车辆主动悬架系统的LMS自适应控制

选择LMS自适应滤波算法，通过调整自适应滤波器的权系数使二次性能指标达最小，根据单个样本方差的负梯度来调节权系数；得到控制输出。针对简化的车辆模型，将空钩控制、广义自适应控制与LMS自适应控制相对比。仿真计算表明，主动悬架系统LMS自适应控制策略不仅计算简单，而且理论上在主动悬架系统中的应用是切实可行的，性能明显优于其它对比控制方法。     

基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制

提出了基于神经网络的自适应模糊控制策略。模糊控制主要用来对付系统的非线性；神经网络根据振动响应的方差递推结果来辨识车体的振动情况实时调节模糊控制器的量化因子，使模糊控制器对路面的变化具有自适应的能力。在半主动悬挂1／4车非线性模型的基础上进行了仿真研究。     

超大跨度缆索承重桥梁结构体系

设计和建造跨海连岛大桥是新世纪桥梁工程面临的巨大挑战。超大跨度桥梁并不只是常规概念的外推,需要与之对应的结构体系。从根本上改变缆索承重桥梁的缆索体系,可以突破跨度极限。本文指出了常规结构体系向更大跨度发展的制约因素,从缆索体系的角度介绍了超大跨度斜拉桥、悬索桥以及斜拉 悬索组合桥可能采用的各种体系。这些体系试图在静力、动力方面能远远超出现有限制范围,极大地提高桥梁的跨越能力。同时,新体系的采用也给材料、设计和施工提出了很大的挑战。     

基于LMS自适应滤波的模糊控制主动悬架研究

以车辆操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标，根据路面一车辆系统的特点，提出一种在线可调整的模糊控制算法，利用LMS自适应模块调整模糊控制器的自调整因子，改善单一模糊控制算法对专家先期经验的依赖。针对简化的车辆模型，以路面信号作为激励源，进行悬架系统的振动控制研究，结果表明提出的算法对车辆悬架系统的振动控制具有较好的适应性。     

汽车半主动悬架的神经网络自适应控制

本文提出了用两个线性神经网络对汽车半主动悬架系统进行在线辨识和控制的策略，介绍了该控制系统中神经网络的在线训练方法，进行了仿真计算和结果分析。     

汽车主动悬架的最优预见控制

本文针对1/2车辆模型,应用最优预见控制理论对汽车主动悬架进行控制系统的设计和研究。计算机仿真结果表明,所提出的系统能有效改善汽车乘坐舒适性。     

设计-施工总承包在武汉阳逻长江大桥南锚碇工程中的应用

介绍武汉阳逻长江公路大桥南锚碇工程采用设计-施工总承包模式的经验,对相关的招标和项目管理工作进行总结.针对我国的实际情况,分析该模式在工程建设中的适用范围.     

悬索桥索鞍位置的分离计算法

关于索鞍位置计算,已有的计算方法较为繁琐或仅适用于单圆曲线索鞍,针对这种情况,将单圆曲线索鞍位置计算的分离计算法推广到复合圆曲线索鞍位置的计算中,从力学关系和几何关系出发推导得到了复合圆曲线索鞍位置计算的解析公式和由解析公式求解的牛顿-拉斐森迭代算法。改进约束条件,给出合理的迭代初值计算公式,确保了索鞍位置迭代计算快速收敛于真实解。归纳提出了理论顶点的顺延悬链线交点定义法和切线交点定义法的概念,探讨了两种定义法所得的索鞍位置计算公式或计算结果之间的必然联系。算例表明:该精确方法正确可行,近似方法也具有较高的精度,可供悬索桥施工、设计人员参考。     

主动悬架系统对汽车侧翻稳定性改善分析

针对被动悬架系统侧翻稳定性比较差的问题,提出采用主动悬架系统的方法进行改善。通过汽车侧倾运动状态分析,建立了被动悬架系统、主动悬架系统和控制系统模型。模拟分析得到主动悬架系统使得汽车在弯道行驶时的侧倾角有效值下降了92.8%,侧倾角加速度有效值下降了78.2%,侧翻因子有效值下降了92.6%。结果表明:利用主动悬架系统可以有效地降低汽车非直线行驶时的侧倾角以及侧倾角加速度,提高汽车的侧翻稳定性,是提高汽车非直线行驶状态下安全性的一个合理的解决方案。     

泥浆悬浮砂粒能力分层测定试验研究

为实现泥浆悬浮砂粒能力的量化分析,提出一种分层测定方法,选取12%、15%和18%3种质量分数的试验泥浆,通过自行设计的分层取样装置进行试验研究,获取不同泥浆质量分数、沉降时间和砂粒粒径条件下的10个深度分段的砂粒质量分布,分析各参数影响下的砂粒沉降变化规律。结果表明:1)该分层测定方法可较好地获取不同深度分段的砂粒质量,弥补现有测定方法只能获取底层砂粒沉降质量的不足;2)试验所采用的3种质量分数的泥浆对0.1 mm以上粒径的砂粒悬浮能力均较差。根据砂粒沉降曲线分布特征,提出一种用于判别泥浆悬浮砂粒能力的方法,即砂粒沉降曲线越平缓,各层质量差异性越小,底层质量无明显拐点,不同沉降时间曲线越紧密,则泥浆悬浮砂粒能力越强。