矩阵变换器调制策略的鲁棒性研究

矩阵变换器是一种没有中间直流环节的交一交直接变换器，其输入电压的畸变容易影响到输出电压的质量，输出电流的谐波也会通过变换器反馈到输入电流中来，通过对矩阵变换器间接空间矢量法调制策略的研究，提出了调制策略的实时调整原则，该原则能增强矩阵变换器工作的鲁棒性，使矩阵变换器在输入电压不对称、输入电压有谐波等非理想输入电压下，仍然输出理想的三相对称正弦电压，从而在电网电压不理想的情况下，为矩阵变换器的负载提供理想的电压源。     

多目标模糊优化问题的神经网络解法

基于函数联接神经网络，提出了一种解决工程结构多目标模糊优化问题的新算法。该算法以设计人员对目标函数值的满意程度作学习样本，采用神经网络取代传统的隶属度函数，从而较好地解决了隶属函数的描述问题。在解决多目标模糊优化问题中，该算法较传统算法具有更大的灵活性。     

基于虚拟信号控制的交叉口群协调方法研究

为降低环形交叉口的平均延误时间,提高交叉口群车辆通行效率,以环形交叉口为研究对象,通过引入"虚拟信号控制环形交叉口"概念,对到达环岛的交通流进行错时分离,其次应用数解法提出主路径车流双向绿波协调控制方案,建立了基于主路径车流双向绿波协调控制的交叉口群相位差模型,最后利用VISSIM仿真软件对云南省曲靖市珠江源大道与建宁东路环形交叉口进行验证.结果表明:虚拟状态下主路径车辆通过环形交叉口数由66.36提高至88.69辆/100 s;车辆在环形交叉口平均停车次数为0.57次,较实际降低了10.9%;车辆平均延误时间较实际降低了23.8%;建立的交叉口群相位差模型能够较好地改善各个交叉口的延误效益.     

力学中的不连续位移边界元特解法

带有体力项的力学问题,如具有重力项的静力学问题、具有惯性项的动力学问题等,是边界元方法中一大棘手问题。近十年来,国内外一直采用域内积分法解决这个问题。但这种方法需要在区域内划分许多小区域,计算量大,效率较低。本文提出了解决这类问题的一种简便有效的纯边值方法——不连续位移边界元特解法。作者采用这种方法编制的BD2程序,能圆满地解决带有体力项的静力学问题和动力学问题。     

理想薄平板气动导数的人工神经网络识别

介绍一种用BP人工神经网络方法识别理想薄平板的气动导数的方法．通过构造BP网络，比较各种因素对识别结果的影响．数据处理方式对神经网络的训练结果影响很大．隐层单元数量、训练次数、随机赋值次数、样本数量等对训练结果也有影响，但影响较小．采用这种方法识别理想薄平板的气动导数是可行的，并且具有较高的精度．     

一个常用变步长Runge—Kutta法的改进

对一种常用的变步长Ｒｕｎｇｅ－Ｋｕｔｔａ法的变步长方法进行了分析和改进，计算实例表明改进后的算法能显著降低对导函数的调用次数，从而提高了计算速度，增强了算法的实用性。     

MAN 175D隆重亮相中国——曼柴油机与透平公司在中国国际海事会展上展示了符合Tier Ⅲ要求的高速发动机

曼柴油机与透平公司参加了2015年在上海举行的第18届中国国际海事会展,并借此机会隆重推出了175D 高速发动机.作为中国最重要的船舶行业活动之一,中国国际海事会展吸引了数百家国际公司参加,无疑是展示这款发动机的理想场合.     

理想携带者 长安福特金牛座

是什么让我们失去了快意驰骋的理想？我想是生态,道路生态。如果色盲也能知道路况指示屏“大盘翻红”、如果天气总是站在出行的对立面,那么显然……又是什么让我再次心悦诚服地系上安全带？显然还是生态,长安福特金牛座营造的小生态。因为坐于其间,能保持轻松、舒适、愉悦、自信,能保持大步向前的人生状态。     

酷配 BMW Z4 Coupe VS AUDI TT

在Coupe这种车型的认识上,宝马和奥迪是有天壤之别的。如果说奥迪把Coupe看作实现自己美学理想的平台的话,那么宝马则把Coupe当作一个实现自己结构理想的平台。     

深厚软基处理中袋装砂井长度的研究

利用袋装砂井长度是砂井地基固结速率的重要影响因素,分析软基处理中处理区与下卧层之间的相互作用,对深厚软土地基固结度的计算方法进行合理改进,推导出计算固结度时砂井底面孔压不相连续的计算关系式,并从深厚软基中非理想因素、砂井长度方面对固结度的影响进行论述。结果表明,固结度随砂井长度的增加呈抛物线趋势先升后降。同时,从砂井长度对砂井处理费用的影响上进行定量关系计算,结果表明呈正相关性,因而,从理论上论证了袋装砂井最优长度的客观存在。通过某试验段工程实例,利用砂井深度与固结度增加百分比和投资效益比关系,结合总施工工期对固结度的要求、施工条件等对袋装砂井最优长度的确定方法进行研究,确定了最优砂井深度,实例计算结果表明,最优砂井深度为h0=22 m,利用沉降观测数据分析,比原设计的h=25 m砂井更为经济、合理,处理效果也达到设计要求。