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基于最优碰撞波形的某电动汽车前端结构碰撞性能改进

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汽车技术 2024年第6期 32-36页

作者：唐洪斌张君媛王士彬余雪婷中国第一汽车股份有限公司研发总院长春130013 吉林大学长春130022 高端汽车集成与控制全国重点实验室长春130013

为实现电动汽车正面碰撞时车身结构吸能最大化,通过分析汽车最优碰撞波形构型的特点,结合理论和经验公式对汽车前端结构进行设计,同时引入弯折等变形模式,提出基于理论最优波形构型的车身结构正面碰撞性能改进方法。结果表明,改进后车... 详细信息

为实现电动汽车正面碰撞时车身结构吸能最大化,通过分析汽车最优碰撞波形构型的特点,结合理论和经验公式对汽车前端结构进行设计,同时引入弯折等变形模式,提出基于理论最优波形构型的车身结构正面碰撞性能改进方法。结果表明,改进后车体结构的碰撞波形与最优波形构型基本一致,同时乘员胸部加速度明显下降,提高了整车安全性。

关键词：电动汽车最优碰撞波形结构改进前端结构

整车耐撞自冲铆连接仿真失效参数求解方法研究

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汽车工艺与材料 2024年第1期 7-14页

作者：籍龙波王士彬杨航唐洪斌中国第一汽车股份有限公司研发总院长春130013

研究提出了一种基于Ls-dyna软件的自冲铆连接整车耐撞仿真方法,结合不同受力状态下的试验及有限元分析,求解不同受力状态下的自冲铆连接的失效参数,从而在保证仿真精度的同时提升仿真计算效率。在基于试验设计的基础上,首先建立了铆接... 详细信息

研究提出了一种基于Ls-dyna软件的自冲铆连接整车耐撞仿真方法,结合不同受力状态下的试验及有限元分析,求解不同受力状态下的自冲铆连接的失效参数,从而在保证仿真精度的同时提升仿真计算效率。在基于试验设计的基础上,首先建立了铆接接头的精细仿真模型,并利用*CONSTRAINED_SPR2建立了简化的仿真模型,以试验与精细仿真结果的提取值作为简化参数输入,可极大提高整车耐撞模型的运算速度。该方法通过与试验结果标定分析,可实现自冲铆连接失效力峰值仿真精度达90%以上,可应用于整车级耐撞分析。

关键词：耐撞自冲铆失效参数仿真方法

基于改进沙丘猫群算法优化支持向量机的高压断路器故障诊断

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湖南电力 2024年第1期44卷 128-135页

作者：黄伟张莲王士彬赵娜季鸿宇重庆理工大学电气与电子工程学院重庆400054 国网重庆市电力公司市南供电分公司重庆401336

为了更加准确地对高压断路器的状态进行分析与故障诊断,提出一种多策略改进沙丘猫群优化(improverd sand cat swarm optimization,ISCSO)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断方法。首先,通过多种改进策略对沙丘... 详细信息

为了更加准确地对高压断路器的状态进行分析与故障诊断,提出一种多策略改进沙丘猫群优化(improverd sand cat swarm optimization,ISCSO)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)的故障诊断方法。首先,通过多种改进策略对沙丘猫群优化(sand cat swarm optimization,SCSO)算法进行改进,提高算法的全局搜索能力、局部搜索能力及平衡全局的能力,并利用两种不同类型的测试函数对ISCSO进行性能测试,验证了其具有更强的收敛性和寻优能力。然后,采用ISCSO优化SVM,建立故障诊断模型。接着,用完全自适应噪声集合经验模态分解能量熵对振动信号进行特征提取并构建特征样本集。最后,将提取到的特征样本集输入到ISCSO-SVM模型中,对高压断路器进行故障诊断。实验结果表明,该方法的诊断准确率达到了96.29%,与其他三种模型对比实验,证明了该方法具有更高的准确率及更好的稳定性。

关键词：高压断路器故障诊断 CEEMDAN能量熵 ISCSO 支持向量机

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基于深度学习的车辆碰撞乘员伤害预测方法研究

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汽车工程师 2024年第4期 8-11页

作者：黄泽辉唐洪斌王雪松韩铎王士彬刘柏辰中国第一汽车股份有限公司研发总院长春130013 高端汽车集成与控制全国重点实验室长春130013

为更快捷、更精确地预测车辆碰撞事故中乘员的伤害情况,基于正面100%重叠刚性壁障实车碰撞试验数据建立了深度学习模型训练数据库,并对数据进行了预处理和特征提取,分别基于长短时记忆(LSTM)神经网络、卷积神经网络-长短时记忆(CNN-LSTM... 详细信息

为更快捷、更精确地预测车辆碰撞事故中乘员的伤害情况,基于正面100%重叠刚性壁障实车碰撞试验数据建立了深度学习模型训练数据库,并对数据进行了预处理和特征提取,分别基于长短时记忆(LSTM)神经网络、卷积神经网络-长短时记忆(CNN-LSTM)神经网络、时域卷积网络(TCN)建立了深度学习模型对乘员伤害进行预测训练,验证结果表明,3种模型预测精度分别达到0.8579、0.8209和0.9674,证明了所提出方法的可行性。

