集美大学毕业设计(论文)外文文献(中文版)

第一篇：集美大学毕业设计(论文)外文文献(中文版)

译文

锦州地区一次先后受两个天气系统影响的暴雨天气分析

摘要 ［目的］分析一次先后受2个天气系统影响的暴雨天气过程。［方法］2010年8月19～22日锦州地区先后受高空槽和蒙古冷锋、高空槽和副热带高压后部切变线影响而产生暴雨天气，为了分析思路清晰，分为前后2个降水阶段，结合降水情况、天气形势、卫星云图、数值预报产品等方面，对此次暴雨天气过程进行分析。［结果］此次暴雨天气过程由前后2个降水阶段，前一阶段降水主要受高空槽和地面蒙古冷锋影响，后一阶段降水主要受高空槽和副热带高压后部切变影响;高空冷空气、低空切变线、低空急流、副热带高压及其相互之间的耦合作用是造成这次暴雨天气的主要影响系统和原因。云图分析发现，在水汽通道的对流云带上不断有对流云团发展、减弱、消亡、再生成发展，呈现出明显的列车状运行状态，云图呈现的加强和减弱与实况降水非常吻合。数值预报产品对产生暴雨的高空、地面形势预报较为准确，特别是副高东退南落趋势预报准确;欧洲中心预报场形势与实况吻合较好，T639 的形势预报有一定偏差，降水预报指示作用较好。［结论］该研究为以后做好此类天气的气象服务工作提供依据。

关键词 影响系统；暴雨天气；过程分析；锦州地区

2010年8月19～22日锦州地区先后受高空槽和蒙古冷锋、高空槽和副热带高压后部切变线影响而产生暴雨天气，由于此次暴雨天气先后受2个天气系统影响，为了分析起来思路清晰，分为19日04:00～20日20:00 和20日20:00～22日12:002个阶段分别进行分析。另外第2阶段降水期间，严重影响了2010年“辽宁省民运会”开幕式的正常举行。笔者结合降水情况、天气形势、卫星云图等方面，对此次暴雨天气过程进行分析，以便为以后做好此类天气的气象服务工作提供依据。

暴雨形成的原因

暴雨形成的过程是相当复杂的，一般从宏观物理条件来说，产生暴雨的主要物理条件是充足的源源不断的水汽、强盛而持久的气流上升运动和大气层结构的不稳定。大中小各种尺度的天气系统和下垫面特别是地形的有利组合可产生较大的暴雨。引起中国大范围暴雨的天气系统主要有锋、气旋、切变线、低涡、槽、台风、东**和热带辐合带等。此外，在干旱与半干旱的局部地区热力性雷阵雨也可造成短历时、小面积的特大暴雨。

暴雨常常是从积雨云中落下的。形成积雨云的条件是大气中要含有充足的水汽，并有强烈的上升运动，把水汽迅速向上输送，云内的水滴受上升运动的影响不断增大，直到上升气流托不住时，就急剧地降落到地面。积雨云体积通常相当庞大，一块块的积雨云就是暴雨区中的降水单位，虽然每块单位水平范围只有1～20千米，但它们排列起来，可形成100～200千米宽的雨带。一团团的积雨云就像一座座的高山峻岭，强烈发展时，从离地面0.4～1千米高处一直伸展到10千米以上的高空。越往高空，温度越低，常达零下十几摄氏度，甚至更低，云上部的水滴就要结冰，人们在地面用肉眼看到云顶的丝缕状白带，正是高空的冰晶、雪花飞舞所致。地面上是大雨倾盆的夏日，高空却是白雪纷飞的严冬。

在我国，暴雨的水汽一是来自偏南方向的南海或孟加拉湾；二是来自偏东方向的东海或黄海。有时在一次暴雨天气过程中，水汽同时来自东、南两个方向，或者前期以偏南为主，后期又以偏东为主。我国中原地区流传“东南风，雨祖宗”，正是降水规律的客观反映。

大气的运动和流水一样，常产生波动或涡旋。当两股来自不同方向或不同的温度、湿度的气流相遇时，就会产生波动或涡旋。其大的达几千千米，小的只有几千米。在这些有波动的地区，常伴随气流运行出现上升运动，并产生水平方向的水汽迅速向同一地区集中的现象，形成暴雨中心。

另外，地形对暴雨形成和雨量大小也有影响。例如，由于山脉的存在，在迎风坡迫使气流上升，从而垂直运动加大，暴雨增大；而在山脉背风坡，气流下沉，雨量大大减小，有的背风坡的雨量仅是迎风坡的1/10。在1963年8月上旬，从南海有一股湿空气输送到华北，这股气流恰与太行山相交，受山脉抬升作用的影响，导致沿太行山东侧出现历史上罕见的特大暴雨。山谷的狭管作用也能使暴雨加强。1975年8月，河南的一次特大暴雨，其中心林庄，正处在南、北、西三面环山，而向东逐渐形成喇叭口地形之中，由于这样的地形，气流上升速度增大，雨量骤增，8月5～7日降水量达1600多毫米，而距林庄东南不到40千米地处平原区的驻马店，在同期内只有400多毫米。

另外，暴雨产生时，一般低层空气暖而湿，上层的空气干而冷，致使大气层处于极不稳定状态，有利于大气中能量释放，促使积雨云充分发展。1 天气实况

2010年8月19～22日，锦州地区西北部地区出现大暴雨天气，有14个站超过100.0mm；锦州大部地区出现暴雨天气，有50个站降水量在50.0 ～100.0mm，另有12个站为大雨天气，最大降水为141.3mm，出现在黑山白厂门(图1a)。

全省61个常规气象观测站降水情况，有3个站出现特大暴雨、28个站出现大暴雨、17个站出现暴雨，仅朝阳西北部、大连丹东东南部地区中到大雨，最大降水量出现在丹东凤城，为407.0mm(图1b)。

图1 2010年8月19～20日锦州地区(a)和19日02:00～22日19:00辽宁地区(b)降水分布 2010年8月19日04:00～20日20:00，受蒙古气旋冷锋的影响，锦州西北部地区从东到西有19个站出现暴雨到大暴雨天气，其他地区为小雨天气，全区降水量分布极为不均，最大降水量139.6 mm出现在义县高台子；出现暴雨的天气各站均出现大于20.0mm/h的短时强降水。2010年8月20日20:00～22日12:00，受副热带高压后部切变线的影响，锦州东南部地区出现暴雨天气，最大降水量93.8 mm出现在黑山新兴；西部地区为中到大雨。可见，第1阶段降水主要受高空槽和地面蒙古冷锋影响；第2阶段降水主要受高空槽和副热带高压后部切变的影响。前后2次降水过程受不同系统影响，降水量分布区域界限分明(图2)。

图2 2010年8月19日04:00～ 20日20:00(a)和20日20:00～ 22日12:00(b)锦州地区降水

分布

受高空槽和副热带高压共同影响，8月19日13：00至22日15:00，铁岭地区出现暴雨、大暴雨天气，过程降水量36至223mm，区域自动站最大降水量为223mm。此次降水过程分为2个阶段，第一阶段降水在19日13:00至20:00,20:00后降水微量，强降水集中时段为15:00至18:00。主要是由于东北的低涡高空槽和华北切线 在副高西北侧与暖湿气流 结合 产生的降水，降水强度较大，单持续时间较短，各地降水量为中大雨，部分地区暴雨。第二阶段降水在21日11:00至22日1 5:00，强降水出现在21日18:00至22日05:00，为暴雨到大暴雨，最大降水量达49mm/h。由于西风槽强冷空气的东移南下 与副高后部西南气流交汇 在辽宁省中部形成强切变线，辽河流域及东部降水加强，造成铁岭地区暴雨、大暴雨天气。天气形势

2.1 高空形势

从高空形势发展动态图分析(图3)，8月19日20:00 500hPa高空低涡中心位于东北地区的西北地区，高空槽线位于蒙中边界附近，副热带高压588dagpm线东西贯通势力强盛，此时低空急流尚未完全建立起来，副高边缘最大西南风力为8m/s；20日20:00，高空槽线东移至我国内蒙古东部，在河套地区东侧生成的低空切变线沿着副热带高压边缘西南气流东北上，副热带高压588dagpm线东退南落，588dagpm线北侧东退至渤海湾北部，有利于低空切变线东移北上；21日20:00，高空槽线东移影响辽宁省西部地区，低空切变线也东移北上至葫芦岛地区，副热带高压588dagpm线继续南落东退，北界南落到丹东与朝鲜边界，高低空系统在辽宁渤海湾相遇作用产生暴雨天气。

此外，19日20:00，锦州西南部绥中站偏西风4m/s；20日20:00，西南风12m/s，说明在20日20:00西南急流已经建立起来；21日20:00，东北风4m/s，西南风转为东北风，说明降水系统已经东移过境。

