北京理工大学机械与车辆学院是国内知名的机械类专业学院,综合实力处于国内同类高校前列,部分研究方向达到国际先进水平,建院以来为我国国民经济和国防工业培养了大批杰出人才。学院下设车辆工程系、热能与动力工程系、制造工程系、交通工程系、机电科学基础部、工程训练中心、学科基础实验中心、学院办公室等单位。学院现... [详细]
作者: Ke, Zhifang1;Wei, Wei2,3;Liu, Cheng2;Yan, Qingdong2;Wood, Houston G.4; (1School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China;2National Key Laboratory of Vehicular Transmission, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China;3Beijing Institute of Technology, Chongqing Innovation Center, Chongqing, 401120, China;4Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of Virginia, Charlottesville, 22904, VA, United States)
出处: Engineering Science and Technology, an International Journal 2022 Vol.30 P101042
关键词: AUTOMOTIVE TORQUE CONVERTER;LASER VELOCIMETER MEASUREMENTS;TURBINE;FIELD;PUMP;PIV
摘要: By means of experimental measurement of the transient internal flow field and the periodic lumped-blade separation analysis method (PLSAM), the pressu ...
作者: Wang, Weida;Guo, Xinghua;Yang, Chao;Zhang, Yuanbo;Zhao, Yulong;Huang, Denggao;Xiang, Changle (1School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China;2Chongqing Innovation Center, Beijing Institute of Technology, Chongqing, 401122, China;3CATARC Yangzhou Automotive Engineering Research Institute Company Limited, Yangzhou, 225000, China)
出处: Energy 2022 Vol.238 Part A P121714
关键词: STORAGE SYSTEM;HYBRID;MODE
摘要: Under the complicated driving conditions, the sharp acceleration and deceleration actions would cause the high-rate charge and discharge current of el ...
作者: Bo, Lin1,2;Han, Lijin1,2,3;Xiang, Changle1,2;Liu, Hui1,2,3;Ma, Tian4; (1School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China;2National Key Laboratory of Vehicular Transmission, Beijing, China;3Advanced Technology Research Institute (Jinan), Beijing Institute of Technology, Jinan, China;4China North Vehicle Research Institute, Beijing, China)
出处: Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering 2022
关键词: NETWORK;SYSTEM
摘要: To improve the power performance and fuel economy and reduce the online computation time of hybrid electric vehicles (HEVs) in off-road driving enviro ...
作者:
Zhaoling Qiu1;Lan Jiang1,2;Jie Hu1,2;
出处: Applied Surface Science 2022 P156033
关键词: Femtosecond laser;Micropore drilling;Ni-based superalloy;Two temperature model
摘要: The present study proposes a facile method for fabricating high-quality, high-precision, and small-taper micropores. An YVO4 crystal is use ...
作者:
Chao Yang1,2;
出处: Green Energy and Intelligent Transportation 2022 P100061
关键词: Hybrid electric vehicle;hybrid electric aircraft;flying car;energy management strategy;three-dimensional transportation network
摘要: The hybrid electric propulsion system (HEPS) holds clear potential to support the goal of sustainability in the automobile and aviation industry. As a ...
作者: 高普1,2,3;,项昌乐1,2;,刘辉1,2; (1北京理工大学机械与车辆学院;2北京理工大学前沿技术研究院;3北京理工大学重庆创新中心)
出处: 兵工学报 2022 第43卷 第10期 P2443-2450
关键词: 变刚度扭转吸振器;车辆动力传动系统;控制策略;主导频率
摘要: 频率自适应变刚度扭转吸振器的半主动控制研究是实现动力传动系统扭转减振的关键。针对某履带车辆动力传动系统,建立含变刚度扭转减振器的系统动力学模型,基于系统模型提出瞬态查表和稳态寻优结合的控制策略,有效地消除系统外部激励主导频率识别偏差,使变刚度扭转吸振器能够快速跟随外部激励主频,实现扭转吸振器的半主动 ...
作者: 彭晓星1;,罗霄2;,韩宝玲3; (1北京理工大学光电学院;2北京理工大学计算机学院;3北京理工大学机械与车辆学院)
出处: 计算机应用与软件 2022 第39卷 第12期 P241-245
关键词: Shi-Tomasi角点;多尺度角点;高斯图像金字塔;双模板
摘要: 针对Shi-Tomasi角点在单一尺度下角点提取精度低、易提取伪角点、抗噪性差的问题,提出一种改进的Shi-Tomasi角点检测方法,通过构建图像金字塔实现在不同尺度下Shi-Tomasi角点的提取,形成候选点集,对候选角点采用双模板组合的方式去除伪角点,实现精提取。通过实验证明该算法可以在多尺度下 ...
作者: 廉睿超1;,敬石开2;,李营1;,肖登宝1;,陈阳2; (1北京理工大学先进结构技术研究院;2北京理工大学机械与车辆学院)
出处: 力学学报 2022 第54卷 第12期 P3524-3537
关键词: 固体各向同性材料惩罚法;移动变形组件法;混合拓扑优化;拓扑描述函数;最小尺寸控制
摘要: 拓扑优化作为一种先进设计方法,已被成功用于多个学科领域优化问题求解,但从拓扑优化结果到其工程应用之间仍存在诸多阻碍,如在结构设计中存在难以制造的小孔或边界裂缝和单铰链连接等.在拓扑优化设计阶段考虑结构最小尺寸控制是解决上述问题的一种有效手段.在最小尺寸控制的结构拓扑优化方法中,通用性较强的固体各向同 ...
作者: 廉睿超,敬石开,李营,肖登宝,陈阳 (北京理工大学先进结构技术研究院;北京理工大学机械与车辆学院)
出处: 力学学报 2022 第12期
关键词: 固体各向同性材料惩罚法,移动变形组件法,混合拓扑优化,拓扑描述函数,最小尺寸控制
摘要: 拓扑优化作为一种先进设计方法,已被成功用于多个学科领域优化问题求解,但从拓扑优化结果到其工程应用之间仍存在诸多阻碍,如在结构设计中存在难以制造的小孔或边界裂缝和单铰链连接等.在拓扑优化设计阶段考虑结构最小尺寸控制是解决上述问题的一种有效手段.在最小尺寸控制的结构拓扑优化方法中,通用性较强的固体各向同 ...
作者: 何国豪1;,翟涌1;,龚建伟1,2;,王羽纯1;,张曦2; (1北京理工大学机械与车辆学院;2北京理工大学重庆创新中心)
出处: 智能系统学报 2022 第17卷 第6期 P1145-1153
关键词: 双目视觉;深度学习;立体匹配;视差估计;动态计算;特征融合;车载视觉
摘要: 针对目前基于双目视觉的高精度立体匹配网络消耗计算资源多、运算时间长、无法用于智能驾驶系统实时导航的问题,本文提出了一种能够满足车载实时性和准确性要求的动态融合双目立体匹配深度学习网络。该网络加入了基于全局深度卷积的注意力模块完成特征提取,减少了网络层数与参数数量;通过动态代价级联融合、多尺度融合以及 ...