基于神经网络的轨道车辆横向振动模型辨识

论述了车辆横向振动系统的神经网络辨识建模方法。根据横向振动系统的运动方程建立了描述其特性的神经网络模型，并运用递归预测误差算法识别了多变量离散模型的模型参数，进一步辨识了其结构参数。该方法参数估计过程直观，收敛速度快。计算表明，离散模型是可靠的，辨识结果正确。     

预测柴油机NOX排放量的计算机模型（上）

研制出一种可预测直喷式柴油机ＮＯＸ排放量的计算机模型。该模型可在ＰＣ机上运行，由菜单驱动，名称为ＡＬＡＭＯ－ＥＮＧＩＮＥ。利用该模型可对各种降低ＮＯＸ排放量的对策的效果进行预测。这些对策包括：排气再循环、乳化燃油、进气管或缸内喷水、改变燃油喷射定时、湿度调节以及改变进气温度。对各种对策的效果进行了预测和分析，并与实测值进行了对比，指出了各自的优缺点和改进方向。在４８６－６６ＭＨｚＰＣ机上运行时间不     

利用STREAMS机制开发远动系统的通信程序

介绍了ＵＮＩＸ ＳＹＳＴＥＭ Ｖ的ＳＴＲＥＡＭＳ机制，并论述了利用该ＳＴＲＥＡＭＳ机制开发远动通讯程序的过程及实现方法，得出利用ＳＴＲＥＡＭＳ机制后，程序具有接口简单、易移植且实时性能好的结论。     

车辆横向半主动悬挂的神经网络自适应控制

分析了车辆半主动悬挂模型的非线性特性，提出了采用神经网络的半主动悬挂自适应控制模型，设计了神经网络辨识器和控制器，采用专门算法修正控制器网络权值，仿真计算表明，神经网络自适应控制的半主动悬挂系统能有效改善车辆横向平稳性。     

CT—MRPⅡ系统总体结构和逻辑模型

本文介绍ＣＴ－ＭＲＰⅡ生产管理系统软件。它采用现代的企业管理方法ＭＲＰⅡ和ＪＩＴ（ＫＡＮＢＡＮ）管理方法，提出了一种适应于企业特点的组合ＭＲＰ－Ⅱ和ＫＡＮＢＡＮ的生产管理模式。即采用ＭＲＰⅡ的“推式逻辑”进行生产计划，采用ＪＩＴ的“拉式”逻辑进行生产控制的混合式系统和逻辑模型。     

200km／h高速客车转向架的动力学仿真计算

利用ＮＵＣＡＲＳ和ＭＥＤＹＮＡ多体动力学数值仿真程序对新设计研制的２００ｋｍ／ｈ高速客车转向架进行了多方案的动力学仿真计算和分析。讨论了建立车辆动力学仿真模型时需深入考虑的问题。分析了高速客车转向架动力学结构参数和悬挂参数对车辆动力学性能的影响。提出了２００ｋｍ／ｈ高速客车转向架可行的动力学悬挂参数设计方案。     

铰接式高速客车车体承载结构轻量化设计

运用最优化方法，以车体承载结构重量最轻为目标，以车体主要构件板厚为设计变量，以强度，刚度和工艺条件为约束，以ＳＧＩ工作站为硬件平台，应用ＭＳＣ／ＮＡＳＴＲＡ有限元分析软件，对铰接式高速客车车体进行结构优化，通过优化分析，获得了车体承载结构主要板才的轻量化设计参数。分析表明，轻量化模型满足高速客车需要的强度，刚度，同时也满足动态特性的要求。     

基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法

提出并论证了一种基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法,只需测得电机两相电流数值便可以辨识出电动机转矩和转速,用改进的Levenberg-Marquardt算法对神经网络进行学习和训练,构建了适合电动机转矩转速观测的BP神经网络。由于RBF神经网络无论是在逼近能力、函数拟合和学习速度方面都优于BP网络,也利用RBF网络进行了辨识。该方法较已经提出的方法相比,需要的检测量少,辨识方法简单。仿真研究表明,RBF神经网络辨识效果优于BP神经网络。     

精密的单电源ＳＰＳＴ模拟开关

本文详细介绍了一种广泛应用于通信、电源、导航控制、测试等系统的新型单电源电子模拟开关集成电路ＭＡＸ３２３／ＭＡＸ３２４／ＭＡＸ３２５系列的特性和功能，及及技术革新和老设备改造时的使用方法和注意事项。     

从大型数据库中分布式挖掘多层关联规则的算法

关联规则（Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ Ｒｕｌｅｓ）是数据挖掘的重要研究内容。随着ＯＬＡＰ与数据仓库技术的日益成熟，从巨量数据库中挖掘多层关联规则的问题越来越迫切且具有较高的实用价值。本文主要研究分布环境下挖掘多层关联规则的问题。提出了一种快速有效的ＤＭＭＬＡ算法，论述了它的原理及具体实现方法。实验结果表明，算法ＤＭＭＬＡ是有效的。     

基于神经网络的无速度传感器感应电机转子电阻辨识方案

针对矢量控制系统提出了一种转子电阻在线辨识方案.应用神经网络理论,以转子磁链电压模型的输出为参考值,神经网络模型的输出为估计值,通过反向传播算法不断调节神经网络的权值,使转子磁链的估计值跟踪参考值,间接辨识出转子电阻.在MATLAB6.5/SIMULINK下,对无速度传感器感应电机矢量控制系统在电阻变化时的情况进行了仿真.仿真结果表明,辨识算法具有较好的静动态性能.     

