为了降低车身质量,以朗逸230TSI款轿车白车身为研究对象,采用Radioss求解器对车身扭转刚度、弯曲刚度、模态进行分析。通过模态试验验证了车身有限元模型准确性,采用Plackett-Burman实验设计法选取18个部件厚度为设计变量,建立白车身径向基神经网络近似模型,以车身质量,一阶扭转频率为优化目标,车身扭转刚度,弯曲刚度和一阶固有频率为约束条件对白车身进行多目标优化。通过近似模型与有限元模型结果对比,验证了优化结果的准确性。结果表明,车身质量减少18.3kg,一阶扭转频率提高5.24Hz,优化效果显著。

传统开关检修培训系统无法实现多人、多工种的协同培训,针对这一不足,设计了一种多人协同分布式开关设备检修培训仿真系统。系统通过网络同步以及行为预测法、区域预测法实现了客户端与服务器、客户端与客户端的信息同步,通过信息共享实现了多人同时参与培训,且信息传递未出现明显的网络延迟现象。系统还设计了作业考核模块,通过调取数据库中数据进行作业考核,考核结果与实训操作考核结果高度一致,具有较高的真实性和客观性。

研究了民机典型壁板加筋结构——机身框结构的自然网格有限元建模、内力提取方法以及静强度校核方法，并以直段圆柱形等机身结构为例，对不同建模方法进行了比较。结果表明，梁模型和杆板系模型均能较准确地模拟机身框结构的变形和内力，且各有优势，推荐在民机不同设计阶段使用。

近年来,随着新能源汽车的推广,LNG汽车得到广泛应用,车载LNG气瓶框架结构的轻量化和安全稳定是LNG汽车成功推广的重要组成部分。针对重型卡车的气瓶框架结构,运用有限元分析软件ANSYS的拓扑优化模块,基于变密度法对模型在停靠、颠簸和制动三种工况进行了强度分析和结构拓扑优化,结合各工况的优化结果对车载框架结构进行了轻量化改进,结构整体质量下降了14.1%,并校核新结构的强度符合设计要求,证明了结构优化的合理性,为相关框架类结构的轻量化提供参考。

在研究平面二次包络环面蜗杆磨床加工原理的基础上,提出了一种新的结构设计方案。采用磨头部件内藏式的设计方法,同时将砂轮支撑座设计成倾斜式,将砂轮产形面到回转工作台中心轴线距离控制到300mm以内,减少了蜗杆表面螺旋线误差和磨削的行程。首次采用第四轴分度盘驱动蜗杆旋转,实现磨削过程中的分度功能,提高了磨床的加工效率和加工精度。对新的磨头部件进行模态分析,获得其固有频率和振型。对新的磨头部件进行谐响应分析,获得其位移频率响应曲线,为后续磨床样机的试验测试做准备。

研究利用AMESim和MATLAB Simulink联合仿真技术，建立了高精度非线性电静液（EHA）作动的二元机翼阵风减缓系统仿真模型，基于该模型研究了EHA舵偏传感器功能丧失和异常情况下对阵风减缓系统的影响，仿真结果表明在这些故障情况下，系统在一定失效范围内仍有减缓效果，但会产生极限环振荡;超出该范围，系统的振荡幅值以及振荡频率都将改变，系统产生非周期性不规则振荡或周期性不规则振荡。

大型风力机叶片根部腹板与蒙皮粘结区常发生疲劳失效，造成腹板脱胶，进而影响风力机的安全运行。腹板缘条作为腹板与蒙皮的连接部件对腹板粘结区应力分布及叶片的结构性能有重要影响。文中以NREL 5MW风力机为研究对象，对叶片分别建立单、双腹板有限元模型。采用ICEM CFD对计算域进行结构化网格划分，在fluent软件中流场分析，并获取额定工况下的气动载荷。通过Ansys与Ansys workbench联合仿真，分析添加缘条结构前后叶片在额定工况下的叶片结构性能的变化，研究发现缘条结构有助于减小叶片变形、改善粘结区应力分布以及改变叶片固有频率，其中对单腹板叶片改善较小，双腹板叶片改善明显。

对重载汽车传动轴的凸缘叉、花键轴叉及万向节叉等零部件进行了结构优化设计。首先在Creo软件中建立零部件的三维模型，使用ANSYS Workbench软件对其进行结构静力学分析，得到危险截面与实际应用中发生断裂的部位一致，且模型质量与实物称重吻合，完成三维模型的校正。然后采用变密度法对模型进行结构拓扑优化分析，根据分析结果，对其结构形状进行消减和尺寸优化，并对优化后的零部件进行了校核。结果表明，应用拓扑优化设计方法，可以有效降低零部件的质量，实现汽车传动轴轻量化设计目标。

锅炉燃烧优化控制技术是一种对发电厂实现高效燃烧和低污染排放控制的最节约成本、最有效的方法。提出一种基于量子遗传算法和神经网络的混合优化方法,借助发电厂锅炉燃烧特性试验数据,建立神经网络的锅炉燃烧模型,使用量子遗传算法优化锅炉燃烧的二次风门开度和燃烧器摆角度,从而调节各优化目标的最佳设定值,来实现锅炉燃烧对热效率和氮氧排放量的整体优化和控制。仿真结果表明,调节优化二次风门开度和燃烧器摆角度对锅炉燃烧效率和氮氧排放量有着较好的改善,证明该方法具有泛化能力好和求解速度快,对锅炉燃烧过程具有较好的预测控制效果。

针对存在随机干扰和参数摄动情况下的鲁棒轨迹跟踪问题,基于径向基函数(RBF)神经网络直接自适应控制与滑模控制设计了一种高精度的控制律。以战术导弹中制导段的运动模型为研究对象,将滑模变结构的策略应用到非线性控制律的设计中,针对滑模控制不连续的开关特性造成的抖振现象,利用RBF神经网络对非线性系统的自适应逼近来降低切换增益,削弱抖振。仿真验证了所设计的控制律在随机风干扰与气动参数摄动的条件下,能够实现对轨迹的精确跟踪。