图3 2010年8月19日20:00～21日20:00高空形势

2010年8月19日08:00，欧亚地区中高纬度维持两脊两槽形势，西伯利亚地区为高空槽区，不断分裂冷空气东移南下，500hpa贝湖地区形成冷涡。副热带高压异常强大，主体呈块状，中心位于35°N、135°E附近，588dagpm线为东北-西南向，其北界达46°N，西脊点在30°至36°N、88°E附近。铁岭地区位于副热带高压的西北侧，为高空槽前控制。700和850hpa，华北地区为东北-西南向弱切变线，19日11：:0副高进一步加强，华北切变线东移，在副高西北侧与暖湿气流结合后向东北伸展。地面系统铁岭地区为蒙古气旋冷锋与华北气旋控制，19日14:00蒙古气旋冷锋东移至40°至50°N、120°E附近，华北气旋北界到达36°N、118°E附近，该地区降水逐渐开始。20:00后蒙古气旋冷锋移过该地区，华北气旋南落，该地区逐渐脱离其影响。由于华北气旋14:00后没有继续北上，地面主要受蒙古气旋冷锋的影响，所以19日20:00后随着副高南落，蒙古气旋冷锋移速较快，降水持续时间短，全区中雨到大雨。8月20日08:00500hpa，欧亚地区中高纬度为两涡两脊的阻塞形势，中纬度以短波槽脊活动为主。副热带高压已经达到最强时段，588dagpm线已经位于辽宁北部，铁岭地区位于副高后部、中纬度槽前。21日08：00 500hpa，副高缓慢东退南落，贝加尔湖西部高压脊加强东伸，脊前冷空气加强南下，高空槽加深，使贝加尔湖高压脊为东北-西南向，南支槽东移，与北部高空槽结合形成南北阶梯槽。700和850hpa，子华北地区有暖脊配合暖切变线伸向辽宁省，在副高外围西北侧建立低空西南急流，强大的水汽输送带引导暖湿气流向东北方向输送，同时提供了动力抬升条件。伴随高空槽东移的强空冷空气与副高后部暖湿气流在辽宁省中部交汇；21日20：00切变线加强，铁岭地区降水加强。地面系统，20日08:00后辽宁省处在弱气压场中，辽宁北部铁岭地区为弱低压控制江淮地区倒槽维持；21日02:00南部倒槽开始缓慢北上，14:00北界进入辽宁南部，17:00倒槽与北部低压打通，形成狭长低压带，形成强辐合，导致铁岭地区降水加大。这种高低空形势配置使该地区出现了暴雨-大暴雨天气。22日08:00后，副高东撤，地面倒槽东移，相应切变东移减弱，对铁岭地区影响减弱，13:00后该地区降水逐渐结束。

2.2 地面形势

由图4可见，8月19日20:00，在辽宁以西蒙古地区有蒙古冷锋东移，中心强度为1000.0hPa,在江淮一带有倒槽系统生成向东发展；20日20:00，蒙古冷锋东移影响辽宁省西部锦州、朝阳、葫芦岛地区，中心强度减弱为1002.5hPa；21日20:00，蒙古冷锋东移北上进入龙江、吉林等地区，南部倒槽系统加强北上至渤海，辽宁南部地区处于倒槽系统顶部，此时锦州地区天气实况出现了较强降水。

图4 2010年8月19日20:00～21日20:00地面形势

3物理量分析

3.1水汽条件

此次降水过程中，西南低空急流的建立是强降水天气形成的有利的水汽通道，700pa到850pa中低层图上，19日08为中到大雨，21日08时，副热带高压西侧出现最大风速轴，伸直辽宁中部，风速16至18m/s，同时形成西南低空急流，20时，副高西的侧风速不断增大，西侧低空急流的维持或增强为暴雨的发生提供了有利的水汽通道，此降水阶段显示的水汽通量值最大，700pa并有强中心存在，受共同影响暴雨天气形成，22日08时，西南低空急流强度渐弱，位置东移，水汽通量值减小，降水也随之减弱并逐渐结束。由此可见，急流的形成有利水汽输送，低空急流为此次暴雨过程的出现提供了充沛的水汽条件。

3.2动力条件

在这次持续暴雨的过程中，19日08至20时、21日14时至22日08时，850hpa至500hpa之间分别有2个强降水阶段，其中在19日08时后，600至700hpa存在一垂直速度中心，中心值为25至28hpa/s，上升运动区较浅，上升运动偏弱，对应该时段降水持续时间短。21至22日400hpa以下均为上升运动，尤其在21日20时前后上升运动强盛，且600至700hpa上还存在一个中心值高达70至77hpa/s的强垂直速度中心，上升运动区深厚、上升运动强烈促使开原市发生强降水过程，以靠山镇降水量最大，3h降水量达到了84mm。可见强而深厚的上升运动对于降水区域出现较强降水十分有利。

3.3 热力条件

假设当位温是表征大气温度、压力、湿度的综合特征量，反映大气的温湿特征和垂直运动。19日08：00开始就有一个向铁岭地区伸展的西南暖舌生成不断发展，17:00暖舌到达辽宁中部，中心值达345K，该地区位于高能顶部，有利于强降水，对于该地区南部降水有。21日08:00，假设】相当位温密集线辽东半岛和山东半岛呈东北-西南向，暖舌偏东；20:00假相当温密线北抬，辽宁中北部形成较宽的峰区，铁岭地区位于强而宽的假相当位温线峰区中，位温345K的暖舌顶部伸展至41°N、123°E附近，低层高湿不稳定能量与中下层向下渗透的冷空气，导致中低层位势不稳定，为此次暴雨提供了一定的热力条件。铁岭地区强降水出现在西南向东北伸展的暖湿舌的顶部，湿舌左内侧偏锋区一侧，峰区越强暖湿程度越高，暴雨强度越大。

3.4 不稳定条件

在汛期预报中，k指数通常用于大气温度、湿度及压力综合特征量的分析，k指数可反映大气层结稳定程度，k指数值越大表明大气层结越不稳定，7至8月份，当k指数稳定维持并不断蹭高的状态说明开原市具有发生大到暴雨天气所需的大量的、持续的不稳定能量，有利于产生强降水。21日08时k指数为32℃，20时达到37℃，22日08时又为35℃，开原市大气结层一直处于不稳定状态，与暴雨发生时段十分吻合。

3.5 水汽通量

用T213水汽通量来诊断铁岭地区的降水中心与强降水时间的关系发现，水汽通量的特征与强降水时间对应更明显，明显好于垂直速度和散度。700hPa水汽通量突然下降的时间与产生强降水的时间对应，这可以作为估计降水时间的一个有利的判断。为了便于讨论，把900至800hPa每小时的水汽输送量全部转化为液态水后降到对应区域可产生的降水量定义为850hPa仿降水量(mm/h),同理定义800至650hPa为700hPa仿降水量，650至400hPa为500hPa仿降水量。850hPa小网格正仿可降水量大于大网格，500hPa负仿可降水量小网格小于大网格，说明小网格辐合辐射明显强于大网格，辐合辐射强中心位于小网格内。此外，850、700、500hPa三层仿可降水量之和远大于实测降水量，且降水前后各层的仿可降水量变化不大，而降水前后三层的仿可降水量相差较大，且仿可降水量差与辐合辐射相关。所以暴雨区，散度项对降水量的影响是主要的，平流项作用较小。当850、700、500hPa三层的水汽输送相差较大，辐合辐散抽吸能力强，降水强度大。

4.卫星云图

从18日30:00开始横亘河套、长江的西南水汽通道已经初步建立，从台湾到河套地区的东南水汽通道上不断有对流云团发展西北上；19日00:00，西南水汽通道加强，云团沿着云带不断东移北上，东南水汽逐渐减弱消退，但从云图上反映出东南沿海有热带系统生成移动；08:00，在山西至山东之间有一块明亮线形云带迅速生成东移北上；20:00，形成一条东北—西南向长约1km的典型MCC对流云带(图5)，在对流云带上不断有对流云团发展、减弱、消亡、再生成发展，呈现出明显的列车形状运行状态，主要的移动方向为东北。20日07:00，强云团入渤海在营口地区登陆，同时水汽通道减弱断开，20日白天实况降水出现空档时段；20:00，水汽通道再次迅速建立，线状云团不断生成加强北上；21日白天水汽通道再次减弱，降水也随之减弱；21日午后水汽通道又一次加强，水汽宽度较前一天明显减小，22日07:30，云图上切变线云系东移至辽宁东部，锦州降水主要受后部高空槽云系影响，降水强度逐渐减弱结束。

图5 2010年8月19日20:30卫星云图 5 雷达分析

19至22日降水主要为副高外围的稳定性降水，回波强度为40至45dBz，19日降水回波面积小，持续时间短，偏强，东移过程中逐渐影响铁岭地区，21至22日降水回波偏强，影响范围大，稳定少动。强回波出现的时间和持续时间与强降水时间和落区吻合，强回波最长持续时间为1至2小时，但不断有弱回波加强，回波带基本稳定，影响时间较长，造成了该地区暴雨天气。数值预报产品

