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电动拖拉机底盘多目标优化设计

农业机械学报 2018年第S1期49卷 492-498页

作者：赵思夏刘孟楠徐立友河南科技大学车辆与交通工程学院洛阳471003

针对目前电动拖拉机底盘布置研究相对较少的情况,基于现有的整机匹配结果进行了底盘布置设计,利用三维建模软件建立模型,输入质量参数,提取整机主要零部件重心位置参数,然后通过分析拖拉机牵引机组作业时的力学特性,建立相关数学模型。... 详细信息

针对目前电动拖拉机底盘布置研究相对较少的情况,基于现有的整机匹配结果进行了底盘布置设计,利用三维建模软件建立模型,输入质量参数,提取整机主要零部件重心位置参数,然后通过分析拖拉机牵引机组作业时的力学特性,建立相关数学模型。以电动拖拉机的牵引效率和整机质量作为优化目标,采用NSGA-Ⅱ算法进行多目标优化。综合考虑了犁耕作业下拖拉机的稳定性要求、驱动力要求、载荷波动情况以及传动系和行走系零件寿命等影响因素,制定了算法运行的约束条件,建立了约束方程组。以电动拖拉机的使用重力、前后电池组的质心和整机质心为目标变量,推导出动力性和经济性最优的目标函数。通过ModeFRONTIER平台,采用NSGA-Ⅱ算法对电池分布式方案进行了多目标优化。两种不同耕深条件下的优化结果对比分析表明,按照本文方式优化布置后的电动拖拉机在耕深为180 mm时,优化后的整体质量与经验法相比减少了14. 3%,配重质量为25. 3 kg;耕深为240 mm时,优化后的整体质量与经验法相比减少了10. 3%,配重质量仅为4. 4 kg,说明在牵引工况下无需额外增加配重就能达到良好的牵引性能。与经验法相比,两种耕深条件下拖拉机的配重都小很多,说明基于传统拖拉机的配重经验法计算并不适用于电动拖拉机,同时也能说明,电动拖拉机因自身总质量超过同功率段传统拖拉机,可以通过合理设计底盘布置方案,在没有配重的情况下达到理想的牵引效率。优化后的电动拖拉机底盘布置方案,在作业工况下驱动轮滑转率小于特征滑转率,整机牵引效率明显提高。

关键词：电动拖拉机底盘设计牵引性能牵引效率多目标优化

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农业装备电动化技术研究综述

农业机械学报 2023年第9期54卷 1-12页

作者：徐立友张俊江闫祥海赵思夏吴依伟刘孟楠河南科技大学车辆与交通工程学院洛阳471003 智能农业动力装备全国重点实验室洛阳471039 中国一拖集团有限公司洛阳471039

随着电力电子和储能技术的发展,动力装备电动化已成为全球车辆发展的重要方向,在新能源汽车领域已得到成功应用,我国率先形成了完整的产业基础。目前,全球电动农业装备处于起步阶段,多以理论研究为主,尚无批量化生产的电动农业装备产品... 详细信息

随着电力电子和储能技术的发展,动力装备电动化已成为全球车辆发展的重要方向,在新能源汽车领域已得到成功应用,我国率先形成了完整的产业基础。目前,全球电动农业装备处于起步阶段,多以理论研究为主,尚无批量化生产的电动农业装备产品,发展电动农业装备具有产业优势。本文简要分析了电动农业装备关键部件及软件平台,重点综述了国内外电动拖拉机、电动微耕机、电动移栽机、电动果园作业机、电动播种机研究现状,并对电动农业装备与传统农业装备进行了性能对比,得出了不同农业装备的优缺点,为农业装备的应用场景分析提供了支撑。针对不同农业装备的农艺特点和电动化关键部件特点阐述了不同形式农业装备的应用场景。结合当前电动车辆发展状况及农业装备作业特点对不同电动农业装备发展瓶颈进行了分析,为电动农业装备的发展指明了方向,可为我国电动农业装备的发展提供参考。

