基于怠速提升的DPF再生温度控制方法研究

在DPF主动再生过程中,如果柴油机运行工况突降至怠速状态,会使DPF内部温度峰值和温度梯度迅速升高,易导致DPF出现烧熔现象,针对该问题,进行了基于怠速提升的DPF主动再生温度控制的试验研究。结果表明:再生过程降至怠速工况时,载体出口端中心附近的温度和温度梯度升高幅度最大;随着怠速的提升载体的温度峰值和温度梯度逐渐降低,怠速提升至1 100r/min时,最高温度峰值由820℃左右降至632℃左右,降低了约22.9%,最大温度梯度由30℃/cm左右降至10℃/cm左右,降低了约66.7%。     

基于BP神经网络基坑支护结构变形预测研究

为了精确的预测佛山某建筑基坑变形情况,提出了一种BP神经网络多数据纵向预报方法,选取前三次的多个测点数据进行预处理,然后再对BP神经网络分析、训练、测试,并分析隐含层数对预测精度的影响,通过对比试算确定隐含层数目,最终达到能够高精度预测基坑支护结构水平位移和沉降。结果表明:所提出的方法可以精确地预测基坑变形,对工程建设具有一定的参考价值。     

石黄隧道原位扩建方案数值模拟

石黄隧道为重庆市黄花园大桥工程的重要组成部分,位于重庆市渝中区,横穿长江和嘉陵江夹持的河间半岛。该隧道由石板坡互通式立交进洞(进口),黄花园互通式立交出洞(出口),为双洞单向行车。为缓解进出口处交通压力,拟将原单洞扩充1个车道。利用有限元软件Midas-GTS模拟隧道开挖过程,分析隧道开挖对市政既有建(构)筑物工程的安全性和可行性影响,对类似工程设计及施工具有参考价值和指导意义。     

基于可持续发展的城市交通微循环路网优化模型

文章基于可持续发展的理念,建立了交通微循环的路网优化双层模型：上层为考虑支路改扩建和新建的混合网络设计问题,下层为符合UE准则的运量分布和平衡配流组合模型;提出遗传算法对模型进行求解。模型对交通微循环项目的实施建设有一定指导意义。     

一种被动声纳目标识别数据融合方法的研究

文章首先对目标噪声信号采用五种不同的方法提取特征矢量,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络分别对五种特征矢量并发地进行分类,再采用遗传算法对分类器组合过程中的多参数进行优化,最后由五种分类结果最优组合产生最终的分类结果。实验结果表明该系统具有很好的分类效果。     

腹型癫痫的临床与脑电图(附35例分析)

本文报道腹型癫痫35例,男18例,女17例。发病年龄4～40岁,平均12.8岁,80％为4～15岁。均表现阵发性腹痛伴植物神经症状,抗癫痫治疗有效。脑电图异常33例(94.3％),正常2例(5.7％)。着重讨论了本病的脑电图表现。认为脑电图检查对本病的诊断及动态观察有重要辅助作用。对难解释的阵发性腹痛行鉴别诊断时应考虑腹型癫痫的可能。     

基于遗传算法的舰船舱段可靠性优化设计

遗传算法在引入动态自适应策略和"免疫算子"之后,其收敛效率有了较大的提高。对于以可靠性作为约束的随机结构系统优化问题,以罚函数法为基础,构造了有效的约束与目标函数向适应值函数的映射公式。建立合理的安全余量,采用随机有限元法处理结构分析中所涉及的有关参量的随机性,计算结构响应和敏度分析,并进行系统的可靠性计算。通过两种算法的结合,利用自适应免疫遗传算法、随机有限元法及可靠性的基本理论,建立了一套完整的基于遗传算法与随机有限元的结构系统可靠性优化设计方法。对舰船舱段结构梁系截面的优化计算结果表明,算法对多随机因素结构系统的可靠性优化具有良好的收敛效果。     

Hybrid neural network model for history-dependent automotive shock absorbers

The method of numerical multi-body simulation is an often used and well-understood development tool in the automotive industry. In order to reproduce the ride comfort or handling behaviour of vehicles, mathematical models have to be built up. To achieve accurate simulation results, highly detailed component models are required. However, the formulation of appropriate physically-based model equations of complex automotive components (e.g. air springs, shock absorbers, rubber bearings, tyres, etc.) can be very difficult. To handle this, empirical modelling methods have been developed. Simple algebraic equations are used to describe complex system behaviour. This simplification is very effective, although it largely ignores the natural laws of mechanics and thermodynamics but is still capable to predict the component response. This article illustrates how to take advantage of this approach in numerical simulations. We describe the development of a hybrid automotive shock absorber model based on both spline and neural network (NN) approaches. By combining these different approaches, an accurate model is achieved without loss of variability. Non-isothermal laboratory force-displacement measurements of an automotive shock absorber are being used to estimate the parameters of the NN. As shown, the model replicates the measured data with sufficient accuracy, especially the hysteresis. Finally, we present a set of quarter-car simulations with a built-in hybrid NN shock absorber.     

网络计划工期－费用的动态规划决策

关键路线法中网络计划工期－费用优化，可以化为一系列单阶段决策，构成确定性离散优化决策问题，本文试用动态规划处理这一过程。     

RS232/CAN智能协议转换器及其通信网络

为研制RS232/CAN智能协议转换器,根据技术要求,确定其硬件系统主要由RS232接口、CAN协议控制器和CAN总线收发器等组成,软件系统主要由参数设置子程序、RS232串口/CAN转换子程序、CRC校验子程序等组成。关键技术包括:在CAN控制器软件初始化过程中对系统中断的控制;采用硬件流控制实现数据传输过程的控制。将2个RS232/CAN智能转换器通过双绞线连接起来,实现2个设备之间的RS232点对点远程通信。在各设备处安装RS232/CAN智能转换器,通过双绞线连接,并在端点处安装匹配电阻即可组成RS232/CAN通信网络。在调度集中车站智能自律分机系统中,采用RS232/CAN智能协议转换器构建通信网络,既可充分利用原来的软硬件系统,又可提高系统的效率,缩短开发周期。