6.1 欧洲中心

500hPa高空槽位置强度移动路径、低空切变线生成发展、副热带高压东退南落等天气趋势预报相当准确，特别是低空切变线沿着副热带高压西侧西南气流东北上在营口登陆的形势预报与实况完全吻合；500hPa涡度场18日20:00 72h预报场锦州葫芦岛一线处于涡度场高值区，与水汽输送带位置相配合，说明暴雨产生的动力条件充分。200hPa高空场锦州19日20:00～20日20:00一直位于高空急流的右侧，有利于锦州地区强降水的产生。850hPa风场预报分析发现，19日20:00低空急流初步建立，20日20:00急流发展东移北上。地面蒙古冷锋位置、强度、移动路径预报准确，南部倒槽系统位置偏南且强度偏弱，预报与实况相差较大。6.2 T639 500hPa高空形势预报场分析得出，高空槽位置较实况偏北，冷空气强度偏弱，副热带高压强度、位置发展趋势预报准确；850hPa风场分析发现，低空切变线20日生成位置偏北，20日20:00～21日20:00切变线基本偏东方向移动，与实况切变线东移北上有一定偏差，切变线从营口登陆、低空急流的发展变化较为准确。降水预报分析(图6)，18日20:00 24h预报锦州西南部为暴雨区域，锦州降水为小到中雨量级；

48、72h预报锦州处于50.0～100.0mm；总体降水预报与实况较为接近，仅72 h预报即21日20:00以后降水量大一个量级，预报暴雨实况为大雨偏差较大。总体来看，降水的预报有很好的指示意义。

图6 2010年8月18日20:0024h(a)、48h(b)和72h(c)T639降水预报 小结

（1）此次暴雨天气过程由前后2个降水阶段，前一阶段降水主要受高空槽和地面蒙古冷锋影响，后一阶段降水主要受高空槽和副热带高压后部切变影响。

（2）高空冷空气、低空切变线、低空急流、副热带高压及其相互之间的耦合作用是造成这次暴雨天气的主要影响系统和原因。

（3）云图分析发现，此次天气过程水汽通道维持时间长达84h，在水汽通道的对流云带上不断有对流云团发展、减弱、消亡、再生成发展，呈现出明显的列车形状运行状态，云图呈现的加强和减弱与实况降水非常吻合。

（4）数值预报产品对产生暴雨的高空、地面形势预报较为准确，特别是副高东退南落趋势预报准确；欧洲中心预报场形势与实况吻合较好，风场分析低空急流、低空切变线位置、移动路径和实况比较一致；T639的形势预报有一定偏差，降水预报指示作用较好。参考文献

[1] 林建.2009年8月29日黄淮和西南地区不同性质暴雨特征分析[J].气象,2011,37(3):276－284.[2] 张晓东.2009年7月17日唐山地区强降水成因分析[J].气象与环境学报,2011,27(1):48－53.[3] 伍荣生.现代天气学原理[M].北京:高等教育出版社,1999:136－140.[4] 朱乾根,林锦瑞,寿绍文,等.天气学原理和方法[M].北京:气象出版社,1992.

第二篇：毕业设计(论文)外文文献翻译要求

毕业设计（论文）外文文献翻译要求

根据《浙江省教育厅高教处关于对高等学校2004届本专科学生毕业设计（论文）进行抽查的通知》的评审要求，“本科毕业论文要求翻译外文文献2篇以上”。为提高毕业论文（设计）的质量，并与教育厅评审要求相一致，经研究决定，2005届毕业论文（设计）要求翻译2篇外文文献，外文字符不少于1.5万, 每篇外文文献翻译的中文字数一般要求2000－3000左右。

翻译的外文文献应主要选自学术期刊、学术会议的文章、有关著作及其他相关材料，应与毕业论文（设计）主题相关，并作为外文参考文献列入毕业论文（设计）的参考文献。并在每篇中文译文首页用“脚注”形式注明原文作者及出处，中文译文后应附外文原文。中文译文的基本撰写格式为题目采用小三号黑体字居中打印，正文采用宋体五号字，行间距一般为固定值20磅，标准字符间距。

湖州师范学院（求真学院）

毕业设计（论文）外文文献翻译

毕业设计（论文）题目

翻译（1）题目

翻译（2）题目

学院 专业 姓名 班级 学号 指导教师

第三篇：4毕业设计(论文)外文文献翻译范文

黄石理工学院毕业设计（论文）外文文献翻译

模糊控制理论

摘自 维基百科 2011年11月20日

概述

模糊逻辑广泛适用于机械控制。这个词本身激发一个一定的怀疑,试探相当于“仓促的逻辑”或“虚假的逻辑”,但“模糊”不是指一个部分缺乏严格性的方法,而这样的事实,即逻辑涉及能处理的概念,不能被表达为“对”或“否”,而是因为“部分真实”。虽然遗传算法和神经网络可以执行一样模糊逻辑在很多情况下,模糊逻辑的优点是解决这个问题的方法,能够被铸造方面接线员能了解,以便他们的经验,可用于设计的控制器。这让它更容易完成机械化已成功由人执行。

历史以及应用

模糊逻辑首先被提出是有Lotfi在加州大学伯克利分校在1965年的一篇论文。他阐述了他的观点在1973年的一篇论文的概念,介绍了语言变量”,在这篇文章中相当于一个变量定义为一个模糊集合。其他研究打乱了,第二次工业应用中,水泥窑建在丹麦,即将到来的在线1975。

模糊系统在很大程度上在美国被忽略了,因为他们更多关注的是人工智能，一个被过分吹嘘的领域，尤其是在1980年中期年代,导致在诚信缺失的商业领域。

然而日本人对这个却没有偏见和忽略，模糊系统引发日立的Seiji Yasunobu和Soji Yasunobu Miyamoto的兴趣。,他于1985年的模拟,证明了模糊控制系统对仙台铁路的控制的优越性。他们的想法是被接受了,并将模糊系统用来控制加速、制动、和停车，当线于1987年开业。

1987年另一项促进模糊系统的兴趣。在一个国际会议在东京的模糊研究那一年,Yamakawa论证<使用模糊控制,通过一系列简单的专用模糊逻辑芯片,在一个“倒立摆“实验。这是一个经典的控制问题,在这一过程中,车辆努力保持杆安装在顶部用铰链正直来回移动。

这次展示给观察者家们留下了深刻的印象,以及后来的实验,他登上一Yamakawa酒杯包含水或甚至一只活老鼠的顶部的钟摆。该系统在两种情况下,保持稳定。Yamakawa最终继续组织自己的fuzzy-systems研究实验室帮助利用自己的专利在田地里的时候。

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展示之后,日本工程师开发出了大范围的模糊系统用于工业领域和消费领域的应用。1988年,日本建立了国际模糊工程实验室,建立合作安排48公司进行模糊控制的研究。

松下吸尘器使用微控制器运行模糊算法去控制传感器和调整吸尘力。日立洗衣机用模糊控制器Load-Weight,Fabric-Mix和尘土传感器及自动设定洗涤周期来最佳利用电能、水和洗涤剂。

佳能研制出的一种上相机使用电荷耦合器件(CCD)测量中的图像清晰的六个区域其视野和使用提供的信息来决定是否这个影像在焦点上(清晰)。它也可以追踪变化的速率在镜头运动的重点,以及它的速度以防止控制超调。相机的模糊控制系统采用12输入,6个输入了解解现行清晰所提供的数据和其他6个输入测量CCD镜头的变化率的运动。输出的位置是镜头。模糊控制系统应用13条规则,需要1.1 千字节记忆信息。

另外一个例子是,三菱工业空调设计采用25加热规则和25冷却规则。温度传感器提供输入,输出一个控制逆变器,一个压缩机气阀,风扇电机。和以前的设计相比,新设计的模糊控制器增加五次加热冷却速度,降低能耗24%,增加温度稳定性的一个因素两个,使用较少的传感器。

日本人对模糊逻辑的人情是反映在很广泛的应用范围上,他们一直在研究或实现:例如个性和笔迹识别光学模糊系统,机器人,声控机器人直升飞机。

模糊系统的相关研究工作也在美国和欧洲进行着。美国环境保护署分析了模糊控制节能电动机,美国国家航空和宇宙航行局研究了模糊控制自动太空对接。仿真结果表明,模糊控制系统可大大降低燃料消耗。如波音公司、通用汽车、艾伦-布拉德利、克莱斯勒、伊顿,和漩涡了模糊逻辑用于低功率冰箱、改善汽车变速箱。在1995年美泰克公司推出的一个“聪明” 基于模糊控制器洗碗机，“一站式感应模块”包括热敏电阻器,用来温度测量;电导率传感器,用来测量离子洗涤剂水平存在于洗;分散和浊度传感器用来检测透射光测量失禁的洗涤,以及一个磁致伸缩传感器来读取旋转速率。这个系统确定最优洗周期任何载荷,获得最佳的结果用最少的能源、洗涤剂、和水。