关键词：农业装备电动化应用场景综述

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工况传递路径分析的联合收割机座椅振动研究

河南科技大学学报（自然科学版） 2022年第3期43卷 24-30,M0004页

作者：陈小亮赵思夏宋昊徐立友河南科技大学车辆与交通工程学院河南洛阳471003

以东方红4LZ-9A1型全喂入式谷物联合收割机为对象,研究了发动机到驾驶室座椅的结构振动传递路径。通过对工况传递路径分析(OTPA)方法的理论研究,采用奇异值分解(SVD)方法对OTPA进行改进,建立从发动机到驾驶室座椅的OTPA模型。利用改进后... 详细信息

以东方红4LZ-9A1型全喂入式谷物联合收割机为对象,研究了发动机到驾驶室座椅的结构振动传递路径。通过对工况传递路径分析(OTPA)方法的理论研究,采用奇异值分解(SVD)方法对OTPA进行改进,建立从发动机到驾驶室座椅的OTPA模型。利用改进后的OTPA方法对采集到的工况试验振动数据进行分析,根据不同传递路径对系统的振动贡献量分析,并提出改进措施。研究结果表明:发动机标定转速下,频率为0~200 Hz时,OTPA模型合成的输出信号与实测信号吻合良好,验证了OTPA模型的准确性。发动机左前位置传递路径对系统贡献量最大,占比达31.89%,说明发动机与座椅位置关系决定了振动贡献量。经传递路径分析找出了对座椅振动贡献量最大的传递路径,在35.80 Hz处发动机右后位置占35.87%,41.67 Hz处发动机左后位置占54.40%。

关键词：联合收割机振动工况传递路径分析奇异值分解振动贡献量

联合收获机割台装置装配质量智能检测方法与精度研究

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现代制造工程 2022年第6期 97-104页

作者：徐立友魏俊赵思夏张帅陈小亮河南科技大学车辆与交通工程学院洛阳471003

针对联合收获机割台装置装配质量检测方法改进和精度提升等问题,结合智能算法进行装配质量检测,采用小波包能量熵对东方红4LZ-9A2联合收获机割台振动数据进行特征提取,利用差分灰狼优化算法平衡全局和局部寻优能力对支持向量机的惩罚系... 详细信息

针对联合收获机割台装置装配质量检测方法改进和精度提升等问题,结合智能算法进行装配质量检测,采用小波包能量熵对东方红4LZ-9A2联合收获机割台振动数据进行特征提取,利用差分灰狼优化算法平衡全局和局部寻优能力对支持向量机的惩罚系数和核函数半径进行寻优。小波包能量熵所用算法时间相较于变分模态分解和经验模态分解分别缩短了97.64%和96.89%,预测准确率分别提升了1.74%和56.25%,优化后支持向量机预测识别的准确率提升了2.05%。并使用优化后的模型对割台装置进行装配质量检测,进行多组对比试验,结果表明,差分灰狼算法优化后的支持向量机准确率,比粒子群算法提升了7.57%,比遗传算法提升了6.42%,比布谷鸟算法提升了11.80%。证明小波包能量熵对于割台装置振动信号数据特征提取的优越性,以及差分灰狼优化算法优化后的支持向量机对割台装置装配质量预测和识别的有效性,为联合收获机割台装置装配质量检测方法和精度的研究提供了理论指导和工程借鉴。

关键词：割台装置装配质量小波包能量熵支持向量机差分灰狼优化算法

改进VMD和LSTM的联合收割机装配质量检测方法

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中国农机化学报 2023年第3期44卷 132-140页

作者：轩梦辉赵思夏徐立友陈小亮李团飞河南科技大学车辆与交通工程学院河南洛阳471003 洛阳市科技情报研究所河南洛阳471000

针对联合收割机装配精度不高和装配质量难以检测的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化变分模态分解(VMD)和长短时记忆神经网络(LSTM)的联合收割机装配质量检测方法。该方法首先利用SSA算法自适应寻优得到最优VMD分解模态参数K和惩... 详细信息

针对联合收割机装配精度不高和装配质量难以检测的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化变分模态分解(VMD)和长短时记忆神经网络(LSTM)的联合收割机装配质量检测方法。该方法首先利用SSA算法自适应寻优得到最优VMD分解模态参数K和惩罚因子α,然后利用最佳参数组合[K,α]将联合收割机振动信号分解成不同中心频率的本征模态分量IMF,并对各个IMF分别进行联合特征提取组成特征向量,最后将联合特征向量作为LSTM的输入,实现不同故障特征的分类。分析结果表明,SSA-VMD-联合特征提取方法分类准确率为98.1%,分别比集合经验模态分解(EEMD)和固定参数VMD高7.1%和6.1%,验证所提方法对联合收割机装配质量检测的优越性。

