学习机算法相比，边界区域的平均定位误差降低了65.66%，整体的平均定位误差降低了23.77%. 该算法边界区域的定位误差明显降低，具有更高的定位精度和鲁棒性能，可适用于不同的定位场景.

摘要:SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题，但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型，一方面将原始SSD模型中的VGG16基础网络替换为更深的ResNet50残差网络，以改善特征表征能力.另一方面采用K-均值聚类算法取代盲目搜索机制，确定SSD中默认窗口的大小，以改善检测效率.针对德国交通标志检测数据集，模型获得了97.1% mAP和每幅图像0.07 s的检测速度.针对中国交通标志数据集，模型获得89.7% mAP和每幅图像0.08 s的检测速度.与原始SSD模型比较，本文所提模型的检测性能得到改善.