研究和开发还继续模糊应用软件,作为反对固件设计,包括模糊专家系统模糊逻辑与整合神经网络和所谓的自适应遗传软件系统,其最终目的是建立“自主学习”模糊控制系统。

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模糊集

输入变量在一个模糊控制系统是集映射到一般由类似的隶属度函数,称为“模糊集”。转换的过程中,一个干脆利落的输入值模糊值称为“模糊化”。

一个控制系统也有各种不同的类型开关或“开关”,连同它的模拟输入输入,而这样的开关输入当然总有一个真实的价值等于要么1或0,但该方案能对付他们,简单的模糊函数,要么发生一个值或另一个。

赋予了“映射输入变量的隶属函数和进入真理价值,单片机然后做出决定为采取何种行动基于一套“规则”,每一组的形式。

在一个例子里,有两个输入变量是“刹车温度”和“速度”,定义为模糊集值。输出变量,“制动压力” ,也定义为一个模糊集,有价值观像“静”、“稍微增大” “略微下降”,等等。

这条规则本身很莫名其妙,因为它看起来好像可以使用，会干扰到与模糊,但要记住,这个决定是基于一套规则。

所有的规则都调用申请,使用模糊隶属度函数和诚实得到输入值,确定结果的规则。这个结果将被映射成一个隶属函数和控制输出变量的真值。

这些结果相结合,给出了具体的(“脆”)的答案,实际的制动压力,一个过程被称为解模糊化，结合了模糊操作规则 “推理“描述”模糊专家系统”。

传统的控制系统是基于数学模型的控制系统,描述了使用一个或更多微分方程确定系统回应其输入。这类系统通常被作为“PID控制器”他们是产品的数十年的发展建设和理论分析,是非常有效的。

如果PID和其他传统的控制系统是如此的先进,何必还要模糊控制吗?它有一些优点。在许多情况下,数学模型的控制过程可能不存在,或太“贵”的认识论的计算机处理能力和内存,与系统的基于经验规则可能更有效。

此外,模糊逻辑都适合低成本实现基于廉价的传感器、低分辨率模拟/数字转换器,或8位单片机芯片one-chip 4比特。这种系统可以很容易地通过增加新的规则升级来提高性能或添加新功能。在许多情况下,模糊控制可以用来改善现有的传统控制器系统通过增加了额外的情报电流控制方法。

模糊控的细节

模糊控制器是很简单的理念上。它们是由一个输入阶段,一个处理阶段,一个输

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出阶段。地图传感器输入级或其他输入,比如开关等等,到合适的隶属函数和真理的价值。每一个适当的加工阶段调用规则和产生的结果对每个人来说,然后结合结果的规则。最后,将结果输出阶段相结合的具体控制输出回他的价值。

最常见的形状是三角形的隶属度函数,尽管梯形和贝尔曲线也使用,但其形状通常比数量更重要曲线及其位置。从三人至七人通常是适当的覆盖曲线所需要的范围的一个输入值,或“宇宙的话语“在模糊术语。

作为讨论之前,加工阶段是基于规则的集合的形式逻辑IFThen规则。作为一个例子,解释一个规则,因为如果(温度是“冷”),那么(加热器是“高”)由第一阶表达式冷(x)→高(y)和假设r是一个输入这样冷(r)是假的。然后公式冷(r)→高(t)是适用于任何一个师,因此任何不正确的控制提供了一种给r。很明显,如果我们考虑系统的先例的规则类定义一个分区这样一个自相矛盾的现象不会出现。在任何情况下它有时是不考虑两个变量x和y在一条规则没有某种功能的依赖。严谨的逻辑正当化中给出的模糊控制Hajek的书,被描绘成一个模糊控制理论的基本Hajek逻辑。在2005 Gerla模糊控制逻辑方法,提出了一种基于以下的想法。f模糊函数表示的系统与模糊控制相结合,即:给定输入r,s(y)f(r,y)是模糊集合可能的输出。然后给出一个可能的输出的t,我们把f(r,t)为真理程度的表示。更多的是任何系统的If-Then规则可转化为一个模糊的程序,在这种情况下模糊函数f模糊谓词的解释很好(x,y)在相关的最小模糊Herbrand

模型。以这样一种方式成为一个章模糊控制的模糊逻辑编程。学习过程成为一个问题属于归纳逻辑理论。

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Fuzzy Control From Wikipedia November 2011

Overview

Fuzzy logic is widely used in machine control.The term itself inspires a certain skepticism, sounding equivalent to ”half-baked logic“ or ”bogus logic“, but the ”fuzzy“ part does not refer to a lack of rigour in the method, rather to the fact that the logic involved can deal with concepts that cannot be expressed as ”true“ or ”false“ but rather as ”partially true“.Although genetic algorithms and neural networks can perform just as well as fuzzy logic in many cases, fuzzy logic has the advantage that the solution to the problem can be cast in terms that human operators can understand, so that their experience can be used in the design of the controller.This makes it easier to mechanize tasks that are already successfully performed by humans.History and applications

Fuzzy logic was first proposed by Lotfi A.Zadeh of the University of California at Berkeley in a 1965 paper.He elaborated on his ideas in a 1973 paper that introduced the concept of ”linguistic variables“, which in this article equates to a variable defined as a fuzzy set.Other research followed, with the first industrial application, a cement kiln built in Denmark, coming on line in 1975.Fuzzy systems were largely ignored in the U.S.because they were associated with artificial intelligence, a field that periodically oversells itself, especially in the mid-1980s, resulting in a lack of credibility within the commercial domain.The Japanese did not have this prejudice.Interest in fuzzy systems was sparked by Seiji Yasunobu and Soji Miyamoto of Hitachi, who in 1985 provided simulations that demonstrated the superiority of fuzzy control systems for the Sendai railway.Their ideas were adopted, and fuzzy systems were used to control accelerating, braking, and stopping when the line opened in 1987.Another event in 1987 helped promote interest in fuzzy systems.During an international meeting of fuzzy researchers in Tokyo that year, Takeshi Yamakawa demonstrated the use of fuzzy control, through a set of simple dedicated fuzzy logic chips, in an ”inverted pendulum“ experiment.This is a classic control problem, in which a vehicle tries to keep a pole mounted on its top by a hinge upright by moving back and forth.Observers were impressed with this demonstration, as well as later experiments by Yamakawa in which he mounted a wine glass containing water or even a live mouse to the top of the pendulum.The system maintained stability in both cases.Yamakawa eventually went on to organize his own fuzzy-systems research lab to help exploit his patents in the field.Following such demonstrations, Japanese engineers developed a wide range of fuzzy systems for both industrial and consumer applications.In 1988 Japan established

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the Laboratory for International Fuzzy Engineering(LIFE), a cooperative arrangement between 48 companies to pursue fuzzy research.Matsushita vacuum cleaners use micro controllers running fuzzy algorithms to interrogate dust sensors and adjust suction power accordingly.Hitachi washing machines use fuzzy controllers to load-weight, fabric-mix, and dirt sensors and automatically set the wash cycle for the best use of power, water, and detergent.Canon developed an autofocusing camera that uses a charge-coupled device(CCD)to measure the clarity of the image in six regions of its field of view and use the information provided to determine if the image is in focus.It also tracks the rate of change of lens movement during focusing, and controls its speed to prevent overshoot.The camera's fuzzy control system uses 12 inputs: 6 to obtain the current clarity data provided by the CCD and 6 to measure the rate of change of lens movement.The output is the position of the lens.The fuzzy control system uses 13 rules and requires 1.1 kilobytes of memory.As another example of a practical system, an industrial air conditioner designed by Mitsubishi uses 25 heating rules and 25 cooling rules.A temperature sensor provides input, with control outputs fed to an inverter, a compressor valve, and a fan motor.Compared to the previous design, the fuzzy controller heats and cools five times faster, reduces power consumption by 24%, increases temperature stability by a factor of two, and uses fewer sensors.The enthusiasm of the Japanese for fuzzy logic is reflected in the wide range of other applications they have investigated or implemented: character and handwriting recognition;optical fuzzy systems;robots, voice-controlled robot helicopters Work on fuzzy systems is also proceeding in the US and Europe.The US Environmental Protection Agency has investigated fuzzy control for energy-efficient motors, and NASA has studied fuzzy control for automated space docking: simulations show that a fuzzy control system can greatly reduce fuel consumption.Firms such as Boeing, General Motors, Allen-Bradley, Chrysler, Eaton, and Whirlpool have worked on fuzzy logic for use in low-power refrigerators, improved automotive transmissions, and energy-efficient electric motors.In 1995 Maytag introduced an ”intelligent“ dishwasher based on a fuzzy controller and a ”one-stop sensing module“ that combines a thermistor, for temperature measurement;a conductivity sensor, to measure detergent level from the ions present in the wash;a turbidity sensor that measures scattered and transmitted light to measure the soiling of the wash;and a magnetostrictive sensor to read spin rate.The system determines the optimum wash cycle for any load to obtain the best results with the least amount of energy, detergent, and water.Research and development is also continuing on fuzzy applications in software, as opposed to firmware, design, including fuzzy expert systems and integration of fuzzy logic with neural-network and so-called adaptive ”genetic“ software systems, with the ultimate goal of building ”self-learning“ fuzzy control systems.黄石理工学院毕业设计（论文）外文文献翻译

