车用汽油机污染物排放特性模型分析方法及应用研究

采用模糊聚类理论分析对汽油机排气有害成分及排气有害成分与各工况因子之间进行聚类分析，为系统地研究影响汽车排气有害成分生成主要影响因素提出新的方法；采用模糊理论中的构造多元隶属函数的方法，对汽油机在有故障工况下的排放特性进行分析，为汽油机的燃烧故障提出了新的诊断方法。     

基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法

对模糊逻辑和神经网络的优缺点进行分析,提出一种基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法。它把模糊逻辑和神经网络有机结合起来,生成自适应模糊神经推理系统(ANFIS);文中给出了该系统的原理及实现算法,最后使用M atlab Fuzzy工具箱对柴油发动机喷油泵柱塞故障数据进行建模,结果表明该方法是可行的,并且有较高的诊断效率。     

机械设计中各类模糊问题的处理

归纳了机械产品开发全过程中可能遇到的模糊问题，并根据其特点采用不同的模糊综合评判策略，为科学的决策提供了实施的技巧和可能。     

路堤与基底安全性评判

本文在广泛调查研究的基础上，对影响路堤及基底安全性的影响因素，采用模糊评判方法，对其安全性进行评判，并据此采用相应的维修措施，以确保行车安全。     

全浮式汽车半轴可靠性模糊优化设计

汽车全浮式半轴是受转矩作用的典型轴类零件。文中用机械模糊优化设计原理。建立了其可靠性模糊优化设计数学模型。有模糊综合评判，采用最优水平截集法求解。得到满足可靠度等约束条件的重量最轻的最优解。并以ＣＡ１４１半轴为例进行了实例计算。     

基于支持向量机的动力电池故障诊断

电池故障诊断是电池管理系统中一项十分重要的技术。针对电池故障和电池输出状态量之间不确定的关系,采用模糊逻辑可以对模糊关系进行准确描述。选用合适的隶属度函数来表示输出的电压、电流信号,用模糊数学理论表示不确定的电池故障与电池输出状态量之间的关系,生成模糊数据库,用支持向量机对数据进行训练和测试,由结果可知该方法有较高的准确性。     

多目标模糊优化在客船总布置中的应用研究

针对客船总布置设计具有多目标性且不确定性这一特点，探讨新兴的多目标模糊优化设计方法并将其应用于客船的总布置之中，建立相应的数学模型，通过构造模糊目标集和模糊判决集的隶属函数，采用最大最小法构成了最优性多目标最优点，从而对客船的总布置进行优化。     

公路建设项目多目标决策模糊优选模型与应用

采用多目标模糊优选方法对公路建设项目多方案进行综合评价和排序，取得了较好的应用效果，进一步完善了模糊优选理论和方法。     

基于分层模糊法的城市轨道交通规划优化决策研究

城市轨道交通线网规划是一个复杂的系统工程，其涉及因素众多，仅采用层次分析方法已无法反映判断的不确定性和模糊性；因此应用模糊数学理论优选综合评价和层次分析相结合的方法对城市轨道交通网络规。划进行决策评价，并提出了分层模糊优化决策模型。该模型通过多人专家的决策，将各个因素层次化，并且构建模糊矩阵，并计算出各层的权重，采用归一法，经过模糊化运算，最终得出结果，并应用到实例验证了采用此种方法的可行性。     

基于组合赋权的机动车排放检验机构模糊综合评价研究

机动车排放检验机构是在用和注册机动车进行排放污染物检验的经济实体,多年来对其评价管理更多是基于法律法规、管理办法等主观、单一分散的判断,缺少较为综合且客观的评价指标体系及评价方法.按照国家相关法律法规、标准规范为基础,构建多层级的机动车排放检验机构综合评价指标体系,之后基于序关系分析法、熵权法,引入模糊综合评价理论,构建基于组合赋权的模糊评价模型.最终,选取银川市某排放检验机构进行实证研究,结果表明与其实际发展状况基本相一致,本文的研究成果可以为机动车排放检验机构综合评价提供理论基础和实践参考。     

基于神经网络的车用汽油机失火程度模糊诊断研究

提出了利用排气中ＨＣ、ＣＯ２和Ｏ２浓度诊断车用汽油机失火程度的诊断方法和描述汽油机失火程度的模糊评价指标，并建立了该评价指标与排气中ＨＣ、ＣＯ２和Ｏ２浓度间关系的神经网络模型。利用该模型对汽油机失火程度进行了诊断研究，并给出了部分诊断结果。     