AutoCAD R14.0下CAD程序的开发研究

本文结合部《初测初步设计线路方案比选智能化》桥涵专业和宝兰线急需的《铁路涵洞接长ＣＡＤ》开发中的体会，给出了ＡｕｔｏＣＡＤ Ｒ１４．０下ＣＡＤ程序的开发方法，并对ＡＲＸ的原理、ＭＦＣ在ＡＲＸ的应用、数据库、３２位的动态链接库等技术做了阐述。     

高速万向轴传动式动力车动力学性能分析

采用ＮＩＬＳＡ程序，对万向轴传动式高速动力车进行了运动稳定性分析。采用美国ＡＡＲ的ＮＵＣＡＲＳ程序和德国的ＭＥＤＹＮＡ程序，分析了动力车的非线性动态曲线通过，非线性时域垂向和横向响应，以及频域垂向横向响应等动力学性能。确定了万向轴传动式高速动力车转向架的悬挂参数，并在保证性能的前提下方便了制造，有效地配合了转向架的设计工作。     

多点通信最优路由模型及其启发式算法

路由是多点通信研究中的一个重要问题。从系统资源利用的角度出发，路由的结果应该尽量使网络中的总费用最小，这是多点最优路由（ＯＭＲ）问题。目前对ＯＭＲ问题尚无系统的建模和理论分析。本文提出了多点通信系统最优（ＳＯＭＲ）模型，并通过对模型的分析得到最优路由的性质。在此基础上提出一种启发式路由算法－Δ算法，并将Δ算法与ＫＭＢ算法进行了比较。仿真结果表明，Δ算法较ＫＭＢ算法在路由平均费用及有效地利用系统资源     

斜拉桥的动力分析模型

本文对斜拉桥的索，塔架结构，主梁结构及联接，支承管结构细节的分析模型进行了评述，指出可能导致的错误，并提出了主梁板架结构分析模型及交叉梁系的简化计算图式，以及二无限长单向滑动铰接拉杆模拟横向联接的方法等，参照天津永和桥建立了一个斜拉桥的全桥分析模型，用世界上闻名的大型结构分析程序ＭＳＣ／ＮＡＳＴＲＡＮ进行了动力特性分析，并与实桥模态测试结果进行比较，进一步说明了模型的有效性。     

基于双向权值调整算法的神经网络非线性系统辨识

使用神经网络建模是非线性系统辨识的一个重要方法。为克服传统BP算法训练多层前向神经网络进行系统辨识中存在的一些问题,本文提出一种使用双向权值调整学习算法训练单隐层前向神经网络进行非线性系统辨识的方法。此辨识方法使用结构简单的单隐层前向神经网络,在正向阶段由Moore-Penrose广义逆确定输出权值,反向阶段则按误差梯度下降原则对隐层权值进行调整。算法能在正向和反向两个过程对网络的权值做出调整,具有较快的学习速度,并且能在一定程度上保证神经网络的泛化能力。通过基准辨识仿真实验验证,基于此方法的非线性系统辨识具有建模结构简单、训练速度快且辨识精度高的特点。     

驼峰速度控制系统中神经网络方法的研究

现有的各种驼峰速度控制系统大多属开环系统，本文将神经网络学习算法引入速度控制系统达到系统闭环的效果。提出了一种直接控制的自适应神经元模型和神经网络结构，以及一种快速学习算法，并把该神经网络和算法用于驼峰速度控制系统。计算机模拟结果表明该算法是十分有效的。     

模糊进化神经网络理论与技术框架

分析目前进化算法，神经网络和模糊逻辑等理论技术及应用研究存在的问题，以及目前这些智能理论融合技术和神经网络自动设计研究现状，研究了现有智能理论技术相互之间包含的智能行为及属性，提出了模糊进化神经网络理论，其中，给出其本概念，研究目的，内容和框架体系，详细描述了模糊进化计算，模糊进化神经网络和进化模糊系统从模型初始化，参数自适应到网络自动设计，模型评价等核心技术及其解决思路和实现算法。对于模糊进化计算，提出了其控制参数模型初选，模糊自适应进化，优化算法及其结果的模糊评价等方法，对于模糊进化神经网络，提出了其全自动设计，控制参数模糊初选，模糊自适应进化以及网络模型的模糊评价与选择等方法，对于进化模糊系统，提出了基于模糊进化计算的模糊神经网络参数和模糊系统参数的优化方法。     

一种感应电机定转子互感参数离线辨识的方法

文章利用模型参考自适应系统(Model Reference Adaptive System,MRAS)在恒压频比起动的基础上进行电机转速辨识,并根据电机转子磁链的电压和电流模型,提出一种感应电机定转子互感参数Lm离线辨识方法,以便电机未完全空载时,也能离线辨识出其互感参数。对无速度传感器转速辨识原理以及实现方法进行了介绍,并利用Matlab进行系统仿真,验证了算法的有效性。     

高速客车转向架悬挂参数灵敏度及耦合关系探讨

列车速度达到２００ｋｍ／ｈ以上时，属高速范畴。如何对高速转向架各参数进行分析，选择合理的参数组合，同要是一个值得探讨的问题。本文采用数理统计中正交试验分析方法，利用ＭＥＤＹＮＡ、ＮＵＣＡＲＳ软件计算工具，对高速转向架悬挂参数的灵敏度和耦合关系进行了分析。在分析灵敏度和语的基础上，遵循一定的原则得出一组优选参数组合，对优选参数组合进行了仿真计算，计算结果表明优选组合的可行履和分析方法的有效性