基于T-S模糊模型的船舶柴油机动态辨识

考虑到船舶柴油机模型的非线性和负载的不确定性,用T-S(Takagi-Sugeno)模糊辨识方法建立了船舶柴油机的动态模型。采用模糊聚类简化了T-S模糊规则数的确定和前提中隶属度函数参数的生成,用加权最小二乘算法得出辨识结论中的线性参数。对船舶柴油机在稳态运行工况下作小偏差工况扰动实验,得到在油门尺度和负载变化下柴油机转速、涡轮增压器转速等输出数据,利用该数据建立了描述柴油机动态性能的T-S模糊模型。仿真结果表明,利用该算法能有效地辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力等输出在小工况扰动下的变化模型。     

基于FNN的船舶电站柴油机转速前馈补偿控制研究

为了提高船舶电站柴油机动态和稳态性能,分析了电站柴油机控制方法的特点,采用了模糊神经网络(FNN)来实现负载扰动前馈补偿,建立了基于FNN的前馈补偿控制方法.在MATLAB7.0及Simulink4.1环境下,对电站柴油机的转速控制进行了仿真研究.结果表明,该方法提高了电站柴油机的动态和稳态性能.     

网络控制系统的模糊动态调度算法研究

针对多回路的网络控制系统,本文同时考虑系统误差和误差变化率,设计了一种基于神经网络的模糊动态调度算法.该算法根据系统中各回路的误差和误差变化率,利用神经网络模糊控制的方法实时调整各回路的优先级,从而实现对网络控制系统的调度.最后,利用TrueTime工具箱建立了包含模糊动态调度器的网络控制系统仿真模型,并将其与RM和EDF调度算法进行对比.仿真结果表明,在相同的网络带宽占用条件下,本文所设计的模糊动态调度算法相比于RM和EDF调度算法,产生的网络诱导时延更小,且具有较好的控制性能.     

基于模糊RBF神经网络的柴油机电液调速控制方法

介绍了电液调速执行器的动态特性,设计了电液调速控制回路,实现了模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置的控制。将一种基于模糊RBF神经网络的PID控制器应用于柴油机调速控制中,详细说明了模糊RBF神经网络控制器的设计过程,它结合了传统PID以及神经网络和模糊控制的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明该系统比传统模糊控制的响应速度快、超调小,且适应性强,具有推广价值。     

基于ANFIS交通流实时预测及在MATLAB中的实现

分析了模糊推理预测模型和神经网络预测模型在交通流实时预测中的优缺点,采用ANFIS预测模型将二者结合起来,发挥两个模型各自的优势,弥补彼此的不足,通过预测结果表明该模型能够更直观、更精确地对交通流进行实时预测.     

基于ANFIS交通流实时预测及在MATLAB中的实现

分析了模糊推理预测模型和神经网络预测模型在交通流实时预测中的优缺点,采用ANFIS预测模型将二者结合起来,发挥两个模型各自的优势,弥补彼此的不足,通过预测结果表明该模型能够更直观、更精确地对交通流进行实时预测.     

边坡变形时序分析的进化-自适应神经模糊推理模型

变形监测与预报是保证边坡工程施工安全与工程质量的重要措施,但由于位移时间序列的强非线性,边坡变形预报成为非常困难的问题．自适应模糊神经推理系统（ANFIS）有优越的学习和泛化性能,而遗传算法（GA）是优秀的全局优化工具．采用遗传算法优化ANFIS参数,并编制了相应的计算程序．结合三峡工程永久船闸施工变形监测和新滩滑坡变形监测,建立了边坡变形时序分析的GA-ANFIS智能模型．为了对比该模型的预测精度,采用GA优化支持向量回归（SVR）和BP神经网络的模型参数,编制了GA-SVR及GA-BP程序,对相同的算例进行了变形预测分析．按滚动预测法对三峡永久船闸高边坡和新滩滑坡的计算结果表明,文中提出的GA-ANFIS模型能够获得比GA-SVR和GA-BP模型更高的预测精度,可以应用于边坡工程变形监测预报分析,并为类似工程提供参考．     

基于神经网络的柴油机磨损故障模糊诊断方法研究

针对柴油机磨损故障的特点，探讨了获取和表示诊断信息的方法，提出了采用神经网络与模糊理结合的模型诊断磨损故障。将该模型应用到柴油机磨损故障诊断中，其诊断准确率令人满意。     

一种基于信息融合的跟随驾驶行为协同仿真模型

基于信息融合技术模拟驾驶人信息感知、分析决策和车辆控制的全过程,建立跟随驾驶协同仿真模型.模型以动态交通信息为输入,设计单个神经元仿真驾驶人对感知信息的筛选,采用模糊径向基高斯神经网络提取驾驶行为特征向量,应用模糊积分法模拟驾驶人对信息的分析和决策过程,输出为车辆控制状态.离线检验结果表明,该模型能较好地描述跟随车状态变化,具有较高的精度.     

