17、发动机性能与智能执行器研究:HCNG燃料与NiTi弹簧的应用探索

发动机性能与智能执行器研究:HCNG燃料与NiTi弹簧的应用探索

在当今的工程领域,发动机性能优化和智能执行器的应用是两个备受关注的方向。一方面,寻找更高效、环保的发动机燃料成为了推动可持续交通发展的关键;另一方面,智能材料如形状记忆合金在执行器领域的应用,为机器人操作等领域带来了新的可能性。本文将深入探讨15% HCNG混合燃料对发动机性能的影响,以及NiTi基智能执行器在平面平行微动平台开发中的行为。

15% HCNG混合燃料对发动机性能的影响

近年来,天然气作为一种可持续交通发展的替代燃料,受到了广泛的关注。而氢化燃料在提高天然气发动机燃烧效率和减少排放方面具有巨大潜力。氢气与天然气在标准温度和压力下均为气态,能够均匀混合,且氢气在空气中的化学计量层流火焰速度比天然气更高。

为了研究15% HCNG混合燃料(按体积计含15%氢气)对发动机性能的影响,研究人员采用了1D模拟工具GT - SUITE进行建模和仿真。具体步骤如下:
1. 发动机模型开发 :使用GT - POWER对一台四缸自然吸气CNG发动机进行建模,利用相关模板并结合测试数据进行基线验证。在模型中,CNG通过GT库中的标准物种如甲烷蒸汽、乙烷蒸汽、丙烷蒸汽、正丁烷蒸汽和氮气蒸汽按典型体积比例定义。对于不同的HCNG混合燃料,用户可以使用‘FluidMixture’模板,从GT库中的标准燃料中选择或组合两种或更多物种来定义。
2. 实验设置 :采用CNG发动机测试装置,将氢气和CNG的混合燃料供应到发动机进气歧管,存储压力为200巴。对一台四缸自然吸气CNG发动机进行全油门性能(FTP)测试,使用15% HCNG燃料在

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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