ISA总线上感应同步器测量系统与上位机的通信

介绍插卡式感应同步器测量系统与上位机的通信原理，具体硬件电路图及相应的软件流程图，并给出采用汇编语言编写的通信程序实例。     

常德汉寿沅水大桥施工控制

文中结合常德汉寿沅水大桥主桥施工监控实践，主要介绍了连续箱梁悬臂浇筑施工控制的结构仿真计算模型，分析了结构体系转换对箱梁挠度和应力的影响；并通过在各个施工阶段进行施工参数实时识别，将识别得到的参数用于下一施工阶段的实时结构分析、重复循环，使系统模型参数的取值趋于精确，实时调整主梁立模标高，从而使成桥状态尽可能达到设计要求。     

两级模糊神经网络在高速列车ATO系统中的应用研究

列车自动驾驶系统(ATO)作为替代司机、实现铁路运输自动化的重要设备,受到国内外铁路科技工作者的广泛关注,它的性能关系到铁路运输系统的安全和效率。一种高效的高速列车控制方法可以很好地满足人们对高速铁路"安全、正点、舒适和快捷"的要求。由于模糊神经网络具有自动提取经验和进行推理的特点,在前人研究的基础上,本文用两级模糊神经网络对高速列车运行过程进行控制。参照当前列车运行速度、线路状况、列车编组、列车时刻表、距目标点距离以及目标点所允许的速度,前一子网模拟优秀司机的操纵可获得在当前状态下应采取的最佳列车运行工况,后一子网根据运行工况、线路状况、列车在线路上位置、列车编组、列车时刻表、距目标点距离和目标点允许速度,得到列车在该工况及当前条件下的运行速度。仿真实验结果表明该方法正确有效,达到了期望的效果。     

列车运行过程的自适应模糊控制

以离线优化获得的策略对列车进行控制时,由于列车总重、线路坡道、车辆类型等不确定因素的影响,难以取得满意的效果。为此,采用自适应模糊控制方法,在总结分析基础上,充分利用现场操作人员经验,建立初始的模糊逻辑系统,以列车运行过程中的相关数据对模糊系统有关参数进行实时修正,这样,最终得到一个既能够利用专家经验信息又可以利用数据信息的自适应模糊系统,以此对离线优化所得到的控制策略进行调整,仿真研究表明,该方法可以有效消除列车总重、线路坡道、车辆类型等不确定因素对列车控制的影响,能够获得满意的效果。     

湿H_2S环境中碳钢管道的硬度检测与风险评估

由于输送介质原因,大量碳钢管道面临湿H2S应力腐蚀威胁,应当有效防范碳钢管道的湿H2S应力腐蚀。硬度检测和风险评估技术均被用于某企业延迟焦化装置的管道检测。通过讨论存在湿H2S应力腐蚀机理且硬度、风险偏高管道的检测及评估结果,分析了高硬度、高风险的成因和控制措施。结论对防止或减少碳钢管道发生湿H2S应力腐蚀提供了有益参考。     

磁浮列车非接触式供电技术

针对高速磁浮列车在狭窄空间内高经济性、高可靠性车载供电需求，在耦合磁路、电气性能仿真、设计优化基础上，提出一种发射端多匝线圈且无磁芯、拾取端类似双U型耦合磁路结构的非接触供电系统（inductive power supply，IPS），该系统采用了理论设计、仿真分析以及试验验证相结合的研究方法. 首先，根据高速磁浮列车供电需求，通过理论计算确定各设备主要参数，完成IPS系统设计方案；然后，进行耦合磁路设计及仿真分析:利用Maxwell软件对多种耦合磁路进行3D仿真分析，确定耦合磁路最优设计方案，开展三维电磁仿真得到拾取装置与地面发射线圈间互感；紧接着，进行电气性能仿真分析:利用Matlab软件建立IPS系统电气仿真模型，仿真IPS系统传输功率及效率，根据供电需求确定补偿装置、地面逆变电源及DC/DC参数；最后，研制完成供电功率150 kW磁场耦合非接触供电系统，并部署于磁浮样车试验线，完成了现场EMC （electromagnetic magnetic compatibility）性能、电气性能测试验证. 验证结果表明:传输功率超过150 kW，效率92%，达到项目预期目标.      

胶层厚度对预应力碳纤维板加固砼梁界面剪应力影响试验研究

通过对9片砼梁进行预应力碳纤维板放张试验,分析了预应力放张后碳纤维板应变及界面剪应力大小和分布规律。结果表明,胶层厚度对碳纤维板放张后的板端界面剪应力大小有显著影响,界面剪应力随胶层厚度增加而减小,胶层厚度为4mm时界面剪应力达到最小值;厚度超过4mm时,界面剪应力随胶层厚度的增加而增加。     

基于混合微粒群优化的多目标列车控制研究

列车控制策略包括输入控制序列和每一控制序列作用距离两方面,本文建立列车运行过程多目标优化模型,以二进制和实数域的混合微粒群优化方法对该问题进行了研究,二进制微粒群算法优化列车输入控制序列,实数域微粒群算法对列车运行距离进行优化,以此得到列车最佳控制策略;针对实际的问题,提出了微粒群算法中pBest更新和gBest选择策略;并与传统的单个目标的列车运行过程优化模型进行了对比研究,仿真研究结果表明混合微粒群优化算法用于列车运行过程优化控制,可以获得满意的效果。     

基于微粒群算法的多目标列车运行过程优化

为客观地描述列车的运行过程,建立了列车运行过程的多目标优化模型,并用微粒群算法求解该模型.针对多目标微粒群优化(MOPSO)算法的不足,提出了相应的改进措施和解的多样性保持策略.仿真结果表明,提出的优化列车运行过程的改进MOPSO算法可以在一次运行过程中获得多组列车操纵控制策略,清晰地显示出各性能指标随控制策略变化的趋势,控制序列转换次数大大降低,每组控制策略都可以在能耗、运行时间和停靠准确性之间获得很好的折衷效果,可以根据列车运行状况选择恰当的策略控制列车,以获得预期的结果.