江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）

2025年01期

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《江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版》創(chuàng)刊于1980年，雙月刊，國(guó)內(nèi)外公開發(fā)行。主要刊登有關(guān)機(jī)械、動(dòng)力、農(nóng)產(chǎn)品加工、生物與環(huán)境、汽... 展開

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基于粒子群算法的純電動(dòng)商用車轉(zhuǎn)矩分配策略 摘要：針對(duì)純電動(dòng)商用車采用雙電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)時(shí)存在的轉(zhuǎn)矩分配問(wèn)題，提出基于粒子群算法的模糊控制策略.首先在Simulink/Stateflow軟件中搭建整車動(dòng)力系統(tǒng)物理模型，以粒子群算法為基礎(chǔ)，進(jìn)行整車轉(zhuǎn)矩分配.由于計(jì)算量大，無(wú)法運(yùn)用于實(shí)車，故...
輪轂電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)車輛并聯(lián)式復(fù)合制動(dòng)策略 摘要：基于并聯(lián)式輪轂電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)實(shí)車構(gòu)型，分析影響制動(dòng)能量回收效率的主要因素，采用聯(lián)邦卡爾曼濾波縱向車速估計(jì)算法，提出了三層式復(fù)合制動(dòng)控制策略.該策略中的制動(dòng)決策層根據(jù)踏板輸入信號(hào)和行駛狀態(tài)來(lái)識(shí)別制動(dòng)工況，并進(jìn)入相應(yīng)的制動(dòng)模式.制動(dòng)控制層根...
車用鋰離子并聯(lián)電池組連接故障特性 摘要：首先設(shè)計(jì)并聯(lián)電池組連接故障試驗(yàn)，對(duì)并聯(lián)電池組連接故障特性進(jìn)行了初步分析，發(fā)現(xiàn)連接故障電阻越大，故障電壓曲線偏離正常電壓曲線程度越大；然后搭建并聯(lián)電池組故障仿真模型，探究不同位置連接故障下并聯(lián)電池組電壓及支路電流特性，結(jié)果表明，發(fā)生連...
基于剩余碰撞時(shí)間的線控制動(dòng)分層控制策略 摘要：針對(duì)不同制動(dòng)工況需求的制動(dòng)策略存在差異的情況，提出一種線控制動(dòng)分層控制策略.在該分層策略的上層，利用二階TTC安全碰撞時(shí)間模型計(jì)算出車輛與前車的剩余碰撞時(shí)間，以此作為依據(jù)進(jìn)行制動(dòng)策略的選取，并建立了汽車二自由度模型、車身法向受力模型...

基于RBF網(wǎng)絡(luò)的四旋翼無(wú)人機(jī)姿態(tài)魯棒自適應(yīng)反步滑?？刂?/a> 摘要：針對(duì)存在干擾的四旋翼無(wú)人機(jī)姿態(tài)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了一種RBF網(wǎng)絡(luò)魯棒自適應(yīng)反步滑模控制器.在反步滑?？刂频幕A(chǔ)上，通過(guò)RBF網(wǎng)絡(luò)逼近和補(bǔ)償標(biāo)稱控制律，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最小參數(shù)學(xué)習(xí)法，取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值上界估計(jì)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)值，通過(guò)設(shè)計(jì)參數(shù)估計(jì)...
一種改進(jìn)的機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)方法 摘要：針對(duì)六軸機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù)辨識(shí)中激勵(lì)軌跡設(shè)計(jì)問(wèn)題，提出了一種將改進(jìn)差分進(jìn)化（IDE）算法用于優(yōu)化激勵(lì)軌跡參數(shù)的方法.首先，用牛頓-歐拉（Newton-Euler）迭代法建立了六軸機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型，將機(jī)器人最小慣性參數(shù)觀測(cè)矩陣的條件數(shù)作為...