Fuzzy sets

The input variables in a fuzzy control system are in general mapped into by sets of membership functions similar to this, known as ”fuzzy sets“.The process of converting a crisp input value to a fuzzy value is called ”fuzzification“.A control system may also have various types of switch, or ”ON-OFF“, inputs along with its analog inputs, and such switch inputs of course will always have a truth value equal to either 1 or 0, but the scheme can deal with them as simplified fuzzy functions that happen to be either one value or another.Given ”mappings“ of input variables into membership functions and truth values, the microcontroller then makes decisions for what action to take based on a set of ”rules“, each of the form.In one example, the two input variables are ”brake temperature“ and ”speed“ that have values defined as fuzzy sets.The output variable, ”brake pressure“, is also defined by a fuzzy set that can have values like ”static“, ”slightly increased“, ”slightly decreased“, and so on.This rule by itself is very puzzling since it looks like it could be used without bothering with fuzzy logic, but remember that the decision is based on a set of rules:

All the rules that apply are invoked, using the membership functions and truth values obtained from the inputs, to determine the result of the rule.This result in turn will be mapped into a membership function and truth value controlling the output variable.These results are combined to give a specific(”crisp“)answer, the actual brake pressure, a procedure known as ”defuzzification“.This combination of fuzzy operations and rule-based ”inference“ describes a ”fuzzy expert system“.Traditional control systems are based on mathematical models in which the control system is described using one or more differential equations that define the system response to its inputs.Such systems are often implemented as ”PID controllers“(proportional-integral-derivative controllers).They are the products of decades of development and theoretical analysis, and are highly effective.If PID and other traditional control systems are so well-developed, why bother with fuzzy control? It has some advantages.In many cases, the mathematical model of the control process may not exist, or may be too ”expensive“ in terms of computer processing power and memory, and a system based on empirical rules may be more effective.Furthermore, fuzzy logic is well suited to low-cost implementations based on cheap sensors, low-resolution analog-to-digital converters, and 4-bit or 8-bit one-chip microcontroller chips.Such systems can be easily upgraded by adding new rules to improve performance or add new features.In many cases, fuzzy control can be used to improve existing traditional controller systems by adding an extra layer of intelligence to the current control method.黄石理工学院毕业设计（论文）外文文献翻译

Fuzzy control in detail

Fuzzy controllers are very simple conceptually.They consist of an input stage, a processing stage, and an output stage.The input stage maps sensor or other inputs, such as switches, thumbwheels, and so on, to the appropriate membership functions and truth values.The processing stage invokes each appropriate rule and generates a result for each, then combines the results of the rules.Finally, the output stage converts the combined result back into a specific control output value.The most common shape of membership functions is triangular, although trapezoidal and bell curves are also used, but the shape is generally less important than the number of curves and their placement.From three to seven curves are generally appropriate to cover the required range of an input value, or the ”universe of discourse“ in fuzzy jargon.As discussed earlier, the processing stage is based on a collection of logic rules in the form of IF-THEN statements, where the IF part is called the ”antecedent“ and the THEN part is called the ”consequent“.This rule uses the truth value of the ”temperature“ input, which is some truth value of ”cold“, to generate a result in the fuzzy set for the ”heater“ output, which is some value of ”high“.This result is used with the results of other rules to finally generate the crisp composite output.Obviously, the greater the truth value of ”cold“, the higher the truth value of ”high“, though this does not necessarily mean that the output itself will be set to ”high“ since this is only one rule among many.In some cases, the membership functions can be modified by ”hedges“ that are equivalent to adjectives.Common hedges include ”about“, ”near“, ”close to“, ”approximately“, ”very“, ”slightly“, ”too“, ”extremely“, and ”somewhat“.These operations may have precise definitions, though the definitions can vary considerably between different implementations.”Very“, for one example, squares membership functions;since the membership values are always less than 1, this narrows the membership function.”Extremely“ cubes the values to give greater narrowing, while ”somewhat“ broadens the function by taking the square root.In practice, the fuzzy rule sets usually have several antecedents that are combined using fuzzy operators, such as AND, OR, and NOT, though again the definitions tend to vary: AND, in one popular definition, simply uses the minimum weight of all the antecedents, while OR uses the maximum value.There is also a NOT operator that subtracts a membership function from 1 to give the ”complementary“ function.There are several ways to define the result of a rule, but one of the most common and simplest is the ”max-min“ inference method, in which the output membership function is given the truth value generated by the premise.Rules can be solved in parallel in hardware, or sequentially in software.The results of all the rules that have fired are ”defuzzified“ to a crisp value by one of several methods.There are dozens in theory, each with various advantages and drawbacks.The ”centroid“ method is very popular, in which the ”center of mass“ of the result provides the crisp value.Another approach is the ”height“ method, which takes the value of the biggest contributor.The centroid method favors the rule with the output of

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greatest area, while the height method obviously favors the rule with the greatest output value.The diagram below demonstrates max-min inferring and centroid defuzzification for a system with input variables ”x“, ”y“, and ”z“ and an output variable ”n“.Note that ”mu“ is standard fuzzy-logic nomenclature for ”truth value“:

Fuzzy control system design is based on empirical methods, basically a methodical approach to trial-and-error.The general process is as follows:

1.Document the system's operational specifications and inputs and outputs.2.Document the fuzzy sets for the inputs.3.Document the rule set.4.Determine the defuzzification method.5.Run through test suite to validate system, adjust details as required.6.Complete document and release to production.Logical interpretation of fuzzy control In spite of the appearance there are several difficulties to give a rigorous logical interpretation of the IF-THEN rules.As an example, interpret a rule as IF(temperature is ”cold“)THEN(heater is ”high“)by the first order formula Cold(x)→High(y)and assume that r is an input such that Cold(r)is false.Then the formula Cold(r)→High(t)is true for any t and therefore any t gives a correct control given r.Obviously, if we consider systems of rules in which the class antecedent define a partition such a paradoxical phenomenon does not arise.In any case it is sometimes unsatisfactory to consider two variables x and y in a rule without some kind of functional dependence.A rigorous logical justification of fuzzy control is given in Hájek's book ,where fuzzy control is represented as a theory of Hájek's basic logic.Also in Gerla 2005 a logical approach to fuzzy control is proposed based on the following idea.Denote by f the fuzzy function associated with the fuzzy control system, i.e., given the input r, s(y)= f(r,y)is the fuzzy set of possible outputs.Then given a possible output 't', we interpret f(r,t)as the truth degree of the claim ”t is a good answer given r".More formally, any system of IF-THEN rules can be translate into a fuzzy program in such a way that the fuzzy function f is the interpretation of a vague predicate Good(x,y)in the associated least fuzzy Herbrand model.In such a way fuzzy control becomes a chapter of fuzzy logic programming.The learning process becomes a question belonging to inductive logic theory.

第四篇：发动机类外文文献翻译(中文)

.轻型发动机设计方案

摘要：

在过去的一些年里，新一代汽车发动机燃油效率并不是像我们预料中的那样会有所降低。其原因：汽车重量的增加。通过对汽车发动机整车重量以及部分重量的分析知：曲轴箱作为一个单一部件具有潜在的可减少重量的部件，这篇论文讲述的是通过利用轻型材料和现代的设计手段减少发动机重量的方法。

将轻型材料应用于曲轴箱设计构思中包含着广泛的设计理念，这种设计理念就是尽最大可能利用被选材料所具有的可能性去减少汽车重量，以下我将详细的谈论关于直列式和V-型发动机特殊方法的构思，发动机重量减轻也可以利用中小型发动机来代替又大又重的发动机，现代技术以被应用于现存的发动机设计构思中从而增加发动机功率重量比，使发动机性能得到提高因此它的市场价值也得到提高。

新型轻型发动机设计方案中有一个重要方面就是与传统发动机设计理念相比要尽量减小发动机零部件数量，因为这样对于减少整车重量有着非常重要作用。

介绍：

汽车在生态方面和将来继续充当普通交通工具的要求已经显著提高尤其在美国和欧洲。通过合法的要求使那些有压力的顾客在这方面得到缓解。必需考虑到这样的事实，对于燃油的消耗，排放，回收在利用这些中心问题要有一个回应。

在过去的一些年里，汽车发动机的发展取的了进步，使发动机功率得到了显著的提高同时在降低发动机燃油消耗和排放方面已经付出巨大的努力。通过应用直喷，废气涡轮增压和多气门技术于柴油发动机中，使发动机的性能得到显著提高。

