深大基坑施工变形的智能预测与控制

利用神经网络和模糊控制理论,采用智能预测控制的思想,建立了一套集基坑施工变形预测与控制于一体的智能化施工变形预测与控制系统。该系统由神经网络预测器和模糊控制器组成,所提出的神经网络多步预测,采用了时间窗口滚动技术,实现了基坑施工全过程的滚动预测,可以一次预测多步施工的变形而达到早调整基坑施工参数完成变形控制的目的。在此基础上,采用模糊理论研制了基坑施工变形的模糊控制器,实现了施工过程的实时主动控制。在MATLAB5．2平台的主持下,成功开发了便于实际工种使用的基坑施工变形的智能化预测控制软件系统。通过上海市某深大基抗工程的施工实例分析,验证了上述研究的可行性和正确性。实际应用结果表明,该智能预测控制系统对深大基坑的完全施工过程具有很好的预测和控制效果,真正做到了施工过程的实时、动态、智能化变形控制。软件系统操作界面简单、直观,便于实际工程应用。     

地铁盾构掘进环境土工安全的智能预测与控制

讨论了城市地铁隧道盾构掘进施工中的环境土工安全问题。结合南京市地铁南北线一期工程的试验实践，采用了人工智能神经网络和模糊逻辑分别对地表隆起/沉降进行预测和控制。经过与现场监测值所作的对比分析，论证了在该领域采用这种软科学理论与方法的可行性和适用性。     

钢轨磨耗影响因素分析及磨耗预测研究

本文针对钢轨磨耗无法有效预测的问题,提出基于T-S模型的模糊神经网络磨耗预测方法。将车速、曲线半径、摩擦系数等5个因素作为网络输入,以钢轨的侧磨值、垂磨值为输出,建立基于T-S模糊神经网络的钢轨磨耗预测模型,并结合实际数据进行仿真实验。     

并联混合动力汽车改进模糊控制策略研究

本文提出一种兼顾电池SOC限值方法的混合动力汽车多种群遗传模糊控制策略。引入模糊逻辑控制以增强整车控制系统鲁棒性、实时性;用多种群遗传算法对模糊变量隶属度函数进行优化,使在模糊逻辑控制下整车燃油消耗得到降低;使用电池SOC限值方法避免电池在SOC过低时继续放电。利用matlab平台联合advisor软件进行联合仿真实验,仿真结果表明多种群遗传模糊模糊控制策略能够比advisor软件默认的电机辅住控制策略燃油经济性提高6.96%的情况,SOC限值方法使电池工作在更加合理的SOC值区间范围内,有效保护电池。     

深基坑支撑体系参数优化分析

文章在总结已有研究成果的基础上,分析影响深基坑的支撑体系参数,并根据优化分析的原则,提出模糊神经网络的优化分析方法,确定了深基坑支撑体系优化分析步骤。     

基于Fuzzy-AHP的高铁车站选址方案评价

针对高铁车站选址问题，考虑其主要控制因素，构建高铁车站选址方案指标评估体系，并借助于模糊层次分析法（FUZZY-AHP）对高铁车站选址方案进行评价。首先，分析高铁车站选址方案控制因素，将其划分为因素层、指标层；其次，运用模糊层次分析法确定各指标权重，并计算评价结果；最后通过成都东站实例验证，评价结果表明成都东站选址较优，可为高铁车站选址提供参考借鉴。     

基于模糊神经网络模型的广西炭质岩地区高填筑地基沉降预测研究

对于路基沉降预测来说,指数曲线和双曲线延拟合法都有其局限性,不能很好地反映路基沉降的真实情况。神经网络可用于已有大量沉降数据的路基沉降预测,然而目前所使用的模型较少采用TS模糊神经多层网络。文章同时结合了TS模糊系统与神经网络的特点,实现了两种方法相互兼容的目的,并以河池至百色高速公路炭质岩高填筑路基现场实测数据建立路基沉降预测模型,验证其适用性。结果表明:该方法适用于大数据分析,短期沉降预测结果准确,最终沉降预测结果具有较大工程实用价值。     

自动离合器起步控制研究

采用手动变速器的车型在车辆起步的时候,需要踩踏离合器踏板,进行动力传递实现起步。普通离合器在平路起步或半坡起步时油门与离合器控制不当容易导致车辆熄火甚至后溜的问题。文章介绍了一种自动离合器,可以运用模糊控制技术进行离合器自动控制,实现不需要用脚踩踏离合器踏板,驾驶员只需控制油门就可以完成车辆起步。为对多模控制方法进行研究和论证,文章针对缓慢起步、正常起步和急速起步三种状态进行了仿真试验,结果证明采用模糊控制技术实现离合器自动控制是可行的。     

自动离合器起步控制研究

采用手动变速器的车型在车辆起步的时候,需要踩踏离合器踏板,进行动力传递实现起步。普通离合器在平路起步或半坡起步时油门与离合器控制不当容易导致车辆熄火甚至后溜的问题。本文介绍了一种自动离合器,可以运用模糊控制技术进行离合器自动控制,实现不需要用脚踩踏离合器踏板,驾驶员只需控制油门就可以完成车辆起步。文中对多模控制方法进行了研究和论证,针对缓慢起步、正常起步和急速起步三种状态进行了试验,结果证明采用模糊控制技术实现离合器自动控制是可行的。     

公路隧道纵向通风的神经网络在线控制研究

针对单向交通的公路隧道采用射流风机进行纵向通风的特点,提出了采用神经网络在线控制的方法.利用该方法建立隧道通风在线控制模型,并结合空气动力学模型、污染模型及交通模型进行了隧道纵向通风过程的动态模拟仿真.结果表明,在公路隧道纵向通风中应用神经网络在线控制可以取得良好的效果.     

