燃料电池轿车车内噪声特性试验分析

在半自由场消声室内四轮转毂试验台上对燃料电池轿车进行了声振特性测试,采集了不同车速工况下车内噪声信号及运动部件的振动加速度信号。分析了不同车速工况下车内噪声的分布状况及主要频率成分。通过信号分析表明,车内噪声来源于驱动电机总成和燃料电池系统中的氢泵、风机,产生的噪声通过空气直接传到车内,同时引起车身板件振动并向车内辐射噪声。根据样车的结构特点提出了减振降噪措施。     

共同配送实施分形管理的策略研究

传统的以配送企业为基本单元,以层递方式进行决策管理的共同配送模式难以适应个性化、快捷化的市场要求。从分析企业分形管理的实质入手,剖析了企业分形元的结构及其活动空间,对分形元进行划分,明确了分形元的运作模式和交流机制。并基于共同配送的内涵,阐明共同配送合作机构的层次性、自相似的结构特点,最后提出共同配送实施分形管理的策略。     

沥青洒布车智能递阶控制系统

为了探讨沥青洒布车的新智能控制方式,在传统的沥青洒布车智能控制的基础上,提出利用智能递阶控制的自适应性、自学习、实时性等优点,使沥青洒布车能根据工作环境的变化进行调节,保证其喷洒恒定和实时性,使其具有良好的作业质量。建立了递阶控制四层系统,介绍了该系统的总体结构和沥青洒布车递阶控制系统的软件结构与硬件结构以及算法,并给出了沥青洒布车的四层递阶控制的试验结果,能实时达到工程施工较高的作业要求。     

单神经元PID控制对挖掘机液压泵控制的仿真

在现有PID控制器的基础上,利用单神经元的自学习性能实现了对PID参数的在线自整定自适应控制,并且在MATLAB软件下将该控制器在液压泵控制系统中进行了研究。仿真结果表明,单神经元PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。     

人工神经网络在路堤沉降预测中的应用

以人工神经网络法为主，研究了多因素条件下的沉降预测问题，同时与浅岗法和S型曲线法这2种在近几年推广应用的预测方法进行了对比。结果表明，3种方法预测的最终沉降大体相近，它们之间的区别在于人工神经网络法预测的沉降较大（同时更接近实测值）；S型曲线法较小；浅岗法居中。由于神经网络是用实测数据直接建模，少了人为干扰因素，并且偏大的数值对工程来说是偏于安全的，所以选用人工神经网络预测沉降比较适宜。     

RBF神经网络理论在发动机特性计算中的应用

运用径向基函数 (RBF)神经网络理论 ,建立发动机万有特性和外特性模型 ,并与常用的一些建模方法所建模型进行了比较。结果表明 ,应用RBF神经网络建模方法简单可靠 ,精度较高。     

高阶CMAC神经网络及其在水下机器人运动控制中的应用

对高阶ＣＭＡＣ神经网络的结构和工作原理进行了研究,提出了中间层作用函数地址的计算方法,给出了计算高阶基函数的不同方法,利用高阶ＭＣＡＣ神经网络对水下机器人模糊深度控制器进行了学习,仿真结果显示了不同高阶基函数ＭＣＡＣ网络的不同建模能力,证明了中间层作用函数地址的计算方法正确。     

REGULATION OF PRODUCTION OF PARATHYROID HORMONE－RELATED PEPTIDE （PTHrP） AND EXPRESSION OF ITS mRNA IN A HUMANLIVER－DERIVED CE

ＲＥＧＵＬＡＴＩＯＮＯＦＰＲＯＤＵＣＴＩＯＮＯＦＰＡＲＡＴＨＹＲＯＩＤＨＯＲＭＯＮＥ－ＲＥＬＡＴＥＤＰＥＰＴＩＤＥ（ＰＴＨｒＰ）ＡＮＤＥＸＰＲＥＳＳＩＯＮＯＦＩＴＳｍＲＮＡＩＮＡＨＵＭＡＮＬＩＶＥＲ－ＤＥＲＩＶＥＤＣＥＬＬＬＩＮＥＬｉＨｕｓｏｎｇ；Ｐ...     

一种水下目标识别方法──基于模糊理论的多种神经网络融合分类

在应用多种方法提取目标噪声中分类特征的研究基础上,本文设计出基于模糊理论的多神经网络融合分类器,其研究重点主要包括有监督分类的模糊聚类神经网络分类、多神经网络与模糊综合分析相结合的融合分类。基于大量海试实测信号样本的多组实验表明,该分类方法具有良好的工程应用前景。     

时间多项式进化算法在旅行商问题中的研究

提出了一种模拟生物遗传的进化算法，并将该算法应用于旅行商问题得到了较好的结果，根据达尔文进化论的优化过程，结合自然选择原则提出了启发式算法，该算法的时间复杂性与快速排序策略相当。在文中利用该算法求解中国旅行商问题得到目前的最佳结果。