基于UTXO模型區(qū)塊鏈的眾包物流可信身份認(rèn)證模型 摘要：針對(duì)現(xiàn)有集中式眾包物流平臺(tái)中用戶身份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理存在的隱私泄露和篡改問(wèn)題，提出一種基于UTXO模型區(qū)塊鏈的眾包物流可信身份認(rèn)證模型.該模型包括利用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)身份注冊(cè)、身份驗(yàn)證、身份撤銷及身份認(rèn)證.針對(duì)鏈上存儲(chǔ)用戶隱私數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的...
基于核主成分分析的半監(jiān)督日志異常檢測(cè)模型 摘要：對(duì)于具有“組異?！焙汀熬植慨惓！狈植继攸c(diǎn)的系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的ADOA（anomaly detection with partially observed anomalies）半監(jiān)督日志異常檢測(cè)方法存在為無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)生成的偽標(biāo)簽準(zhǔn)確性...
基于自適應(yīng)反饋機(jī)制的小差異化圖像紋理特征信息數(shù)據(jù)檢索 摘要：針對(duì)小差異化圖像紋理相似度和噪聲等因素導(dǎo)致紋理特征挖掘效果較差的問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)反饋結(jié)合局部二值機(jī)制的小差異化圖像紋理特征挖掘方法.使用規(guī)范割策略將圖像數(shù)據(jù)各點(diǎn)擬作節(jié)點(diǎn)，使用節(jié)點(diǎn)間的連接線權(quán)重計(jì)算2點(diǎn)的相似度，采用支持向量機(jī)訓(xùn)練圖...
基于多模態(tài)唇部狀態(tài)識(shí)別的語(yǔ)音導(dǎo)航抗干擾系統(tǒng) 摘要：針對(duì)現(xiàn)有車載語(yǔ)音導(dǎo)航設(shè)備易受到車內(nèi)外噪聲干擾、無(wú)法準(zhǔn)確判定聲音信號(hào)來(lái)源的問(wèn)題，提出了一種基于唇部狀態(tài)識(shí)別的語(yǔ)音導(dǎo)航抗干擾系統(tǒng).通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)識(shí)別駕駛員唇部狀態(tài)，準(zhǔn)確判定駕駛員聲音信號(hào)的起止時(shí)間端點(diǎn)，進(jìn)而控制語(yǔ)音導(dǎo)航輸入信號(hào)開啟和關(guān)閉...

土體抗剪強(qiáng)度各向異性對(duì)邊坡滑動(dòng)模式與穩(wěn)定性的影響 摘要：基于極限分析法中的上限定理，開展了考慮土體抗剪強(qiáng)度各向異性的邊坡穩(wěn)定性研究，通過(guò)參數(shù)分析研究了土體抗剪強(qiáng)度各向異性對(duì)邊坡失穩(wěn)滑動(dòng)方式與邊坡穩(wěn)定性安全系數(shù)的影響規(guī)律.結(jié)果表明：邊坡穩(wěn)定性安全系數(shù)隨著抗剪強(qiáng)度各向異性系數(shù)減小而減小，其影...
基于離散元的鋼渣透水瀝青混合料疲勞損傷數(shù)值仿真 摘要：采用鋼渣替換透水瀝青混合料中部分玄武巖粗集料，開展室內(nèi)疲勞試驗(yàn)及數(shù)值仿真，研究鋼渣透水瀝青混合料的疲勞性能.基于CT掃描獲取圖像，通過(guò)閾值分割將混合料中鋼渣、玄武巖、瀝青砂漿和孔隙進(jìn)行區(qū)分，導(dǎo)入顆粒流程序（PFC），建立顆粒直徑為0...
基于IWOA-LSTM算法的預(yù)應(yīng)力鋼筋混凝土梁損傷識(shí)別 摘要：為準(zhǔn)確識(shí)別橋梁結(jié)構(gòu)的損傷程度，制作了橋梁的關(guān)鍵構(gòu)件——預(yù)應(yīng)力鋼筋混凝土梁，進(jìn)行三點(diǎn)彎曲加載試驗(yàn).收集了損傷破壞全過(guò)程的聲發(fā)射（AE）信號(hào)，通過(guò)AE信號(hào)參數(shù)分析，將梁的損傷破壞過(guò)程劃分為4個(gè)典型階段.構(gòu)建了長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM...
節(jié)段預(yù)制波形鋼腹板組合箱梁橋節(jié)段存放及吊裝方案的優(yōu)化設(shè)計(jì) 摘要：為了優(yōu)化節(jié)段預(yù)制波形鋼腹板組合箱梁橋節(jié)段劃分、存放及吊裝方案，以南京長(zhǎng)江五橋引橋——立新路跨線橋?yàn)檠芯勘尘?，采用?shù)值模擬方法對(duì)波形鋼腹板組合箱梁橋節(jié)段進(jìn)行合理劃分長(zhǎng)度，分析標(biāo)準(zhǔn)節(jié)段梁存放及吊裝期的應(yīng)力變化及變形特征，并提出合理的控制...
考慮鹽度影響的粉煤灰固化軟土直剪試驗(yàn) 摘要：采用粉煤灰作為固化劑，制備了多組粉煤灰固化軟土試樣，其孔隙水中鹽度分別為0%、2%、4%和6%，養(yǎng)護(hù)齡期分別為3 h、7 d和28 d.通過(guò)開展室內(nèi)直剪試驗(yàn)，探討鹽度對(duì)粉煤灰固化軟土強(qiáng)度特性的影響.試驗(yàn)結(jié)果表明：豎向固結(jié)壓力為50 k...