基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究

针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。     

不同孤石处理方法对盾构掘进参数影响的研究

以厦门市轨道交通一号线集美中心站-诚毅广场站区间隧道工程为依托,针对该区间隧道中含有大量孤石群的特殊地层,分析了全回旋转机、旋挖钻机、冲击钻孔机以及爆破法处理孤石的适用条件,获得了全回旋转机、旋挖钻机、冲击钻孔机以及爆破法处理孤石段所对应的盾构推进速度、总推力、刀盘扭矩、土仓压力等掘进参数的变化规律。     

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。     

论基于岗位群的技能竞赛对高职电气自动化专业实训教学的作用

利用岗位群的概念,对高职电气自动化相关岗位的岗位职责和岗位技能需求进行分析和归纳,以此为依据组织和实施本专业的技能竞赛。通过技能竞赛发现教学过程中存在的问题,并利用技能竞赛的方式引导竞赛参与者把岗位群中的核心技能作为实训课程体系构建的依据,以技能竞赛促进教学方法和手段的改革和"双师型"教学队伍的建设。     

“航线设计”课程“微课程群”化的教学改革探讨

文章从航线设计知识点"多、小、杂、细"等特点出发,结合微课程的"短、小、精、广"的特性,探讨了针对航线设计实训课程进行"微课程群"化教学改革的思路。     

南京长江第四大桥钢筋混凝土榫传剪器群施工技术

结合南京长江第四大桥实际工程,主要介绍了其锚碇施工过程中钢筋混凝土榫传剪器群的施工技术要点,主要包括优化混凝土配合比、芯棒钢筋桁架定位和锚固区混凝土单侧多层浇筑等施工工艺,有效的解决了钢筋混凝土榫传剪器群施工过程中的技术难题,为类似工程提供施工技术支持。     

舰船电力系统保护性能优化的自适应算法

为满足舰船电力系统保护在快速性和选择性方面的要求,提出保护性能优化模型,根据电力系统的运行方式、拓扑结构和故障类型的变化,实时在线计算并修改保护整定值的自适应保护方法。将快速性和选择性指标作为保护性能综合指标的基本元素,采用模拟退火粒子群算法进行优化,最终实现不同运行工况下保护性能最优的整定值自适应调整。并在PSCAD/EMTDC软件中建立包含自适应保护算法的舰船电力系统保护仿真模型,仿真结果证明所提方法可有效提高系统保护性能。     

柔性靠船桩簇结构受力计算

基于位移协调、力的平衡和能量守恒原理,通过在水平桩NL法计算中引入桩侧土抗力群桩折减系数,采用Lagrange插值多项式拟合护舷厂家的反力、吸能与变形的关系曲线,对柔性靠船桩簇中钢桩和护舷间水平力、能量分配进行计算分析;并将之应用在某码头的靠船桩簇设计中,取得了良好的成效。     

群性波列作用下系泊船舶的水动力响应数值模拟

该文根据随机波群的模拟方法,模拟得到具有同一有效波高,有效周期但不同群性的随机波列,研究了不同群高参数GFH和群长参数GLF的波列作用下系泊船的运动响应及缆绳张力。数值计算结果表明,系泊船横移运动量和缆绳张力呈现随波浪群高的增大而增大的趋势,升沉运动量也略有增加,而波浪群长的变化对系泊船的运动响应及缆绳张力基本没有影响。     

自适应粒子群优化的船舶动力定位云模型控制器设计

云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为云模型理论的研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,而云模型具有兼顾模糊性和随机性的特质,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程。为解决云模型控制器参数难以整定的问题,提出基于自适应粒子群优化算法的云模型控制器设计方法。仿真试验证明了云模型控制和粒子群优化的可行性和有效性。