针对阻尼结构的拓扑优化问题,引入Helmholtz PDE灵敏度网格独立密度滤波技术,抑制优化中的棋盘格和灰度单元,得到边界清晰、光滑的结构,便于工程加工应用。首先建立以模态损耗因子最大化为目标函数,材料用量为约束条件的拓扑优化模型。基于材料密度插值模型,推导了模态损耗因子的敏度,并采用Helmholtz PDE敏度过滤技术,最后通过移动渐进线算法求解,获得了材料的最优拓扑构型。通过对粘弹性阻尼结构的仿真及对比分析,验证了这里所提出方法的有效性。

针对后驱式纯电动汽车制动能量回收策略不能兼顾最佳制动性能与最佳制动能量回收效率的问题,结合模糊控制理论寻求制动性能与能量回收效率的平衡点,并提出了基于模糊控制的能量回收策略。设计了以电池SOC、车速和制动强度为输入变量,以后轴制动力修正系数为输出变量的模糊控制器,然后根据制动强度、理想制动力曲线和电机所能提供的最大制动力确定前后轴机械制动力与电机再生制动力的分配。在Simulink软件中搭建策略模型,在AVL Cruise平台中搭建整车仿真模型,通过Simulink与AVL Cruise的联合仿真对控制策略进行验证。仿真结果表明所研究的策略能够保证平顺性的同时提升了能量回收效率。

载荷识别的病态问题往往采用正则化技术处理,不过传统正则化方法所选取的正则化参数是恒定不变 的,导致识别出的载荷精度不是很高.提出了基于Gbbs抽样的结构时域载荷识别方法,将未知载荷和测量噪声假设为 随机变量,建立了载荷识别的多层贝叶斯模型,采用Gbbs抽样法获得载荷的后验值.相比于传统正则化方法,该法具有 本征的自适应正则化性能.数值结果表明,该法可提高载荷识别精度,自适应的正则化参数具有良好的优越性.