关键词：深度学习乘员伤害预测长短时记忆卷积神经网络-长短时记忆神经网络时域卷积网络

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基于VMD-LSTM-LightGBM的多特征短期电力负荷预测

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南方电网技术 2023年第2期17卷 74-81页

作者：张未余成波王士彬李涛何鑫陈佳重庆理工大学电气与电子工程学院重庆400045 重庆市能源互联网工程技术研究中心重庆400045 国网重庆市电力公司市南供电分公司重庆401336 国网四川省电力公司遂宁供电公司四川遂宁629000

针对目前多特征电力负荷预测精度不准的问题,为充分挖掘电力负荷数据中的时序信息、天气信息等特征信息,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络与轻量级... 详细信息

针对目前多特征电力负荷预测精度不准的问题,为充分挖掘电力负荷数据中的时序信息、天气信息等特征信息,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络与轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)预测模型,优化负荷数据非线性、非平稳、长记忆等问题,解决了多特征预测提取特征信息差的问题。该方法首先用VMD分解代表不同尺度的特征模态分量,降低了原始序列的不平稳度,同时分解的残差量代表负荷数据强非线性部分,通过特征性强的算法进行预测,将各模态分量通过LSTM的单特征预测,再将各个分量加入多特征利用LightGBM进行负荷预测。通过与目前多特征电力负荷预测模型进行对比实验,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)值仅为其23%~73%,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)值能达到0.37%,具有更好的预测精度。

关键词：多特征变分模态分解(VMD) 长短期记忆(LSTM) 轻量级梯度提升机(LightGBM) 短期负荷预测残差量

基于法拉第磁光效应的光学电流传感器电气特性研究

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传感技术学报 2010年第4期23卷 490-495页

作者：林森杜林王士彬杨勇重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆400044

研究了基于法拉第磁光效应的光学电流传感器的电气特性。根据马吕斯定律,仿真分析了起偏镜与检偏镜光轴之间的夹角、交变电流引起的交变法拉第旋转角的幅值对此种光学电流传感器交流响应波形的影响,以及响应的幅值特性和频率特性。通过... 详细信息

研究了基于法拉第磁光效应的光学电流传感器的电气特性。根据马吕斯定律,仿真分析了起偏镜与检偏镜光轴之间的夹角、交变电流引起的交变法拉第旋转角的幅值对此种光学电流传感器交流响应波形的影响,以及响应的幅值特性和频率特性。通过对此种光学电流传感器电气特性的研究,为实验中出现的问题提供了解决思路,同时也为磁光介质的参数确定提供了依据。仿真和部分实验结果表明此种光学电流传感器在合适参数下具有较好的响应波形以及幅值、频率特性。

关键词：光学电流传感器法拉第磁光效应仿真马吕斯定律响应波形幅值特性频率特性

把目光聚集在基层一线——谈谈采写基层报道的六点感悟

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军事记者 2003年第3期 47-48页

作者：王士彬

☆本报记者王士彬同志常年奔波在边防第一线,他写的《把目光聚焦在基层一线》,既是一篇采写体会,也是一篇有分量的经验总结,值得年轻的记者和通讯员们认真一读,并学习这种亲历基层不怕苦的精神。

关键词：官兵稿件记者连队干部基层一线

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宝钢2号高炉热风炉在线大修与维护

炼铁 2005年第B9期24卷 67-69页

作者：王士彬宝钢炼铁厂

对宝钢2号高炉4号热风炉在线大修的经验进行了总结,着重阐述了热风炉在线大修的技术方法、步骤以及一些注意事项,对热风炉在线大修与维护有一定的指导意义。

关键词：热风炉在线大修热态调查凉炉烘炉高炉热风炉大修在线维护宝钢

SAO-VMD联合包络熵特征的高压断路器故障诊断方法

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云南电业 2023年第6期 1-7页

作者：王士彬黄伟季鸿宇赵娜贾浩国网重庆市电力公司市南供电分公司重庆401336 重庆理工大学电气与电子工程学院重庆400054

针对六氟化硫高压断路器操动机构中非平稳振动信号的故障特征量提取困难,提出一种改进天鹰算法优化变分模态分解参数联合包络熵的特征提取方法.首先,利用改进天鹰算法优化变分模态分解的惩罚因子和分解个数,实现变分模态分解参数的最优... 详细信息

针对六氟化硫高压断路器操动机构中非平稳振动信号的故障特征量提取困难,提出一种改进天鹰算法优化变分模态分解参数联合包络熵的特征提取方法.首先,利用改进天鹰算法优化变分模态分解的惩罚因子和分解个数,实现变分模态分解参数的最优选择;然后,提取出模态分量的包络熵作为故障特征量;最后,输入最小二乘向量机进行故障类别诊断,对比其他特征量可知包络熵特征量的准确率最高,验证了该方法的有效性.

关键词：高压断路器变分模态分解天鹰算法最小二乘向量机故障诊断