关键词：联合收割机装配质量检测联合特征提取麻雀搜索算法变分模态分解深度学习

基于深度卷积神经网络的人员疏散时间快速预测方法

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系统工程理论与实践 2024年第4期44卷 1376-1388页

作者：赵思琪陈娟王巧夏钤强卢紫嫣马剑西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 西南交通大学地球科学与环境工程学院成都610031 香港理工大学土木与环境工程系中国香港999077

预测人员疏散时间是大规模人群管控、建筑平面布局优化的关键.现有研究关注人员疏散理论模型的建立,忽视了疏散模型的时间和空间复杂度高难以实现快速预测的这一问题.复杂建筑空间环境以及人员的空间分布是决定疏散时间长短的决定性因素... 详细信息

预测人员疏散时间是大规模人群管控、建筑平面布局优化的关键.现有研究关注人员疏散理论模型的建立,忽视了疏散模型的时间和空间复杂度高难以实现快速预测的这一问题.复杂建筑空间环境以及人员的空间分布是决定疏散时间长短的决定性因素,本文提出以建筑空间环境和人位置分布图像为输入的疏散时间快速计算方法.设计不同空间布局、不同疏散人数、不同出口个数及宽度的疏散场景,使用人员疏散元胞自动机模型(CA)开展模拟计算构建样本数据库.构建疏散时间快速预测模型FastEvacNet,训练标定该深度卷积神经网络模型,测试模型预测疏散时间的可靠度与效率.结果表明,在整个测试集上的MAPE值为8.21%,模型整体预测精度良好,泛化能力强.模型对疏散时间的预测用时几乎不依赖于疏散场景的复杂度,计算效率相较于CA模型提升三个数量级;当以数据流的形式传入网络进行批量预测时,可提升四个数量级.

关键词：疏散时间卷积神经网络元胞自动机计算效率

基于钻进参数的隧道掌子面围岩单轴抗压强度和弹性模量解析

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中国公路学报 2024年第7期37卷 22-34页

作者：王明年易文豪赵思光夏覃永西南交通大学土木工程学院四川成都610031 西南交通大学交通隧道工程教育部重点试验室四川成都610031 中国铁路经济规划研究院有限公司北京100038

随着隧道的埋深、断面尺寸、长度逐渐增大,隧道掌子面围岩的力学参数将直接影响掌子面的稳定性。传统的岩石室内试验方法人力、物力耗费较大,难以指导当前隧道智能化设计和施工,为此,提出了一种基于钻进参数的隧道掌子面围岩单轴抗压强... 详细信息

随着隧道的埋深、断面尺寸、长度逐渐增大,隧道掌子面围岩的力学参数将直接影响掌子面的稳定性。传统的岩石室内试验方法人力、物力耗费较大,难以指导当前隧道智能化设计和施工,为此,提出了一种基于钻进参数的隧道掌子面围岩单轴抗压强度和弹性模量(Rb-E)解析方法。首先,从能量角度出发,提出了智能型凿岩台车冲击-推进-回转协同破岩过程中机械比能的计算公式。然后,采用数值模拟的方法,模拟智能型凿岩台车的破岩过程。通过动态分析方法,分析了单位体积的围岩在不同围岩单轴抗压强度、弹性模量条件下,钻进速度、围岩“密集单元”内能与围岩单轴抗压强度、弹性模量的动力响应规律。随后,利用能量法,建立了基于钻进参数的隧道掌子面围岩单轴抗压强度、弹性模量解析模型(DP-Rb-E)。最后,依托郑万高铁、宜兴联络线等钻爆法隧道工程开展了现场钻进试验和围岩力学参数测试,验证了该方法的可靠性。研究结果表明:在相同推进压力、冲击压力、回转速度条件下,围岩单轴抗压强度、弹性模量越大,钻进速度越慢,围岩“密集单元”的内能平均值越大;现场验证性试验结果表明,掌子面围岩单轴抗压强度解析结果与实测结果差异率为-5.52%~-20.89%,掌子面围岩弹性模量解析结果与实测结果差异率为-9.01%~-22.03%。

