遗传神经网络的船舶运动受扰力预测模型

船舶运动受扰力预测,是实现对船舶摇摆控制的关键步骤。为达到有效控制船舶摇摆的目的,基于遗传神经网络,完成船舶运动受扰建模预报和预测方法选择。模拟船舶航行状态,设计仿真对比实验结果表明,基于遗传神经网络的船舶受扰力预测模型,有效提升横向与纵向运动受扰力预测准确性,完成有效控制船舶摇摆的目的。     

反坡对边坡稳定性分析的影响探讨

在对边坡进行条分法稳定性分析时,一般情况下滑动面形状是复杂的.根据底滑面倾斜方向的不同,在条分后会出现顺坡条块和反坡条块.依据二者对边坡稳定性的作用效果不同,顺坡条块和反坡条块也可称为致滑条块及阻滑条块.虽然人们承认反坡条块的阻滑作用,但传统条分法在求解过程中并未对这2类条块进行区分,求解公式中反坡条块重力分力仍作为分母下滑力项计算.若对2类条块有所区分,将反坡条块重力分项作为分子中阻滑力项计算,显然会有不同的计算结果.对于2种计算方式的差异程度及其对计算结果的影响,进而对边坡稳定性评估的影响,至今缺乏理论上的分析.本文通过对传统条分法安全系数求解公式中2类条块进行区分,分析将反坡条块重力作为阻滑力的计算结果与传统公式的计算结果的差异,并通过推导获得2种计算方式之间的规律和特点,探讨2种计算方式对滑动面含反坡的边坡稳定性分析的适用性.研究结果可为传统条分法忽视正、反坡差异的计算方式提供有益的补充.     

新五维超混沌系统反同步研究

以新五维超混沌系统为对象，基于Lyapunov稳定性理论，采用非线性控制法、主动控制法及全局控制法，分别设计了控制器，实现了新五维超混沌系统的反同步。通过数值仿真，对三种方法的反同步效果进行了验证和对比分析，结果显示主动控制法优于其它两种方法。     

量子神经网络技术在船舶电力系统中的应用

短期负荷预测是一种电力系统优化调度工具。其不仅可为电网调度及发、供电计划提供有效的指导,而且可以保障电力系统安全和高效的运行,达到节约经济的目的。本文在分析影响船舶电网短期负荷的因素基础上,提出基于量子神经网络技术的船舶电网短期负荷预测法。     

PSO-BP神经网络在隧道围岩变形预测中的应用

针对滇西复杂地质条件下隧道围岩变形预测问题,以BP神经网络为基础,引入了改进后的粒子群算法,通过调试和改进建立了PSO-BP神经网络。该神经网络结合了粒子群算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力,非线性映射能力强,泛化能力强,具有一定的容错能力。计算结果表明:PSO-BP神经网络预测精度高,平均绝对误差为2.4 mm,平均相对误差为2.7%,满足隧道围岩变形预测精度的需要。     

一种车载IGBT驱动电源设计

本文介绍一种车载IGBT驱动电源设计,该电源为多路输出单端反激开关电源。根据技术要求详细介绍了该电路的具体设计步骤及电路参数。测试结果表明,该电源的可靠性高、稳定性好、输出纹波小,满足车载IGBT驱动电源要求。     

钢斜拉桥Z型外露式索梁锚固区受力特性分析

以珠海市横琴新区在建桥梁——依依桥的前锚结构为研究对象,研究了Z型外露式索梁锚固结构的可视化设计方法、结构传力途径及主要构件的应力分布等关键问题。研究表明索梁锚固结构存在应力集中现象,但应力大小在相关规范限值内,能够满足钢梁斜拉桥的功能需要。作为一个特殊索梁锚固结构设计,也可供相关桥梁设计者参考。     

斜拉桥中钢混结合段的结构性能与设计方法

总结了钢混结合段在斜拉桥中的应用特点,从而提出依据钢混结合段受力形式,明确其传力机理和过程,给出针对性构造对策的设计思路。最后,建立了钢混结合段的一般设计过程和方法,可应对任意复杂受力形式的钢混结合段设计。