新车取代与在它之前所有具有相类似功能车时，其新车发动机工作效率的提高并不是通过对原有车的有效改进。整个交通工具工作效率停滞不前甚至降低的原因是在过去的十五年里增加了15%~20%的车辆（图1）。尽管轻型材料的使用不断增长以及设计者有意识的向轻型结构方面设计但是重量减轻却被其他方面所弥补。读者可以通过以下方面得知：

多余的汽车外形 安全方面的改进

关于NVH舒适度方面的改进

持续性动力输出方面的提高以及汽车工作情况的改进 可靠性方面的改进

图1.交通工具重量减轻（由数据2反映）

车体增重并不是汽车发展的倒退。持续增长的顾客需求和严格标准要求向重型车方向发展，因此人们开始认识到消除这不利因素的最便利方式是减少车辆数量但是要保持发动机性能不变，所以曲轴箱引起我们特别注意因为它占整个发动机重量的21%~25%。大部分柴油机曲轴箱点火上峰值压力可达到16兆帕，在这样的压力下能够引起相当高的部分载荷。减少油耗，排放可以有利于改进车子的性能，也有利于降低车子零部件的制造成本。这篇论文讲述的是关于减轻现代高性能发动机的构思。图2显示的是典型2升排量汽油机核心部分示意图。一个显著的部分是曲轴箱，因为它具有将汽油机重量减轻10%～12%的可能性的部件。

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图2.发动机主要部分重量示意图

每种材料的使用情况都需要被改进，新的轻型材料的使用必须要从技术和经济性两个方面得以考虑。车体重量的减轻不仅仅局限于发动机的构思。

拥有大功率重量比和扭矩的发动机在减小发动机重量方面具有很大的可能性。对于现代柴油机能够达到最大功率强度所采用的直喷和废气涡轮增压技术是一项非常关键的技术。四气门技术应该被考虑到应用于缸径为75cm或更大直径的发动机上以便提高发动机功率重量比，但与此同时还得考虑到越来越严格的排放法规。图3表明在发动机生产周期是基于发动机结构的小改变来提高发动机的功率重量比来得以实现的。

通过诸如直喷和涡轮增压技术来进一步提高功率质量比和扭矩已经没有太大的空间了，因为有更严格的排放法规来限制。因此在将来从结构方面下手会使发动机获得更多的发展空间。应用轻型材料的设计理念于现代曲轴箱设计构思之中对于减轻车体重量是非常必要的。

图3.功率强度的提高

轻型材料的设计理念---不同单一或综合方案，它可以有效的应用于去减少典型车用发动机的重量。图4展示了四个有关轻型材料的设计方法。基本发动机构造，综合设计以及材料选择都是有很强的联系的因为它们与结构强度计算和有关声学方面有关联。

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图4.重量减轻方案

对于曲轴箱设计存在一个非常突出的边界条件就是生产过程和功能要求。创新的设计方法对于使轻型材料的优点得以发挥起着极其重要的作用。因为更高的材料成本，简单材料去取代那些高成本轻型材料铁，轻型材料的联合使用以及发动机和零部件的创新设计方法导致发动机更轻，零部件更便宜（图5）。

图5.部件的优化和轻型材料的成本

利用特殊的轻型材料去寻求最优化设计的努力经常被限制，因为额外的要求总是被强加在发动机家庭化设计中。例如专业生产线需要考虑到各个方面如令人厌烦的空间，顶部高度等要有连贯性，然而提高现存发动机市场份额也是很容易的，如可以通过材料替代但

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是要求被替代材料要具有机械制造性和装配过程连续性。完成一个重新设计仅需改变材料的性能。如图6所示。

图6.材料替代品CI→铝[3]

图7.AVL桁架系统构思的核心部位

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图8.顶部板面设计

曲轴箱设计修正在机械制造过程中具有适应性，同时在新的曲轴箱设计中要求有更多的修改自由空间，有一个曲轴箱采用AVL桁架系统构思来进行制造的例子[4]。AVL桁架系统在采用硬结构构思方面具有非常大的重量减轻的可能性。其它优点就是在声学方面和曲轴箱通风系统的整体性以及连接水平通道的油道设计方面。

首先这种桁架构思是采用压缩铅粉铁（以下简写为CGI）来设计曲轴箱[5]但与此同时也证实这个设计是基于灰铸铁曲轴箱[6，7和8]。

CGI曲轴箱中有一种敏感性材料被用于汽车顶部板面设计中，在图8中得到说明。有优良的声学效果和有可能减小顶部板面重量的板面最厚处约为10～14mm是应力集中区。较小的应力集中区域的壁厚约为3.5mm。在尽可能情况下采用轻型材料来作为曲轴箱凸缘区域最优化设计与那些通过付出昂贵的代价使壁厚达到最小化设计相比前者显得更好。]

图9.曲轴箱材料和设计的影响

材料选用构思---图9表明曲轴箱可能使用的材料，设计理念以及所选材料对零部件重量影响的一个变化范围。

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图10.直列式汽油机曲轴箱构思

CGI材料告诉我们：尽管CGI与氯具有相同的材料密度但是将其融于轻型材料设计方法中那么CGI材料大约能将所设计的曲轴箱重量减轻10%的可能性。所示的部件是采用特殊的构思方法设计。由有气体和螺栓力的含铁材料所制成的复杂钢骨架使整个气缸成为整体，同时对整个气缸盖和轴主要突出部位造成一定的威胁。通过对钢部分溶解知：密封钢外部是由铸造的薄金属构成的。对铝部分溶解知：其是由铝合金构成的。低成本曲轴箱构思的应用受到限制其原因是由于复杂的骨架致使形成额外成本。为高速柴油机选择唾手可得的轻型材料是比较容易的，可以通过制造CGI 来分别镶嵌或者用球墨铁镶嵌在包括气缸在内的每个主轴承壁上。

今天，用重量可以减轻40%的铝材料设计取代了过去用铁的设计方案，尤其使用含有氯的亚铅制成的铸形曲轴箱已经被证实对于大部分用次曲轴箱的发动机都可以将其溶解，之所以这种方案原因除了具有突出的重量减轻的可能性外，还有：

优越的热传导性

具有支持复杂和精致结构的先进制造工艺的可能性 具有整体性可能 更小公差范围 市场优势

镁，是应用于曲轴箱中最轻的材料，尤其将其用于高速柴油机设计中是极富挑战性。镁在自然界中是广泛存在的。对于大部分采用镁材料曲轴箱研究发现，它会对有益于曲轴箱的铝部分进行溶解，燃而根据材料所具有减小重量的可能性将镁和铝用于曲轴箱最小壁

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面处是不可能的。

用于典型发动机曲轴箱所选择的材料涉及到已被定义的参数以及如果满足发动机零部件性能需要所作出对材料的选择而引起的一些问题。表1主要材料的性能。结构硬度是由Young模数和材料密度之比来确定的。拉力和Young模数主要影响曲轴箱静力强度，主轴承所能承受的力以及气缸盖上的销子所产生的力。对于动力强度和可持续性峰值点火压力的主要参数是受材料的屈服强度来限制的。曲轴箱设计中材料的其它重要特性包括热传导率，机械制造性能，热屈服强度，在高温时爬坡阻力，湿度系数，热膨胀系数，抵抗冷却水、矿物油、盐水的腐蚀能力尤其是在重量减轻方面。

设计理念---汽油机直列式曲轴箱设计标准是具有高压力含氯的铸有铝的曲轴箱并且要具有大约4.5 mm厚的轴壳或者具有能进一步减轻重量现代化轻型曲轴箱的构思。以一种床板形式被安装的机轴（图10，左）具有能够进行对其外壁处理和连接着裙部的铝制梯形框架的设计构思（图10，右）。每个缸仍然可以通过铝套或者其它热传导套来代替氯衬套将其重量减轻大约0.5千克的可能性，同时取代氯衬套也有益于来自燃烧室的热进行更好的散发，从而可以避免在氯衬套与周围材料之间因热胀冷缩而形成沟槽。用镁取代曲轴箱以前所使用的材料可以进一步减轻重量。

图11.直列式柴油机曲轴箱构思

峰值燃烧上限压力可达到16兆帕的直列式柴油机曲轴箱所采用的普通衬套材料一般是氯。现代曲轴箱采用深裙部构思方法，正如所说的球墨铁（以下简写为SGI）轴承壁和铝制梯形框架。（图11，左）

曲轴箱设计理念是基于因工业发展而形成的占主导的AVL发发动机隧道式构思[11和

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12]，这种构思是从声学角度考虑的，因为主轴承会受到高燃烧气体所产生的力作用以及曲轴箱里的声波辐射。这种设计会导致主轴承发生相对柔性变化但是隧道式却能形成大扭矩和大的屈服硬度。第一台AVL-LEADER发动机模型所采用的是单隧道铸形曲轴箱，此结构对于现代化大排量发动机是不可采用的，因此所展示出来的最优化曲轴箱产品要求采用两隧道设计[13]，同时油泵、吸油管要求在梯子形框架内采用整体式。