自适应神经网络在公路客运量预测方面的应用

针对城市公路客运量具有模糊、不易预测的特点,采用自适应神经网络模型,选择适当的参数,分析城市公路客运量与人口、GDP之间的关系,并利用它们之间的关系对城市公路客运量进行预测,取得了比较好的结果.     

基于模糊逻辑的收费广场动态容量分配方法

文章提出了一种基于模糊逻辑的方法来控制车辆收费数量,以确保以最少的费用达到期望的服务水平。针对最小和最大等待时间约束下的期望服务水平,提出了收费广场容量控制的质量准则,并将该准则应用于模糊逻辑控制方法的性能评价。为了测试模糊逻辑控制方法,采用随机排队论模型作为Matlab/Simulink仿真模型,利用交通流密度的估计值检验了所实现模型和控制器对系统行为预测的可用性。     

基于PID和模糊逻辑的车辆操纵稳定性控制分析

在线性二自由度车辆模型的基础上,以PID控制、模糊逻辑控制理论为基础,运用不同的控制策略,基于直接横摆力矩控制方法,利用Simulink设计了车辆操纵稳定性控制器,进行了控制效果的仿真分析和比较。仿真结果表明:单独控制质心侧偏角、以及对质心侧偏角和横摆角速度进行联合控制,控制效果要优于单独的横摆角速度控制;模糊逻辑控制具有较强的鲁棒性而PID控制具有较强的应用性。     

基于PID和模糊逻辑的车辆操纵稳定性控制分析

在线性二自由度车辆模型的基础上,以PID控制、模糊逻辑控制理论为基础,运用不同的控制策略,基于直接横摆力矩控制方法,利用Simulink设计了车辆操纵稳定性控制器,进行了控制效果的仿真分析和比较。仿真结果表明:单独控制质心侧偏角、以及对质心侧偏角和横摆角速度进行联合控制,控制效果要优于单独的横摆角速度控制;模糊逻辑控制具有较强的鲁棒性而PID控制具有较强的应用性。     

人工智能型管道泄漏监测系统在克-乌成品油管道的应用

根据克-乌线的情况,依据HKH系列管道泄漏监测报警定位系统,设计了合适的专用模糊神经网络,给出了专用网络图和部分算法。说明了调试方法,对测试数据进行了分析,根据试验效果对该系统在克-乌成品油管道上的适用性做出了结论,提出了存在问题和改进建议。     

车辆巡航参数自整定模糊PID控制器研究

对车辆巡航参数自整定模糊PID控制器进行控制并进行了仿真研究,达到了良好的控制效果.     

隧道洞室地基稳定性双阶段多策略粒子群BP网络模型研究

影响隧道洞室地基稳定性的因素众多,这些因素与隧道洞室地基稳定性之间存在着复杂的非线性关系,并且常规的方法很难描述这种复杂的关系。文章提出了一种双阶段多策略粒子群算法(DMPSO)优化的BP神经网络隧道洞室地基稳定性评价模型。粒子群算法具有全局优化能力强、搜索效率高等特点,算法改进后使这些特点更加突出。BP算法有很强的非线性映射能力、泛化能力,但也有收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺陷。采用双阶段多策略粒子群算法(DMPSO)搜索BP模型的权值和阈值,弥补了BP模型的缺陷,提高了其预测的准确度。文章以重庆小什字车站洞室地基为例,证明了双阶段多策略粒子群算法优化的BP神经网络模型(DMPSO-BP)的可行性,并且该模型比模糊神经网络和粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP)模型有更好的预测精度。     

基于神经网络的无信号路口人车交通行为预测分析

以无信号灯路口人车交通行为为研究对象,对行人和机动车辆在无信号灯路口的整体交通行为进行分类预测。在对路口现场交通情况进行拍摄后,用电脑的分帧技术对所需要的数据进行提取和分类,而后建立BP神经网络模型,确定神经网络的输入变量与输出变量。将样本数据导入神经网络并进行训练和测试后,得出行人和车辆过街类型的分类准确率,并且通过准确率所达到的标准来证明了BP神经网络模型的可行性。     

台风天气高速公路车辆安全时速的估算

根据台风天气风雨等气候条件,估算高速公路车辆的安全时速。专家以经验出发,结合实时的气候条件,估算安全时速。建立了120条有效的专家数据后,应用其中100条数据训练BP神经网络,再用余下20条数据对训练好的BPNN神经网络实现精度检验。最后采用排除异常样本的方法,进一步提高了BPNN神经网络对安全时速的估算精度。采用BPNN神经网络的方法能够把专家的主观经验和处事性格电子化,对经验少的驾驶新人能给出最高安全时速的建议,所以具有一定的实用价值。     

基于模糊控制的双交叉口相序可变信号配时方法

为优化交叉口信号配时,降低车辆平均延误,提出了一种相序可变的干线双交叉口模糊协调控制方法。提出的模糊协调控制方法包括候选相位选择控制器、绿灯相位观测控制器、相位切换控制器和两个交叉口协调控制模块共五个控制模块。相序可变的干线双交叉口模糊协调控制方法基于对当前上下游交叉口交通紧迫程度的判断,以及对未来交通状态演变的估计,采用相序可变的模糊控制方法实时、动态调整交叉口信号配时方案。利用MATLAB对VISSIM二次开发搭建仿真平台,对所提出的模糊控制方法进行了验证。结果表明,所提出的模糊控制方法在单交叉口和双交叉口两个控制层面均优于传统定时控制方法,可以显著降低车辆平均延误,提高交叉口通行效率。