模糊综合评判法在汽车维修性定性评定中的应用

本文提出了一种新的汽车维修性定性评定量化处理方法－模糊综合评判法，并以ＢＪ２１２车型为例，采用二级模糊综合评判进行维修性定性评定。     

基于组合赋权法的公路边坡稳定性模糊评价方法

为探索科学可靠、简单快捷的高边坡稳定性评价方法，以某改扩建公路为例，构建1个一级因素集和3个二级因素集，选取14个评价因子，采用二级层次分析法、熵权法、线性加权法对边坡进行稳定性模糊评价，对比选取最优的模糊评价模型。结果表明：组合赋权模糊评价方法具有快捷方便、可操作性强的特点，采用线性加权法所得组合权重模型进行模糊评价的准确度，优于层次分析法所得主观权重模型和熵权法所得客观权重模型。     

综合模糊品质机能法和模糊TOPSIS的配送中心选址方法

考虑第3方物流企业在配送选中心选址决策过程中的模糊不确定性和多角度性，综合模糊TOPSIS和模糊品质机能法建立了配送中心选址的多角度决策方法。首先应用模糊品质机能法分别从客户、第3方物流企业的角度确定配送中心选址准则因素权重，并对选址准则因素权重进行集成，然后再利用模糊TOPSIS综合确定最优选址方案。最后，应用一个案例说明此选址方法的有效性。     

基于模糊神经网络的列车制动控制智能算法研究

在基于模糊神经网络结构的基础上,通过分析影响建立模糊神经网络模型的主要因素,建立了用于列车运行控制的控制器模型,并且给出了相关参数的辨识方法.以货物列车为仿真对象,采用带有动量因子的BP反向传播算法对整个控制模型进行了仿真.仿真结果表明,基于模糊神经网络的智能算法能够满足列车制动控制的安全性、准确性及舒适性的要求,将其运用于列车制动控制是可行的.     

道路交通安全宏观模糊评价模型

采用模糊统计，主成份分析法和层次分析法确定模型参数，提出道路交通安全宏观评价的两级模糊数学模型，并以中，德两国的实例比较验证了模型的实用性。     

TBD234柴油机有害物生成过程仿真研究

针对舰用TBD234柴油机燃烧室结构及共轨喷射条件下的工作特点,确立标定工况下的燃烧、NOx生成和炭烟生成模型,并合理修正了模型参数。利用CFD软件对其燃烧过程进行仿真计算,得到全过程的有害物组分浓度分布结果。结果显示NOx生成主要受燃烧温度和混合气浓度的影响,炭烟主要产生于浓混合气且贫氧的区域。从NOx和炭烟结果的对比发现二者分布区域形成互补关系,反映出控制NOx和控制炭烟的矛盾。仿真结果与实际情况较好吻合,从而验证了仿真参数选取的有效性。     

公路隧道交通流预测模型研究

在公路隧道前馈式通风控制系统中，需要对下一控制周期内的交通流进行在线预测。针对公路隧道交通流的特点，分别建立了神经网络预测模型和模糊逻辑预测模型，并采用仿真手段对它们的预测效果进行测试。测试结果表明，神经网络预测模型对正常交通流的预测精度较高，而模糊逻辑预测模型则对异常交通流的预测精度较高。     

基于模糊PID的汽车防抱制动系统控制策略的研究

在基于滑移率的ABS控制策略的基础上,建立了11自由度的汽车急转制动仿真模型。提出了一种参数自整定模糊PID控制算法,并采用了Bang-Bang控制和模糊PID控制分别对汽车ABS进行了仿真,其结果表明:模糊PID控制比Bang-Bang控制可以达到更好的效果。     

小型动力电源零部件的模糊重要性评价研究

零部件关键重要度指标是一种在数据相对缺乏的情况下评价装备零部件重要性的简单有效方法。在小型动力电源模糊故障树基础上构建了结构函数，并根据其结构函数建立了针对小型动力电源零部件最小割集的关键模糊重要度模型。最后运用某一工作250h的小型动力电源三角模糊故障数据对该模型进行了验证。