非线性辨识中的一种模糊神经网

基于ＢＰ算法，提出１种用于非线性辨识中的模糊神经网络ＦＢＰ，并用ＦＢＰ对非线性的随机函数进行了学习。显然ＦＢＰ算法比ＢＰ算法跟踪精度高，且学习速度有所提高。     

基于多阶段多模型微粒群算法的非线性方程组解法

多阶段多模型的微粒群优化算法是一种改进的微粒群优化算法,具有较强的全局搜索能力。将非线性方程或非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,应用多阶段多模型的微粒群优化算法求解非线性方程组的解。计算中不需要使用目标函数的导数信息和初始点的信息,数值实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

混凝土结构优化设计专家系统

文中提出了钢筋混凝土成本优化的一种正规方法，已推导出一种成本函数，在方案设计阶段用来估算构件的最优尺寸，开发了一种用于钢筋混凝土构件的成本优化设计即ＥＸＦＯＲＭ专家系统，ＥＸＦＯＲＭ系统运用了成本函数以及设计者的启发性知识，范围涉及到柱、梁、板。     

基于柔性演员-评论家算法的自适应巡航控制研究

针对目前自适应巡航控制技术中，深度强化学习的控制算法环境适应能力不足、模型迁移性及泛化能力较差的问题，提出一种基于最大熵原理和随机离线策略的柔性演员-评论家（SAC）控制算法。构建演员和评论家网络拟合动作值函数和动作策略函数，并使用自调节温度系数改善智能体的环境探索能力；针对奖励稀疏问题，运用奖励塑造思想设计奖励函数；此外，提出一种新的经验回放机制以提高样本利用率。将所提出的控制算法在不同场景中进行仿真及实车验证，并与深度确定性策略梯度（DDPG）算法进行比较，结果表明，该算法具有更好的模型泛化能力和实车迁移效果。     

混凝土斜拉桥徐变计算的有限元方法

引入徐变函数的概念，将一个双变量的应变函数变成两个单变量函数，在叠加原理的基础上，采用较为实用的步进法出徐变应变的递推公式，并根据该公式编制一个考虑混凝土收缩、徐变在内的各施工阶段斜拉桥几何非线性分析程序，在程序中同时考虑索的垂度、结构大变形以及弯矩－轴向力组合效应对斜拉桥结构几何非线性的影响。     

汽车道路模拟算法研究

研究了道路模拟算法的两个关键问题：频响函数识别算法和驱动信号迭代算法。识别频响函数时，引入了多点激振试验方法和多输入多输出Hv频响函数识别算法，克服了单点轮流激振试验技术和H1、H2等识别方法的缺点，可以提高识别精度，加快试验进程。为了消除非线性的影响，采用频域迭代的方法逐步修正驱动信号，使系统的响应逼近于期望响应信号。试验表明，利用所研究的算法可以成功地模拟一辆轿车在海南试验场的实际行驶工况，迭代收敛速度和模拟精度可以满足试验要求。证明本文所研究的算法是正确的，实用的。     

多层前向神经网络在电动转向系统中的应用

针对电动转向系统助力特性存在非线性的特点,应用多层前向神经网络,对电动转向系统全车速下的助力特性进行拟合。文中设计了多层前向神经网络结构,并采用基于综合目标函数的二阶学习算法对其进行离线学习,最后在电动转向综合试验台上实现在线控制。系统实现了全车速范围的非线性转向助力,克服了转向助力盲区。     

TRASSAR—TS280P型自行式划线机

ＴＲＡＳＳＡＲ－ＴＳ２８０Ｐ型自行式划线机河北省石安高速公路管理处董大为ＴＲＡＳＳＡＲ－ＴＳ２８０Ｐ型自行式划线机是德国ＨＯＦＭＡＮＮ公司生产的多功能划线机，具有冷喷、热喷、热摊三类喷涂方式，有自动、半自动、手动三种工况，可划单线、双线、虚线、实线，...     

基于检测器数据的快速路路阻模型标定

针对交通规划中的路阻模型变量的要求，探讨了检测器数据的处理方法以及模型的标定方法。同时结合交通规划软件中路阻函数模型的要求和形式，参数标定采用了适用于非线性、非二次型逆的修正BFGS算法的非线性回归方法。其中，步长一维搜索采用Wolfe准则。由于非线性问题对样本数据质量非常敏感，同时，提出了对调查（检测器）数据质量检查的方法。利用上海快速路检测数据进行回归分析，从结果看，该模型对快速路具有很好的适应性，并具有较高的精度.     

