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121.
This paper proposes a multi - objective fuzzy decision - making approach for power network planning under uncertainty ,which simutaneously considers not only the least investment cost,the minimum power loss,the maximum reliability,and the least environmental impacts, but also the uncertainty about the future load growth and the capital investment availability. The validity and effectiveness of the proposed approach is verified with numerical examples.  相似文献   
122.
123.
The epicyclic gear drive with internal tooth is analysed,a dynamic analysis model which is based on the compatibility conditions of deformation is set up.On the basis of this model,the analysis of dynamics and kinematics is made,and the influence of design parameters on dynamical characteristic is also studied.  相似文献   
124.
物料状态对圆筒式短茎秆清理装置性能的影响   总被引:1,自引:3,他引:1  
以喂入量和含杂率为试验因素,研究了圆筒式短茎秆清理装置的分离性能,分析了该装置沿长度方向的分离规律,给出了使用中的长度确定原则。  相似文献   
125.
基于虚拟仪器技术,以数据采集卡及计算机为主要硬件平台,利用图形化编程语言LabVIEW编程,设计出内燃机数据采集与处理系统。研究结果表明该系统运行可靠,人机界面友好,操作使用方便,且便于用户扩展功能,实现了较高的性价比。该系统的开发成功对于加快内燃机试验进程以及深入开展科学研究具有重要意义。  相似文献   
126.
分别从机内净化、排气后处理、改善燃油品质三个方面分析了近年来降低柴油机微粒排放的研究现状。  相似文献   
127.
通过系统分析柴油机螺旋气道几何结构以及气道敏感区域对气道流通性能的影响关系,确定了构建螺旋气道的关键结构参数。提出了一种以气缸盖结构为约束条件,涡流比为设计目标,再进行流量系数优化的螺旋气道数字化设计方法,建立了螺旋气道参数化数学模型,开发了一款柴油机螺旋气道数字化建模软件。针对一款自主开发的卧式两缸柴油机螺旋气道的设计要求,采用螺旋气道数字化建模软件建立了螺旋气道数字化三维模型,进行了模型光顺性分析和流通性能分析。分析结果表明,螺旋气道数字化设计方法具有一定的可行性和通用性,只需提供气缸盖结构、流通性能(涡流比和流量系数)的设计要求,通过该数字化设计方法和建模软件就能设计出满足要求的螺旋气道。  相似文献   
128.
为改善工程机器人系统的操作性,并提高在抓取和搬运柔软物体过程中的安全性,对主从遥操作系统的控制进行了研究,提出了位置速度/位置反力混合控制的方法。工程机器人在自由移动时,采用位置速度控制,工程机器人与环境间产生反馈力时,切换到位置反力控制。利用反馈力作为反馈信号,实现对力的间接控制。设计并开展了抓取与搬运柔软物体的实验,并对抓取和搬运过程中的物体最大变形量以及活塞杆平均位移进行了统计分析及配对t检测。结果表明:相比传统的位置速度控制方法,位置反力控制方法能够改善主从遥操作系统的操作性,确保在抓取和搬运过程中柔软物体的安全性。  相似文献   
129.
为了提高液压制动系统的性能,分析了制动效能的影响因素和矿用自卸车液压制动系统的原理。建立了液压制动系统简化模型,并对其关键元件制动踏板阀进行了特性分析。应用AMESim建立了液压制动系统的仿真模型,研究了参数变化对系统性能的影响,提出了余压控制减小制动器作用时间的方法,试验结果验证了仿真分析的正确性和余压控制的可行性,减小了制动器作用时间,缩短了制动距离,使制动性能大大提高。  相似文献   
130.
由于甘蔗收获机在收获过程中智能化水平较低,依靠人工操作很容易对甘蔗收获机的运行状态产生误判,从而造成物流通道堵塞、能源浪费、收割效率低。针对这些问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)状态识别模型。首先,通过实地采集甘蔗收获机刀盘轴、行走轴、切段轴和风机轴扭矩和行驶速度特征信息,然后通过PCA进行数据降维,最后利用GA优化参数C、γ,使用每个特性信息来训练SVM,对甘蔗收获机运行状态进行分类。结果表明:PCA-GA-SVM状态识别模型对甘蔗收获机运行状态的识别准确率为93.75%,建模时间为3.688 s,与SVM(81.25%,9.487 s)、PCA-SVM(87.5%,5.817 s)和GA-SVM(90%,8.969 s)进行对比,该模型具有最高准确识别率和最快建模速度,具有较大的应用价值。  相似文献   
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