图12.V-型发动机曲轴箱设计

铝合金在柴油机上的使用和铝制直列式家用发动机曲轴箱设计成功提供给我们联合化生产的机会。今天铝已经成为汽油机曲轴箱标准材料但是将铝广泛应用于高速柴油机仍然受到各种问题的捆饶如怎样解决主轴承壁应力集中问题，气缸套、顶部板面以及其它活动部件的扭弯问题。

有这样的零部件构思：在保证结构的高硬度情况下尽量减轻曲轴箱重量，经过调查发现砂型铸造铝或镁曲轴箱可以达到这种效果。如图11曲轴箱右边采用通销孔设计而曲轴箱采用镶嵌式床板并要求其具有支撑主轴承外壳功能的设计。在这些镶嵌中整体式线形突起部位也要能够去取代通销孔，同时这样也可以避免昂贵的装配工序。

表1.主要材料性质的比较

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最新产品V-型汽油发动机曲轴箱设计已经被完成。同样还有直列式汽油发动机曲轴箱是一种高压铸铝曲轴箱，同时其具有通过取代氯衬套来进一步减轻重量的床板。目前大部分V-型柴油发动机曲轴箱是采用氯衬套制成，因为它具有高峰值燃烧压力。通过机轴中心线和采用SGI轴承外缘深裙部设计独立平面的床板设计已经被证明是可行的构思。每个主轴承上都有四个插销同时每个轴承边缘上又额外增加了水平插销，这对于缓解轴承边缘上的载荷影响是非常重要的。由于CGI优秀的材料特性使我们想到了将其运用到V-型柴油发动机曲轴箱设计中。尤其在主轴承周围有高载荷影响情况下所采用的氯衬套其重量减轻问题已经被解决。对于V-型柴油发动机曲轴箱不同设计所面临解决问题的方法已经被用于有限元素分析法之中进行比较。

通过调查研究发现选择砂型铸造曲轴箱一般采用成90°角的V-型8缸发动机（图12，左）。有限元素分析法认为每个轴承壁上要用四根插销，为了减小主轴承热膨胀所带来的不利应该用大约4mm厚的轴承外壳来弥补。

图13.有限元素模型 有限元素分析法

有限元素分析法被广泛的运用于直列式和V-型发动机曲轴箱半缸3D设计中。有限元素模型法是由曲轴箱，床板部分，半轴承壳，气缸头以及轴承销组成（图13）。引起我们特别注意的是在主轴承壁周围的关键区域要进行持续性峰值燃烧压力计算。

不同变化的有限元素模型被负以静主轴承销力用来估算不同峰值燃烧压力同时还要考虑到发动机不同温度下动载荷。峰值燃烧压力受被估算的安全因素以及在静、动载荷情况

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下主轴承变形情形两方面限制。在这次调查研究发现不同变形必须采取笔筒的变形材料如AlSi9Cu3,AlSi10MgWa,砂型铸造镁合金用 SGI和CGI法镶嵌部分块，图14摘录了这些结果。先前的估算形成家用直列式柴油，汽油发动机高压铸形曲轴箱只能承受13.5兆帕最大压力，其床板采用增加镶嵌方法来分析。

图14.峰值燃烧压力极限（气缸内/核心部位=1.12）

通过调查研究发现当在没有使用砂型铸造镁合金时，直列式曲轴箱（图11，右）屈服峰值燃烧压力最大可达11.5兆帕，而AlSi9Cu3可最大承受13.0兆帕，如果在没有采取镶嵌方法情况下要想使承受压力达到14.5兆帕必须采用AlSi10MgWa.CGI或SGI镶嵌铝或镁合金基本结构中时可允许峰值燃烧压力达到15兆帕甚至更高。

V-型发动机曲轴箱设计与直列式发动机曲轴箱相比，铝镁合金的V-型发动机曲轴箱设计要求更多条件。每个主轴承要求承受两个气缸载荷而不是一个。对气缸盖和主轴承进行必要的力平衡补偿是不可能的。与直列式发动机曲轴箱相比强制减小V-型发动机曲轴箱峰值燃烧压力具有相同的效果。

由于它们上述的一些基本原理应用于以上的发动机设计中，V-型发动机可以允许更轻点但是其零部件成本将偏高。采用铸形CGI或 SGI骨架适应于将峰值燃烧压力提高到14.0兆帕甚至更高（图12，右）。对于缸头销和主轴承壁强度的弥补要求使用复杂的框架而不是对每个主轴承壁采用独立镶嵌。如果采用多部件喷雾式衬套、铝衬套或热表层而不是采用骨架整体室衬套那么可使曲轴箱重量减小0.5千克。概要/总结

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与采用最小壁厚的轻型材料相比，采用薄壁技术的含铁曲轴箱想进一步减轻重量已经受到限制。另外由于铅材料的密度小，汽油机、柴油机联合生产使铝合金的使用成为可能。现代曲轴箱应用轻型材料关键之处在于可以满足尤其是高速柴油机主轴承强度要求，满足缸套和顶部板面扭力的要求以及满足轻型曲轴箱声学要求。

将轻型材料应用于V-型发动机曲轴箱受限于可实现的强度。如果没有安装增加强度的装置的话，从有限元素分析法知，对于直列式发动机曲轴箱所承受最大压力为14.5兆帕而V-型发动机曲轴箱所能承受最高压力为14.0兆帕。在主轴承壁面上装有额外的镶嵌物（SGI或CGI）对于阻止现代化高速柴油机所产生的高峰值燃烧压力（15.0兆帕或更高）起着极其重要的作用。复杂的铸骨框架仅适用于V-型发动机曲轴箱因为在更高级的交通工具中允许使用材料更轻成本偏高的零部件。骨框架结构最适用于在主轴承壁存在两缸负载。气缸套在骨框架结构中最好被设计成整体式。

尤其对于高速柴油机将最轻型材料镁应用于曲轴箱设计中是极富挑战性的。我们还得继续对含镁材料曲轴箱设计进行研究探寻其潜能。

发动机轻型曲轴箱的发展不仅仅是被选择材料方面的问题，同时也是整个发动机构思和设计方面的问题。在这篇论文里所涉及的轻型材料正在被逐渐引进到许多产品设计中，被应用于轻型发动机曲轴箱设计尤其现代化高速柴油机设计中。

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第五篇：毕业设计(论文)外文翻译(原文)

毕业设计（论文）——外文翻译（原文）

NEWAPPLICATIONOFDATABASE

Relational databases have been in use for over two decades.A large portion of the applications of relational databases have been in the commercial world, supporting such tasks as transaction processing for banks and stock exchanges, sales and reservations for a variety of businesses, and inventory and payroll for almost of all companies.We study several new applications, which have become increasingly important in recent years.First.Decision-support system

As the online availability of data has grown, businesses have begun to exploit the available data to make better decisions about increase sales.We can extract much information for decision support by using simple SQL queries.Recently however, people have felt the need for better decision support based on data analysis and data mining, or knowledge discovery, using data from a variety of sources.Database applications can be broadly classified into transaction processing and decision support.Transaction-processing systems are widely used today, and companies have accumulated a vast amount of information generated by these systems.The term data mining refers loosely to finding relevant information, or “discovering knowledge,” from a large volume of data.Like knowledge discovery in artificial intelligence, data mining attempts to discover statistical rules and patterns automatically from data.However, data mining differs from machine learning in that it deals with large volumes of data, stored primarily on disk.Knowledge discovered from a database can be represented by a set of rules.We can discover rules from database using one of two models:

In the first model, the user is involved directly in the process of knowledge discovery.In the second model, the system is responsible for automatically discovering knowledge from the database, by detecting patterns and correlations in the data.Work on automatic discovery of rules has been influenced strongly by work in the artificial-intelligence community on machine learning.The main differences lie in the volume of data handled in databases, and in the need to access disk.Specialized data-mining algorithms have been developed to handle large volumes of disk-resident data efficiently.The manner in which rules are discovered depends on the class of data-mining application.We illustrate rule discovery using two application classes: classification and associations.Second.Spatial and Geographic Databases

Spatial databases store information related to spatial locations, and provide support for efficient querying and indexing based on spatial locations.Two types of spatial databases are particularly important:

Design databases, or computer-aided-design(CAD)databases, are spatial databases used to store design information about how objects---such as buildings, cars or aircraft---are constructed.Other important examples of computer-aided-design databases are integrated-circuit and electronic-device layouts.Geographic databases are spatial databases used to store geographic information, such as maps.Geographic databases are often called geographic information systems.Geographic data are spatial in nature, but differ from design data in certain ways.Maps and satellite images are typical examples of geographic data.Maps may provide not only location information-such

as boundaries, rivers and roads---but also much more detailed information associated with locations, such as elevation, soil type, land usage, and annual rainfall.Geographic data can be categorized into two types: raster data(such data consist a bit maps or pixel maps, in two or more dimensions.), vector data(vector data are constructed from basic geographic objects).Map data are often represented in vector format.Third.Multimedia Databases

