基于复合神经网络模型的四轮独立驱动电动车控制

针对四轮独立驱动电动车的运动控制，提出了一种基于Ackerman转向模型和神经网络方法的复合模型，用于对各个车轮转速进行仿真和控制。这种复合模型的特点是结构非常精简，其参数可用实际整车数据来直接整定，尤其适合于车辆的中低速运行控制。     

信号交叉口排队长度预测的神经网络方法

预测信号交叉口的排队长度可以为交通信号控制和管理提供非常重要的信息.基于神经网络,针对定时和感应信号交叉口两种不同情况,成功实现了单、双车道排队长度的预测.同时,感应器与停车线之间的距离对预测精度的影响也进行了初步分析.模拟结果同时表明,神经网络对左转车道排队长度的预测效果不佳,不能为信号控制和管理提供有效的信息.     

用改进的前向神经网络预测铁路货运量

对影响铁路货运量的因素进行了分析。根据影响铁路货运量的诸因素的特点，介绍了一种改进的前向神经网络预测方法，并建立了铁路货运量前向神经网络预测模型。算例表明，其预测精度高于常规预测方法。     

高速公路智能交通控制系统的建模及多层描述

本文提出将神经网络和模糊推理用于高速公路交通控制系统的建模及多层描述的一般性方法和框架，其主要思想是：利用神经网络及其他智能方法建立高速公路稳态和动态模型，在此基础上结合交通系统的特点提出改进的多层描述方法，即把高速公路交通系统控制问题分为自组织层，最优化层和调节层，试图解决传统方法在高速公路交通系统的分析，建模和控制中遇到的问题。     

利用神经网络模型实现压气机特性图的三维逼近

利用BP神经网络模型对涡轮增压发动机中的压气机进行建模，得出其通流特性和效率特性图，给出拟合的相关系数，并将此模型应用于涡轮增压发动机整体系统的模拟计算中。     

水泥喷粉深层搅拌桩桩头下沉问题分析及处理

深层搅拌桩进行地基加固有喷粉和喷浆两种方法,设计人员在地基天然含水量大于60%的情况下,从降低地基含水量考虑,常常选用喷粉法.而在地基天然含水量更大的情况下采用此方法,由于流塑状淤泥是在喷粉施工时风压气流的作用下,搅拌过程中因受扰动发生液化,液化的淤泥上涌至地表面,造成桩体范围内淤泥质的减少而桩头下沉.通过施工现场试验,证明改用喷浆法施工的搅拌桩解决桩头下沉问题有效且工程造价变化不大.     

基于模糊神经网络的既有钢筋混凝土桥梁构件可靠性评估

介绍了模糊神经网络的基本理论知识,根据其知识体系和既有桥梁可靠性的研究特点,结合相关文献的规定和研究成果,引入与所检测的截面裂缝宽度、应变值和应变值相关的评估参数Z,利用既有钢筋混凝土桥梁养护等级标准给出了构件技术状况等级与可靠指标的对应关系,然后根据模糊神经网络的理论优势,对输入变量(实测数据:裂缝宽度,应变值和应变值)进行训练,计算出构件在不同荷载作用下的可靠指标,其可用于既有桥梁结构构件可靠性评估中。并结合一实桥拆除构件的试验结果,得到了一些有益的结论,验证了本方法应用于既有钢筋混凝土桥梁构件可靠性评估的可行性。     

基于实测数据评估交通事件检测中神经网络应用性的研究

神经网络为交通事件自动检测技术摆脱传统方法探测率低、误报率高的状况提供了新的解决思路。在以往局限于仿真数据研究的基础上,本文利用I-880数据库实测交通事件数据对神经网络在交通事件自动检测中的实际应用进行了研究,结果表明:神经网络应用于交通事件自动检测技术中,具有较高的探测率和较低的误报率,但该算法可移植性较差,在实际应用中要予以考虑。     

面向智能车的电子液压制动系统研究

面向智能车设计了一款并联式电子液压制动系统,并针对智能车在紧急制动时易失稳的问题,基于车辆制动时的载荷转移特性,提出一种制动力分配控制策略.根据车辆在制动时前、后轴载荷转移量调节前、后轴车轮制动力,并将此时前、后轴车轮制动力矩作为基准制动力矩,基于径向基神经网络和PID算法设计附加制动力矩控制器,以此调节各车轮的制动力...     

基于LabVIEW的溢流阀测试系统开发

为精准测试航空用“简”系列溢流阀的相关性能,设计了基于LabVIEW的溢流阀的压力稳定性测试、寿命测试以及动静态性能测试系统。采用LabVIEW与PLC相结合的实时监测与控制技术,优化了基于神经网络的自适应PID控制器,对溢流阀测试系统进行压力及流量的控制,实现了溢流阀动静态性能的自动测试。实验结果显示,测试系统具有较高的自动化程度和测试效率。