随机时滞Recurrent神经网络的指数稳定性

研究了随机时滞Recurrent神经网络的稳定性,利用Lyapunov函数和It公式,结合矩阵分析技巧,给出了系统均方指数稳定的充分条件,并由此推得随机时滞Hopfield神经网络和随机时滞细胞神经网络的稳定性条件.     

Local Polynomial Estimation of Distribution Functions

Introduction It is always a focus for statisticians to estimateand predict the function and the related informationusing sample data in the situation without knowing thedistribution function. LetX1,X2,…,Xnbe a samplefrom a population with distribution fu…     

漫谈矿山法隧道技术第十六讲——建立“预防管理”为主的综合维修管理体制

强调隧道维修管理的基本原则——"早期发现,预防维护",会取得事半功倍的效果。指出为了建立预防管理体制,必须解决3个问题:1)明确维修管理中对隧道性能的要求,建立性能管理目标;2)确立能够获得准确情报的检查、调查方法;3)建立模式化的隧道变异原因推定方法,确立变异基准。结合日本的经验,分别阐述了上述3个问题:1)维修管理中对隧道性能的要求——确保能够安全通行的空间,应控制变异在结构物剩余寿命容许范围之内。2)确立能够获得准确情报的隧道检查、调查方法,目前日本隧道检查、调查方法正向着省力化、标准化、高速化和电子化等"四化"方向发展;介绍了表面劣化、表面缺陷、内部缺陷、衬砌背后空洞、净空位移和形状变化等的调查及量测技术,例如隧道检测车、隧道衬砌连续打击监测系统、高速钻孔系统、地质雷达和3D激光扫描等设备及技术;同时介绍了利用这些检查结果对结构物的耐久性进行诊断,决定是否采取对策及采取什么对策的系统。3)隧道变异的类型及变异强度的判定基准及判定模型。以日本石川县隧道维护管理为例,介绍其基本观点:1)在隧道中不考虑寿命;2)劣化预测主要是对采取对策前寿命的预测;3)介绍预防维护管理的方法、健全度评价及对策标准。最后强调:对我国而言,最重要的是彻底改变"重使用,轻维护"的事后管理方法和体制,建立起与"隧道大国"相适应的管理体制和方法。     

Robustness analysis of bogie suspension components Pareto optimised values

Bogie suspension system of high speed trains can significantly affect vehicle performance. Multiobjective optimisation problems are often formulated and solved to find the Pareto optimised values of the suspension components and improve cost efficiency in railway operations from different perspectives. Uncertainties in the design parameters of suspension system can negatively influence the dynamics behaviour of railway vehicles. In this regard, robustness analysis of a bogie dynamics response with respect to uncertainties in the suspension design parameters is considered. A one-car railway vehicle model with 50 degrees of freedom and wear/comfort Pareto optimised values of bogie suspension components is chosen for the analysis. Longitudinal and lateral primary stiffnesses, longitudinal and vertical secondary stiffnesses, as well as yaw damping are considered as five design parameters. The effects of parameter uncertainties on wear, ride comfort, track shift force, stability, and risk of derailment are studied by varying the design parameters around their respective Pareto optimised values according to a lognormal distribution with different coefficient of variations (COVs). The robustness analysis is carried out based on the maximum entropy concept. The multiplicative dimensional reduction method is utilised to simplify the calculation of fractional moments and improve the computational efficiency. The results showed that the dynamics response of the vehicle with wear/comfort Pareto optimised values of bogie suspension is robust against uncertainties in the design parameters and the probability of failure is small for parameter uncertainties with COV up to 0.1.     

一种混合优化的全局路径规划算法

针对全局路径规划研究中遗传算法存在搜索范围广而导致收敛速度慢的问题,本文提出一种混合优化的全局路径规划方法,完成对图像读取、处理后使用A*算法预处理缩小可行区域从而提高收敛速度。所提出的混合优化规划方法主要优化遗传算法的初始种群,在不影响最终路线的情况下,缩小初始种群的搜索范围,提高算法进行全局路径规划的速度,快速有效的规划出全局路线。另外本文给出一种评价体系对规划结果进行定量的避障评价,评价结果能够以数值形式对规划结果进行综合评价,评价结果显示通过混合优化算法规划出的路径具有更佳的安全性。     

基于虚实融合技术的V2X测试系统研究

针对网联汽车在进行V2X功能实车测试成本高、危险性高、对场地要求高等问题,以被测车辆V2X车载单元为主要测试对象,开发一套基于虚实融合技术的V2X测试系统,依托PreScan及MATLAB软件搭建测试场景,背景车辆及路侧信息为虚,被测车辆为实,虚实结合构建了完整的V2X功能实车验证环境。以某车型搭载的V2X车载单元为被测对象,在测试系统中搭建了交叉路口碰撞预警验证环境进行试验,试验结果证实测试系统能够在保证测试安全的前提下进行V2X功能有效性的判断。     

基于辅助槽的永磁同步电机转矩脉动优化设计

NVH是车用永磁同步电机(PMSM)开发的关键项,而转矩脉动是影响永磁同步电机NVH的重要因素之一。本文对一款永磁同步电机的转矩脉动进行优化,由于设计边界条件限制,定子冲片、绕组、磁钢尺寸等不能更改,故本次重点针对转子辅助槽进行优化设计,使其满足设计目标要求,降低NVH不达标的风险。     

别克荣御轿车双驻车辅助系统

主要阐述双驻车辅助系统(DPA)的结构及工作原理,对其电路工作情况进行了分析,介绍了该系统进行故障自诊断的方法及步骤。     

道床板长度对减振垫轨道结构振动性能影响分析

橡胶减振垫整体道床是一种新型的减振轨道结构,然而,工程应用中,单元道床板结构长度的选择尚无明确指导性意见。采用模态分析、谐响应分析法分析不同道床板长度橡胶减振垫整体道床结构固有频率、振型及传递函数。分析表明:(1)单元道床板长度变化对道床垂弯、道床扭转振型主振频率影响较明显;(2)2.5、3.75 m单元道床轨道结构频谱幅值出现在一阶横弯振型频率,而≥5 m的道床板,其频谱幅值主要出现在道床沉浮振型对应频率附近;(3)减振垫整体道床频谱曲线幅值随着道床单元结构长度的增加而大幅减小;(4)当单元道床结构长度≥5 m时,频响幅值随单元长度变化不大。     

基于组合预测的RBF神经网络货运量预测方法研究

为有效进行交通货运量预测，通过对货运量影响因素的分析，建立了关于货运量影响因素的层次分析模型，根据该模型构建了基于RBF神经网络的货运量预测方法。用我国1985-2004年的货运量统计数据对该神经网络进行训练和检验，并对2005-2006两年间的货运量进行预测。预测时设定了2005-2006年2a间货运量各影响因素值，再运用RBF神经网络预测这两年的货运量。结果表明，2005年的预测值与国家统计局最近公布的实际数值有很好的一致性，表明这一方法的可行性。