变分法的参数约束估计法(英文)

The accuracy of parameter estimation is critical when digitally modeling a ship. A parameter estimation method with constraints was developed, based on the variational method. Performance functions and constraint equations in the variational method are constructed by analyzing input and output equations of the system. The problem of parameter estimation was transformed into a problem of least squares estimation. The parameter estimation equation was analyzed in order to get an optimized estimation of parameters based on the Lagrange multiplication operator. Simulation results showed that this method is better than the traditional least squares estimation, producing a higher precision when identifying parameters. It has very important practical value in areas of application such as system identification and parameter estimation.     

基于广义费用的公共交通联乘优惠研究

为了制定合理的公交联乘优惠政策,将包含出行直接经济耗费的广义费用作为效用引入Logit模型研究公交票价对出行分担率的影响。通过实际的交通调查确定模型中参数的取值,并计算出现状条件下各方式的出行分担率以确定模型的有效性。在公交供给能力的约束下,确定希望达到的公交分担率,在其他非联乘优惠的措施已知时,通过计算就可以得出合适的公交联乘优惠额度。算例分析表明,这一研究方法能够达到私家车出行分担率降低到40％的目标。     

最小二乘支持向量机在隧道围岩变形预测中的应用

针对基于标准型支持向量机(Vapnik SVM)的岩体变形预测方法计算复杂度大、应用不便的缺点,提出一种基于最小二乘支持向量机的围岩变形预测方法.该方法结合开挖岩体具有高度不确定性的特点,将其作为一个时变系统考虑,首先采用滑动时窗方式选取学习样本,然后利用获得的样本训练最小二乘支持向量机预测模型.利用这种方法对雪家庄隧道围岩变形进行预测,分析结果表明,该方法具有较高的预测精度,是一种简单可行的变形预测方法.     

柔性层状路面应力和位移场的边界元分析

为研究任意形状分布的各种荷载作用下柔性多层弹性路面应力和位移的性状分布特点,利用层状材料的广义Kelvin基本解,建立了边界元分析方法.结合广义Kelvin基本解与边界元方法,建立柔性层状路面边值问题的边界积分方程,对于核函数中出现的奇异积分做了解答.该方程中不舍在层状材料交界面上的积分,可求解任意形状分布各种荷载作用下的多层弹性体系应力和位移.算例分析表明:该方法可以获得较高的计算精度;由于采用了层状材料的广义Kelvin基本解,该方法能处理力学参数沿深度方向任意变化的柔性路面.     

一类不可微复合函数的二阶广义方向导数

研究一类不可微复合函数Ｃｈａｎｅｙ意义下的二阶广义方向导数,并且得到这一类不可微问题的二阶最优性条件。     

驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿

为了减小长期自动驾驶过程中制动性能下降带来的影响,提出了一种驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿方法。首先建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的驾驶机器人车辆制动性能离线自学习模型。然后考虑到驾驶机器人车辆长期自动驾驶导致离线自学习模型可靠性下降,建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的扩展自回归在线辨识模型,并采用模糊变遗忘因子递推最小二乘法进行参数辨识。模糊变遗忘因子递推最小二乘法通过引入遗忘因子的方式,对数据施加时变加权系数,以避免出现数据增长导致的数据饱和现象。模糊变遗忘因子控制器以制动力矩辨识误差为输入,经模糊规则推理实时输出合适的遗忘因子进行参数辨识,能够有效均衡驾驶机器人车辆制动性能参数辨识的稳定性与收敛速度。驾驶机器人车辆自动驾驶过程中,根据当前车速与目标车速的大小计算出所需的制动力矩,加上反馈回来的制动力矩误差,并结合当前时刻的车速,利用制动性能离线自学习模型与机械腿逆向运动学模型实时计算出制动电机输出位移量,实现对驾驶机器人车辆制动力矩的在线补偿。仿真与试验结果表明:利用所提出的方法对车辆动态制动力矩进行辨识时,通过调节遗忘因子,辨识结果能够快速收敛且辨识误差较小。在此基础上,控制驾驶机器人车辆进行纵向车速跟踪时,能够有效减小制动性能下降造成的影响,保证控制车速跟踪误差在±1km·h-1之内。     

线性空间中集值优化问题弱有效解与向量鞍点

在序线性空间中定义了带广义不等式约束集值优化问题的广义向量Fritz-John鞍点和广义向量Kuhn-Tucker鞍点,建立了二者之间关系.最后,借助广义锥次似凸映射的择一定理,讨论了集值优化问题的弱有效解与它们之间的关系.     

基于广义预测控制的船舶可调桨网络控制系统研究

可调螺距螺旋桨(CPP)控制系统是船舶推进系统的重要子系统.随着船舶推进系统在响应速度、操纵性能等方面的要求不断提高,CPP控制系统已从传统的控制系统发展到分布式的网络控制系统,而网络控制的引入必然产生不确定的网络时延.因此,采用支持向量机,广义预测控制和队列机制的混合控制方法设计了网络控制器,有效地补偿网络时延对CPP控制系统产生的不利影响.     

基于最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测

通过影响因素分析,确定了软土层厚度、软土层压缩模量、地表硬层厚度、地表压缩模量、路堤高度、路堤顶宽、路基填筑时间和填筑竣工时沉降量等参数对公路软基沉降有影响。对公路软基的观测数据进行分析和取样,输人样本为各参数,输出样本为路堤中线下地表沉降值,利用最小二乘支持向量机的非线性映射和泛化能力,通过训练,建立了公路软基沉降预测模型。研究表明．所建立的模型对公路软基沉降进行预测具有较高的精度．同时具有很好的泛化性能。     

舰载雷达有源压制干扰最小干扰距离研究

依据舰载雷达有源噪声干扰的原理及特点,对在理想条件下的舰载雷达最小干扰距离进行了推导,给出了影响其的多个因素,并结合这些因素得出复杂条件下舰载雷达最小干扰距离的计算模型。通过实例对该模型进行检验,得出结论。