KEY TECHNOLOGY IN INTELLIGENT CONTROL FOR SHEET METAL DEEP DRAWING

Introduction　　 With development of economics and furtheropening,competitions in market are intensive.The margin between the material cost and price ofproducts becomes small,which compels companiesto pursue higher rate of productivity and quality.The rate of productivity has been improvedthrough high pressing automation,but in order toget satisfactory quality of products under distur-bances,on- line measurement,identification,pre-diction and on- line control must be realized. Intel-ligentcont…     

一种智能化实时监测系统的研究

作者从构造一个智能化实时监测系统的关键技术入手,对系统的设计与实现作了探索性的介绍。     

Identifying tyre models directly from vehicle test data using an extended Kalman filter

Individual tyre models are traditionally derived from component tests, with their parameters matched to force and slip measurements. They are imported into vehicle models which should, but do not always properly provide suspension geometry interaction. Recent advances in Global Positioning System (GPS)/inertia vehicle instrumentation now make full state measurement viable in test vehicles, so tyre slip behaviour is directly measurable. This paper uses an extended Kalman filter for system identification, to derive individual load-dependent tyre models directly from these test vehicle state measurements. The resulting model therefore implicitly compensates for suspension geometry and compliance. The paper looks at two variants of the tyre model, and also considers real-time adaptation of the model to road surface friction variations. Test vehicle results are used exclusively, and the results show successful tyre model identification, improved vehicle model state prediction – particularly in lateral velocity reproduction – and an effective real-time solution for road friction estimation.     

基于Box-Cox-TQR概率密度的铁路运用车保有量预测方法

合理的铁路运用车保有量，对满足铁路货运需求，提高货车运用效率，降低运营成本等有重要作用.考虑铁路运输系统复杂的内外部环境及其动态变化特性，对影响运用车保有量因素定性分析；提出了粗糙集属性约简、灰色关联分析、逐步回归方法相结合的主要影响因素识别方法.以此为基础，建立了基于 Box-Cox变换分位数回归(Box-Cox-TQR)和核密度估计相结合的概率密度预测模型.以国家铁路局运用车保有量实际数据为基础，进行预测试验.结果表明，利用主要因素识别的方法符合目标值的运动变化规律，预测结果具有良好的精度.此外，概率密度预测比点预测、区间预测传递出更多信息，为管理决策提供更多准确有用信息.     

电控发动机实时监控系统研究

采用VB和实时操作系统技术设计电控发动机监控系统，研究在μC/OS-Ⅱ平台上实现系统控制以及与上位机进行通讯的工作模式，论述监控系统的时钟节拍、通讯和任务管理等方面的设计思路；实验证明，设计的实时监控系统在监控能力、时间精度、控制时序和系统的扩展潜力等几方面都能满足电控发动机的监测控制要求。     

危害辨识、风险评价和风险控制策划

简要阐述了什么是危害辨识;明确了危害辨识、风险评价和风险控制的重要性,分析了如何掌握危害辨识、风险评价和风险控制的时机;讨论了危害辨识、风险评价和风险控制的基本步骤和过程;确定了如何进行危害辨识、风险评价和风险控制。有助于消除、限制、处理、转移风险。     

太白岩黄芪的生药学研究和鉴别

本文首次报道了我省太白山特有的药用植物太白岩黄芪［Ｈｅｄｙｓａｒｕｍｔａｉｐｅｉｃｕｍ（Ｈａｎｄ．－Ｍｚｚ．）Ｋ．Ｔ．Ｆｕ．］的原植物形态、生药性状、显微组织结构、花粉粒形态和花粉粒电子显微镜扫描以及有关成分的理化鉴别，为准确的鉴别药材并确切其疗效和扩大新药源提供依据。     

基于双向权值调整算法的神经网络非线性系统辨识

使用神经网络建模是非线性系统辨识的一个重要方法。为克服传统BP算法训练多层前向神经网络进行系统辨识中存在的一些问题,本文提出一种使用双向权值调整学习算法训练单隐层前向神经网络进行非线性系统辨识的方法。此辨识方法使用结构简单的单隐层前向神经网络,在正向阶段由Moore-Penrose广义逆确定输出权值,反向阶段则按误差梯度下降原则对隐层权值进行调整。算法能在正向和反向两个过程对网络的权值做出调整,具有较快的学习速度,并且能在一定程度上保证神经网络的泛化能力。通过基准辨识仿真实验验证,基于此方法的非线性系统辨识具有建模结构简单、训练速度快且辨识精度高的特点。     

灰箱辨识在二系悬挂参数估计中的应用

介绍了灰箱辨识在铁道车辆二系悬挂参数估计中的应用,运用灰箱辨识方法估计二系悬挂的质量、阻尼和刚度参数,并比较了两种灰箱辨识软件工具MoCaVa和CTSM的辨识结果。分析辨识结果发现MoCaVa在测量噪声存在时比较精确的估计出线性模型的结构参数,且辨识结果对参数初值具有鲁棒性。该方法对监测车辆的运行状态,诊断车辆故障具有重要意义。     

浅谈京津客运专线项目配置管理

项目配置管理的实质是项目变更的控制管理。本文介绍了在客运专线项目的执行上如何控制项目的变化，如何保证项目的完整性和一致性，如何使错误发生率降为最小，从而实现项目的结构化、有序化、产品化的管理。