改进的变步长LMS自适应滤波算法

针对解决LMS(Least Mean Square)自适应滤波算法收敛速度及未知系统时变跟踪速度与稳态误差的矛盾,改进步长因子μ(n)与误差信号e(n)的非线性映射关系,提出一种新的变步长LMS算法。执行该算法时系统初始阶段或未知系统时变阶段步长自动增大,而稳态时步长缓慢变小,提高了收敛速度和时变跟踪能力,克服了稳态误差偏大的缺点。理论分析及实验结果表明,新算法的收敛、跟踪速度及稳态误差性能均优于现有常见的几种LMS算法。     

基于遗传算法的散货船配载软件的开发

针对当前市场上的配载软件功能不够完善以及准确性不够精确,基于遗传算法研究散货船的配载优化问题。首先只对具体研究的船舶确定其编码方案,然后基于遗传算法的配载系统对其约束条件进行处理,最后完成软件开发。经过遗传算法优化后的实船配载方案表现更好,可以确保船舶的稳性和强度满足要求,并且能够提高运营效率从而降低运输成本和增强市场竞争力。     

基于GD-FNN和参考模型的无人艇航向鲁棒自适应控制

为使无人艇在复杂环境干扰下能按希望要求改变航向,本文设计了一种基于广义动态模糊神经网络和参考模型的鲁棒自适应控制器.首先针对因环境干扰产生的不确定干扰项基于广义动态模糊神经网络建立了无人艇运动控制的逆动态模型,设计了模糊神经网络的自适应率以进一步调整神经网络权值,并结合无人艇运动控制模型的参考模型设计了无人艇航向鲁棒自适应控制器,然后通过Lyapunov稳定性理论,证明了基于该控制器的无人艇航向控制系统的稳定性,最后采用半物理仿真实验验证了该控制方法的有效性和准确性.     

基于遗传算法的盾构隧道管片接头刚度反演研究北大核心CSCD

梁-弹簧模型在管片衬砌结构计算中应用较广泛,目前接头刚度取值方法主要有模型试验法及经验取值法,模型试验法耗时长、成本高昂,而依据经验取值难免存在一定主观性。鉴于此,利用C++编程语言,基于遗传算法开发了盾构隧道管片结构位移反分析程序,首先通过弹性模量值反演算例,得出反演值与理论值误差为1.4%,验证了算法和程序的可行性。利用程序将反演接头刚度值与实际设计案例管片接头刚度值进行对比,反演计算结果表明:正弯矩下管片环向接头转动刚度值反演误差为2.6%,负弯矩下管片环向接头转动刚度值反演误差为4.3%。     

2010年款奥迪A8自适应定速巡航系统

<正>自适应巡航系统(也叫主动巡航系统,Adaptive Cruise Control,缩写为ACC)是一种新开发的驾驶人辅助系统,它与传统的车速控制系统相比,在功能上有很大扩展。由于减少对油门踏板和制动踏板的操作,可明显提高驾驶舒适性。使用该系统可以使驾驶人严格遵守车速限制以及车距,从而保证交通的畅通。2010年款奥迪A8使用的是BOSCH公司的新一代ACC系统,首次在车的正前方使用了2个     

一种新型集成智能传感器的容错控制方法

提出了一种传感器容错控制新方案。该方案融合了神经网络、模糊逻辑、自适应预测、系统结构分析与容错控制技术，解决了传统容借控制系统不能对复杂系统进行有效控制的问题。采用该方法对一传统容错控制系统进行了仿真，证明了具有比原系统更加优越的性能。     

基于遗传算法优化神经网络的纸坊隧道初始地应力场拓展分析

遗传算法具有较强的全局搜索能力,神经网络具有自学习能力,结合神经网络和遗传算法,可以充分利用两者的优点,使新算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性,又有遗传算法的强全局搜索能力。初始应力场和待定因素之间的关系往往比较复杂,而基于遗传算法优化神经网络可以容易地确定出初始应力场和待定因素之间的非线性映射关系,将该方法用于纸坊隧道初始地应力场的拓展分析研究,获得了很好的效果。     

船舶自动航行中的多目标遗传算法应用

船舶自动航行是未来航海领域重要的关键技术,算法通过对船舶航行目标及安全水域的分析,自动的寻找船舶航行最佳路径,属于路径规划研究一类。标准遗传算法通过对遗传物质基因的继承和映射,来寻找自然进化过程中的最优解,也是解决路径规划类问题的重要方法,但是其最优解往往会陷入局部最优,需要进行优化。本文研究海上自动航行中的路径匹配模型,利用多目标遗传算法给出船舶路径规划图解决方法,并对算法进行仿真。