Recently, there has been much interest in databases that store multimedia data, such as images, audio, and video.Today multimedia data typically are stored outside the database, in files systems.When the number of multimedia objects is relatively small, features provided by databases are usually not important.Database functionality becomes important when the number of multimedia objects stored is large.Issues such as transactional updates, querying facilities, and indexing then become important.Multimedia objects often have descriptive attributes, such as those indicating when they were created, who created them, and to what category they belong.One approach to building a database for such multimedia objects is to use database for storing the descriptive attributes, and for keeping track of the files in which the multimedia objects are stored.However, storing multimedia outside the database makes it harder to provide database functionality, such as indexing on the basis of actual multimedia data content.It can also lead to inconsistencies, such a file that is noted in the database, but whose contents are missing, or vice versa.It is therefore desirable to store the data themselves in the database.Forth.Mobility and Personal Databases

Large-scale commercial databases have traditionally been stored in central computing facilities.In the case of distributed database applications, there has usually been strong central database and network administration.Two technology trends have combined to create applications in which this assumption of central control and administration is not entirely correct:

1.The increasingly widespread use of personal computers, and, more important, of laptop or “notebook” computers.2.The development of a relatively low-cost wireless digital communication infrastructure, base on wireless local-area networks, cellular digital packet networks, and other technologies.Wireless computing creates a situation where machines no longer have fixed locations and network addresses.This complicates query processing, since it becomes difficult to determine the optimal location at which to materialize the result of a query.In some cases, the location of the user is a parameter of the query.A example is a traveler’s information system that provides data on hotels, roadside services, and the like to motorists.Queries about services that are ahead on the current route must be processed based on knowledge of the user’s location, direction of motion, and speed.Energy(battery power)is a scarce resource for mobile computers.This limitation influences many aspects of system design.Among the more interesting consequences of the need for energy efficiency is the use of scheduled data broadcasts to reduce the need for mobile system to transmit queries.Increasingly amounts of data may reside on machines administered by users, rather than by database administrators.Furthermore, these machines may, at times, be disconnected from the network.Summary

Decision-support systems are gaining importance, as companies realize the value of the on-line data collected by their on-line transaction-processing systems.Proposed extensions to SQL, such as the cube operation, help to support generation of summary data.Data mining seeks to discover

knowledge automatically, in the form of statistical rules and patterns from large databases.Data visualization systems help humans to discover such knowledge visually.Spatial databases are finding increasing use today to store computer-aided design data as well as geographic data.Design data are stored primarily as vector data;geographic data consist of a combination of vector and raster data.Multimedia databases are growing in importance.Issues such as similarity-based retrieval and delivery of data at guaranteed rates are topics of current research.Mobile computing systems have become common, leading to interest in database systems that can run on such systems.Query processing in such systems may involve lookups on server database.毕业设计（论文）——外文翻译（译文）

数据库的新应用

我们使用关系数据库已经有20多年了，关系数据库应用中有很大一部分都用于商业领域支持诸如银行和证券交易所的事务处理、各种业务的销售和预约，以及几乎所有公司都需要的财产目录和工资单管理。下面我们要研究几个新的应用，近年来它们变得越来越重要。

1、决策支持系统

由于越来越多的数据可联机获得，企业已开始利用这些可获得的数据来对自己的行动做出更好的决策，比如进什么货，以及如何最好的吸引顾客以提高销售额。我们可以通过使用简单的SQL查询语句提供大量用于决策支持的信息。但是，人们最近感到需要使用多种数据源的数据，以便在数据分析和数据挖掘（或知识发现）的基础上，更好的来做决策支持。

数据库应用从广义上可分为事务处理和决策支持两类。事务处理系统现在正被广泛使用，并且公司已经积累了大量由这类系统产生的信息。

数据挖掘这个概念广义上讲是指从大量数据中发现有关信息，或“发现知识”。与人工智能中的知识发现类似，数据挖掘试图自动从数据中发现统计规则和模式。但是，数据挖掘和机器学习的不同在于它处理的是大量数据，它们主要存储在磁盘上。

从数据库中发现的知识可以用一个规则集表示。我们用如下两个模型之一从数据库中发现规则：

● 在第一个模型中，用户直接参与知识发现的过程

● 在第二个模型中，系统通过检测数据的模式和相互关系，自动从数据库中发现知识。有关自动发现规则的研究很大程度上是受人工智能领域在知识学习方面研究的影响。其主要的区别在于数据库中处理的数据量，以及是否需要访问磁盘。已经有一些具体的数据挖掘算法用于高效地处理放在磁盘上的大量数据。

规则发现的方式依赖于数据挖掘应用的类型。我们用两类应用阐述规则发现：分类和关联。

2、空间和地理数据库

空间数据库存储有关空间位置的信息，并且对高效查询和基于空间位置的索引提供支持。有两种空间数据库特别重要：

● 设计数据库或计算机辅助设计（CAD）数据库是用于存储设计信息的空间数据库，这些信息主要是关于物体（如建筑、汽车或是飞机）是如何构造的。另一个计算机辅助设计数据库的重要例子是整合电路和电子设备设计图。

● 地理数据库是用于存储地理信息（如地图）的空间数据库。地理数据库常称为地理信息系统。

地理数据本质上是空间的，但与设计数据相比在几个方面有所不同。地图和卫星图像是地理数据的典型例子。地图不仅可提供位置信息，如边界、河流和道路，而且还可以提供许多和位置相关的详细信息，如海拔、土壤类型、土地使用和年降雨量。地理数据可以分为两类：光栅数据（这种数据由二维或更高维的位图或像素图组成）、矢量数据（由基本几何对象构成）。地图数据常以矢量形式表示。

3、多媒体数据库

最近，有关多媒体数据（如图像、声音和视频）的数据库的研究很热门。现在多媒体数据通常存储在数据库以外的文件系统中。当多媒体对象的数目相对较少时，数据库提供的特点往往不那么重要。但是当存储的多媒体对象数目较多时，数据库的功能就变得重要起来。总之，事务更新、查询机制和索引也开始变的很重要。多媒体对象常常有描述属性，如指明它们是何时创建的、谁创建的，以及它们属于哪一类。构造这种多媒体对象的数据库的方法之一是用数据存储描述属性，并且跟踪存储这些媒体对象的文件。

但是，将多媒体数据存储在数据库之外，使得难于提供数据库的功能，譬如基于实际多媒体数据内容的索引。此外这种情况还会造成不一致，譬如一个文件在数据库中做了记录，但其内容却丢失了；或其相反情况。因此我们更希望将数据本身存储在数据库中。

4、移动性和个人数据库

大型商用数据库传统上是存储在中央计算设备上的。在分布式数据库应用中，通常有强大的中央数据库和网络管理。然而以下这两个技术趋势的结合产生了一些应用，这些应用使中央控制和管理不再完全正确：

● 个人计算机越来越广泛的使用，其中更重要的 是便携式或“笔记本”计算机的使用。● 基于无限局域网、蜂窝数字包网络，以及其他技术成本相对低廉的无线数字通信基础设

施的发展。

无线计算使得计算机不必有固定的位置和网络地址这使得查询处理更加复杂，因为它难于决定实体化查询结果的最佳位置。某些情况下，用户的位置是一个查询参数。例如，一个旅客信息系统提供关于酒店、路边服务的信息及类似信息给乘车的旅客。有关当前道路前放服务的查询必须根据用户的位置、移动的方向及速度进行处理。

能源（电池能源）对应动计算机来说是有限的资源，这一限制影响了系统设计的许多方面。能源效率需求最有趣的结果之一的使用计划的数据广播来减少传输查询中移动系统的需求。越来越多的数据会放在由用户管理、而不是由数据库管理员管理的计算机上，并且这些计算机有时可能与网络断开连接。

5、总结

随着企业认识到联机事务处理系统收集的联机数据的价值，决策支持系统也越发变得重要了。现已提出SQL扩展，如cube操作，能帮助系统生成汇总数据。数据挖掘致力于从大数据库中自动发现统计规律和模式等知识。数据可视化系统帮助人们从视觉上发现这些知识。

目前，空间数据库正越来越多的被应用于存储计算机辅助设计数据和地理数据。设计数据基本上是以矢量数据的形式存储，而地理数据则包含矢量数据和光栅数据。

多媒体数据库正变得越来越重要。基于相似性的查询以及按可以确保的速率传送数据是当前研究的重要课题。

移动计算系统的普及使人们对这类系统上运行的数据库产生了浓厚的兴趣。在这类系统上的查询处理可能会设计在服务器端数据库上的查找。