神经网络自适应控制算法的研究和MATLAB仿真

本文针对神经网络系统跟踪输入信号时,由于误差总是存在导致学习过程难以结束的特点,以一种用BP 网络逼近对象的学习算法为基础,结合相应的控制算法加以改进,并得到了一种快速学习因子的选择方法。结合不同对象通过MATLAB进行仿真,均获得了满意的效果。仿真和分析表明,该算法能保证系统具有良好的动态品质。     

石油销售企业信息化项目风险驱动因子分析

本文根据项目生命周期理论,从信息化项目立项与启动阶段、项目建设实施阶段对石油销售企业信息化项目风险进行风险驱动因子分析,为风险的控制提供必要的依据。     

组合厚壁筒套装应力强度因子的权函数方法

本文用权函数法导出了由套装应力引起的组合厚壁筒内边裂纹的应力强度因子公式，这些公式可用于计算组合厚壁筒在不同裂纹深度、材料、过盈量和尺寸情况下的应力强度因子。同时，本文还研究了装配应力强度因子随裂纹深度和过盈量的变化规律，可为组合厚壁筒的设计及工程应用提供一定的参考。     

基于BP神经网络的船舶网络安全状态评价

船舶网络是一种特殊的移动网络,面临巨大的安全隐患,传统线性船舶网络安全状态评价的偏差大,结果极不科学。为改善船舶网络安全状态评价效果,设计了基于BP神经网络的船舶网络安全状态评价方法。该方法首先分析船舶网络安全状态评价影响因素,采集船舶网络安全状态评价数据,然后将影响因素和船舶网络安全状态评价分别作为BP神经网络的输入和输出,通过BP神经网络学习,对船舶网络安全状态进行评价,最后采用VC编程实现了船舶网络安全状态评价仿真实验,结果显示BP神经网络可以区分各种船舶网络安全状态,评价准确性得到大幅度改善,同时提升了船舶网络安全状态评价效率,可以有效保证船舶网络安全。     

基于最小二乘法的车辆瞬态燃油消耗估计EI北大核心CSCD

精确的车辆瞬态燃油消耗估计是车辆节能控制研究的基础,稳态燃油消耗模型受燃油发动机的非线性工作特性、驾驶员的驾驶习惯、车辆行驶的环境、车辆行驶状态、车辆负载等多种因素影响,计算的瞬态燃油消耗与实际燃油消耗偏差较大,现有瞬态油耗模型参数不易标定,因此本文中通过车辆速度与加速度构建了一种新的瞬态燃油消耗估计模型。采用最小二乘法对模型中的参数进行求解,为进一步降低瞬态燃油消耗率的估计偏差,引入指数速度衰减的加权因子,即采用带指数衰减因子的最小二乘法求解油耗模型中的参数,并通过实车试验对瞬态油耗估计方法进行验证。试验结果表明,基于最小二乘法的油耗模型可精确地估计车辆瞬态油耗,带指数速度衰减因子的最小二乘法可进一步降低油耗模型的油耗估计偏差,且估计精度受车辆行驶状态和道路环境等因素影响较小。     

基于模糊多属性群决策的危岩稳定性影响因子筛选研究

为了确定危岩体稳定性影响因子的重要程度,根据危岩体的特点,用直觉模糊数表示影响和制约危岩稳定性因子的各主要因素指标,采用模糊折衷型的TOPSIS法,确定方案与模糊理想解间的相对贴近度,并对其进行从小到大顺序排序,从而确定对危岩稳定性影响因子的重要程度。在采用以上方法分析计算后发现:岩体结构对危岩体稳定性的影响最大,地形坡度对危岩体稳定性的影响微弱地大于结构面特征,为工程设计和施工提供科学的决策依据。     

变扭器失速值和K因子

随着自动挡汽车的普及，变扭器（也叫液力变矩器）的问题在维修行业中也逐渐成了“常见病”。变扭器是一个焊合的整体，除非把它在车床上剖开，否则普通维修人员根本无法看到其内部状态。于是在旧件市场上不少人只认外表形状。只要变扭器大小形状是一样的，就直接装车使用。其结果是有时可直接使用，而有时则发现装车后动力不足，总感觉有什么不对劲但又不知道是怎么回事。     

基于数据库的急腹症专家系统的设计

该系统属于基于规则的产生式系统,系统采用关系模式来描述知识库,用数据库方法存储管理知识库.系统由以下几部分组成用户登陆模块,服务器连接模块,知识库管理模块,推理机模块,解释模块等.采用模块化的设计方法实现系统,并通过临床病例验证,达到预期目标.     

双体船粘性阻力数值计算方法

将兰德韦伯回转体速度分布所满足的第1类弗雷德和姆积分方程由来流速度为1推广到一任意值，并由此提出了速度因子的概念；在数值计算过程中，结合实际情况，考虑到多次迭代会带来舍入误差的积累，采用最小偏差法结束迭代；程序用C^ 语言编制，在VISUAL C Ver5.0环境下调试成功。