基于MATLAB的增压发动机动态排放仿真模型研究

介绍了研究增压发动机动态排放问题的意义以及研究方法.采用了增压发动机动态性能模拟与稳态试验相结合的方法,建立了涡轮增压柴油机的准线性动态模型,利用稳态试验数据建立神经网络排放模型,提出了一种将2种模型结合起来在MATLAB/SIMULINK环境下的增压发动机动态排放预测仿真模型.     

监控量测技术在长逢沟隧道施工中的应用与数据分析

长逢沟隧道为一座左、右线分离的四车道高速公路长隧道,地质情况复杂,围岩软弱破碎,总体较差,Ⅲ级围岩仅占32.86%,Ⅳ、Ⅴ级围岩占67.14%,且穿越3个大断裂带,埋深较浅.根据新奥法施工原理及隧道施工实际情况,在施工过程中严格地、系统地采用监控量测技术指导施工,以现场监控的围岩观察、拱顶下沉、水平收敛、地表下沉等数据...     

为部队训练研发浮动目标靶等新装具的回忆

在内陆地区借助专用装具模拟海上浮动目标进行射击训练,从而有效地提高现役部队官兵和预备役指战员的实战技能。浮动靶标的研发成功地实现了这一预想。     

水泥粉煤灰稳定碎石合理级配分析

提出了粉煤灰改善混合料结构的理念,通过替代细集料的方式对3种不同级配设计的水泥粉煤灰稳定碎石混合料试验,研究分析表明:级配1混合料形成了较大程度的嵌挤密实结构,最大干密度和无侧限抗压强度最大,而采用了骨架密实结构的级配2混合料形成了不密实的多孔结构,最大干密度和无侧限抗压强度最低,悬浮密实型的级配3混合料最大干密度和无侧限抗压强度略低于级配1。     

利用MAS实现车辆动态识别与智能跟踪

针对视频图像车辆智能跟踪问题,提出了利用帧间差异积累动态矩阵进行自适应背景建模算法,采用背景差提取运动目标区域,设计了一种基于知识的多Agent智能系统进行目标分割、轮廓提取和空域滤波,增强了抗背景干扰能力,使获得的目标区域具有更好的空域连通特性;通过自适应核窗宽改进了MeanShift算法的收敛速度,利用SSD算法实现了快速初始定位。实验结果表明,该方法自治能力强,跟踪目标快速准确,实时有效。     

沥青路面常见病害的防治和相应设备使用工艺

沥青混凝土路面是当前道路的主要形式,基于工程实践,对其常见病害的产生机理进行分析,从而提出处理这些病害的工艺及适用设备。     

浅议影响汽车综合性能检测结果的几个因素

简述了汽车综合性能检测中影响检测结果5个方面的因素,提出了公司为保证检测结果的公正性、科学性而采取的措施。     

水泥稳定碎石配合比设计方法的研究

水泥稳定碎石在我国公路工程中有着广泛的应用,对比分析了两种不同的水泥稳定碎石配合比设计方法,以成型原理、试件最大干密度、试件强度为切入点,充分证明了室内采用振动压实法对提高半刚性基层的路用性能有明显的作用,最后结合试验路工程,总结了水泥稳定碎石振动压实法的施工工艺。     

某岩质边坡失稳机理分析及处置措施研究

通过对现场失稳岩质边坡的调查,简述了边坡存在的隐患,对其进行了失稳机理分析,根据工程特点设定了治理目标及治理方案,并简要阐述了施工工程布置方案,对类似的工程有一定的指导作用。     

王繁高速公路太安岭隧道涌水量预测与评价

以太安岭隧道为例,利用地下水动力学方法对隧道开挖的涌水量进行了预测,预测结果表明,隧道全线属于弱富水段,根据预测结果提出了隧道施工建议。     

水泥稳定冷再生材料路用性能试验研究

通过室内试验对水泥稳定冷再生混合料的无侧限抗压强度、抗压回弹模量、劈裂强度、抗冻性能进行了系统的研究,同时研究了水泥剂量、旧料掺加比例、温度对水泥稳定再生混合料的影响.研究表明,水泥剂量为5%时,冷再生材料的强度和其他路用性能指标均满足规范的要求.