关键词：隧道工程掌子面围岩 DP-Rb-E 能量法钻进参数冲击-推进-回转破岩

基于IWOA-LSSVM的联合收割机装配质量检测研究

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机电工程 2022年第6期39卷 742-750页

作者：马毅臻赵思夏徐立友陈小亮河南科技大学车辆与交通工程学院河南洛阳471003

目前联合收割机的装配质量检测缺乏有效手段,且现有方法的检测精度也比较低,针对这些问题,提出了一种基于改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(IWOA-LSSVM)的联合收割机装配质量检测方法。首先,针对鲸鱼优化算法(WOA)搜索能力弱、易... 详细信息

目前联合收割机的装配质量检测缺乏有效手段,且现有方法的检测精度也比较低,针对这些问题,提出了一种基于改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(IWOA-LSSVM)的联合收割机装配质量检测方法。首先,针对鲸鱼优化算法(WOA)搜索能力弱、易早熟等特点,引入余弦控制因子和正弦时变自适应权重对其进行了改进,使用基准测试函数验证了算法的一般适应性;然后,通过互补集合经验模态分解(CEEMD)对信号进行了降噪分解,提取了各分量信息熵和时频域特征,构建了其融合特征集;最后,建立了基于IWOA-LSSVM-CEEMD的联合收割机装配质量检测模型,并将其在东方红4LZ-9A2联合收割机上进行了试验,以验证检测模型的有效性;将该方法与其他方法进行了对比分析。研究结果表明:所提方法平均预测准确率达到91.3%,与未改进的方法相比提升7%,平均预测准确率的标准差降低0.68%;该结果验证了所提方法在联合收割机装配质量检测方面的优越性。

关键词：农业机械机械装配质量检测改进的鲸鱼优化算法最小二乘支持向量机互补集合经验模态分解信号降噪分解

基于钻进参数和岩性的钻爆法隧道围岩智能分级模型

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隧道建设（中英文） 2024年第7期44卷 1410-1421页

作者：夏覃永王明年孙鸿强林鹏赵思光西南交通大学极端环境岩土和隧道工程智能建养全国重点实验室四川成都610031 西南交通大学土木工程学院四川成都610031 中国铁路经济规划研究院有限公司铁路工程技术标准所北京100038

为进一步提高基于钻进参数的围岩智能分级模型判识准确率,引入围岩岩性作为已知条件,对不同岩性分别建立基于钻进参数的围岩智能分级模型。首先,依托宜兴高铁、郑万高铁隧道工程中凿岩台车采集到的钻进参数,将其根据围岩岩性划分为白云... 详细信息

为进一步提高基于钻进参数的围岩智能分级模型判识准确率,引入围岩岩性作为已知条件,对不同岩性分别建立基于钻进参数的围岩智能分级模型。首先,依托宜兴高铁、郑万高铁隧道工程中凿岩台车采集到的钻进参数,将其根据围岩岩性划分为白云岩、花岗闪长岩、灰岩、砂岩、页岩5类子数据集;然后,进行数据清洗、特征提取,对各子数据集及原始数据集按照4∶1的比例拆分为训练集和测试集,分别以提取的特征和原始特征均值2类特征集合作为输入;最后,使用机器学习随机森林算法建立5个基于钻进参数和岩性的围岩智能分级模型以及基于钻进参数的围岩智能分级模型,评估每个模型的泛化性能。结果显示:1)以提取特征集合为输入的白云岩、花岗闪长岩、灰岩、砂岩、页岩5种围岩智能分级模型在测试集上的准确率分别为85.48%、92.16%、88.62%、85.00%、89.47%,不考虑岩性的围岩智能分级模型的测试集准确率为84.91%。2)相比不考虑岩性的围岩智能分级模型,基于钻进参数和岩性的围岩智能分级模型测试集准确率提高0.09%~7.25%;相比不进行钻进参数特征提取,围岩智能分级模型准确率提升1.61%~13.82%。由此表明:进行钻进参数特征提取能够有效提升围岩智能分级模型的准确率;相比不考虑岩性的围岩智能分级模型,考虑岩性的围岩智能分级模型稳定性提高,模型的泛化能力提升。

关键词：隧道工程围岩智能分级随机森林算法钻进参数特征提取岩性