基于神经网络的电动转向系统助力特性研究

基于综合目标函数的误差反向传播学习算法，设计了用于该离散化转向助力特性的BP神经网络结构，进行了离线训练，并在电动转向综合试验台上实现了在线控制。实现了全车速范围的非线性转向助力，克服了转向助力盲区。     

多相位信号交叉口最优控制模型及求解算法

讨论了多相位控制条件下交叉口的周期和绿信比优化模型．并将其转化为一个带约束的多变量函数求极值问题；而后在满足交通控制所需精度的条件下提出求解该模型的改进“爬山”算法；最后，将模型与算法嵌入到交通设计与配时优化计算机辅助系统TJSIG中．结合厦门试验工程对模型算法进行了验证。     

基于神经网络的模糊推理车辆跟驰模型

根据BP神经网络自学习的特点，通过训练使模糊变量和隶属函数隐含在网络内部，并用模糊逻辑推理模拟驾驶员对车辆进行控制的过程，可以使模型更接近于真实的跟驰行为，最后用该模型进行了仿真，证明其可行性。     

改进的Flody算法及其在交通化配中的应用

本文介绍了Ｆｌｏｄｙ算法的计算原理及步骤，探讨了Ｆｌｏｄｙ算法存在占用计算内存较大和路径搜索速度慢的缺点，提出改进的正向搜索路径及反向追踪路径Ｆｌｏｙ算法，使计算机内存占用和路径搜索速度两方面均得改善，并对比分析也改进的Ｆｌｏｌｙ算法和原Ｆｌｏｄｙ算法在交通分配中的应用，以实例说明改进的Ｆｌｏｉｙ算法的优点。     

拱桥稳定分析的有限元方法及程序编制

本文针对空间杆梁组合体系桥梁，在线弹性材料条件下全面考虑空间杆系结构的几何非线性，分析，设计了总体稳定的求解方法，编制了一套拱桥稳定分析的有限程序ＡＲＣＨＦＥＭ。     

非调质钢YF45MnV的性能及其在标致轿车连杆上的应用

通过综述非调质钢ＹＦ４５ＭｎＶ热轧态的组织和性能及各种热加工因素对组织和性能的影响，为ＹＦ４５ＭｎＶ钢取代法国４５Ｍ５ＵＡ２钢加工标致轿车连杆提供了依据。生产应用结果表明，ＹＦ４５ＭｎＶ钢连杆满足了使用要求。     

重力式挡土墙优化设计

论述了重力式挡土墙的优化设计过程。该过程为一个约束非线性离散变量优化问题，由计算机程序（ＧＲＷＯＰＴ）实现。文中给出了优化计算的计算模型、目标函数、约束条件和计算实例。     

基于BP-EKF算法的电池SOC估计

介绍了几种常用的电池等效模型,通过试验选择了适用于磷酸铁锂电池的Thevenin模型并辨识了模型参数;分析了EKF算法和BP神经网络原理,提出了BP-EKF算法,使用BP神经网络的自学习能力和逼近能力,优化和补偿EKF算法的非线性误差,同时降低了等效模型的精度要求;使用UDDS电流模拟汽车行驶电流设计了仿真试验,同时使用BP-EKF算法和EKF算法对数据进行处理,结果表明,当SOC初值误差较大时,BP-EKF算法可在300 s内接近理论值,且其收敛精度比EKF算法提高了70%以上。     

基于RBF神经网络逆系统的多变量解耦控制

针对工业生产过程中的多变量耦合系统难以实现解耦的问题,建立了一种改进的规划算法的RBF神经网络逆系统,构造了多变量神经网络控制器,用来对多变量耦合系统进行解耦控制。对一组给定的二变量耦合系统进行了仿真,结果表明：基于改进的进化规划算法的RBF神经网络逆系统的解耦控制不仅超调量小、响应速度快、控制精度高,而且具有很强的鲁棒性和自适应能力。该解耦控制使得解耦后的多变量系统具备良好的动、静态特性,达到了理想的控制效果。     

克隆选择算法在一类有竞争的物流配送中心选址问题中的应用

根据有竞争的物流配送中心选址问题的特点,以新增物流配送中心获取最大的市场占有量为目标函数,建立了有竞争的物流配送中心选址问题的数学模型。由于建立的数学模型是一个高维、非线性、非凸性,并具有多个局部极值点的复杂函数优化问题,传统确定性优化算法很难求解得到问题的最优解或满意解。为此,提出将一种新型的启发式进化算法——克隆选择算法用于求解建立的数学模型,并详细描述了应用克隆选择算法求解数学模型的方法和步骤。仿真试验表明,克隆选择算法求解有竞争的物流配送中心选址问题是可行而有效的,并且具有收敛速度快、全局搜索能力强和稳定性好的优点。     

基于驾驶员行为模拟的ACC控制算法

基于驾驶员最优预瞄加速度模型建立了一种适用于多种典型行驶工况的ACC控制算法。该算法采用基于多目标模糊决策方法的驾驶安全性、工效性、轻便性与合法性评价指标以及基于预瞄跟随理论的微分校正函数，描述了ACC控制系统对自由工况、跟随工况和切入工况等不同行驶条件及汽车动力学系统强非线性特性的考虑。