电话交换网业务预测方法讨论

本文对电信规划中交换网业务预测的方法及应用进行了阐述。     

Prediction and mitigation of out-of-plane welding distortion of a typical block in fabrication of a semi-submersible lifting and disassembly platform

Out-of-plane welding distortions of block structures during fabrication of offshore structure will significantly influence its dimensional accuracy and production schedule. Taking a B514 block of a semi-submersible lifting and disassembly platform as research object, typical welded joints and their welding conditions were summarized based on actual welding procedure specification (WPS). Effective thermal elastic plastic (TEP) finite element (FE) analysis with parallel computation technology was carried out to examine thermal-mechanical response. Welding inherent deformations, which are considered as the elementary cause of welding distortion, were then evaluated. With welding inherent deformations as mechanical loading, elastic finite element (FE) analysis was then employed to predict dimensional accuracy of examined B514 block, which has a good agreement with measurement data. In order to ensure the fabrication accuracy with less out-of-plane welding distortion, inverse deformation approach was applied to reduce the out-of-plane welding distortion, and influence of welding sequence on out-of-plane welding distortion was also examined. Both mitigation practices have obvious effect on dimensional accuracy of examined B514 block, while corresponding mechanical mechanisms were also clarified.     

车用汽油机瞬态空燃比的混沌时序非线性组合辨识模型

为提高汽油机瞬态空燃比的辨识精度,提出了混沌时序非线性组合辨识模型.采用2种单项辨识方法,包括最小二乘支持向量机(LS-SVM)及径向基函数(RBF)前向型神经网络,分别对瞬态空燃比时间序列进行建模与辨识.采用非线性组合方法利用BP神经网络对2种单项辨识方法的结果进行组合辨识,并与Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型进行比较.结果表明:混沌时序非线性组合辨识模型的辨识精度优于Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型,具有更强的非线性辨识能力,能提高瞬态空燃比的辨识精度,为空燃比反馈控制的成功实行提供了有力依据.     

基于时间序列ACO-BP神经网络在基坑变形预测中的应用研究

BP神经网络技术因其良好的非线性动力学特性、函数逼近能力、自组织和自适应能力,已广泛应用于基坑变形预测中。但实际应用过程中发现BP神经网络具有收敛速度慢、初始权阈值对计算结果影响较大,且易陷入局部最优等缺陷。采用引入具有启发式寻优、全局优化特点的蚁群算法优化BP神经网络,对基坑变形进行预测,并与BP神经网络进行比较。结果表明:ACO-BP神经网络模型预测基坑变形可行;预测精度高于BP模型,且结果稳定、速度较快、误差满足工程的要求。     

浅埋偏压小净距隧道开挖顺序研究

采用改进的有限元强度折减法计算某浅埋偏压小净距隧道2种开挖方式在各个施工阶段的安全系数大小.比较这些安全系数,找到2种开挖方式在整个开挖过程中最容易产生破坏的施工步,得出浅埋偏压小净距隧道先开挖深埋侧可避免出现较危险的施工状态这一结论,希望对研究对类似工程的施工具有一定的指导意义.     

���е�·�������о���DEA/TOPSIS���ģ��

城市道路建设序列属于多阶段多指标决策问题. 为提高城市道路建设的有效性,以DEA和TOPSIS法为基础,构建城市道路建设序列的多阶段多指标决策组合模型. 首先利用DEA方法计算每个决策单元的相对有效性;然后对相对有效性进行TOPSIS计算,实现对DEA结果的全排序,从而得到城市道路建设序列决策方案. 这样既组合了DEA对多输入、多输出指标评价的绝对优势和TOPSIS系统性、综合性的优点,又避免了DEA不能进行全排序的缺点,使两种主要的评价方法得到了互补,为该问题的解决提供了新的研究途径;最后应用实际案例验证了该模型能有效地解决城市道路建设序列的多阶段多指标决策问题.     

无线闭塞中心测试案例生成方法

应用基于功能特征的测试案例生成方法,研究了无线闭塞中心的功能结构,提取了无线闭塞中心的功能特征,得到了无线闭塞中心的功能特征列表。针对无线闭塞中心的每个功能特征,编制了测试案例,将测试案例串联成电子化的测试序列。根据中国高速铁路列车运行控制系统的规范和要求,构建了无线闭塞中心的仿真测试平台,编写了试验步骤和XML程序文件。在无线闭塞中心测试平台上,测试了包含注册与启动、行车许可、停车与注销、通信网络故障、RBC切换5个运行功能的3个测试序列。测试结果表明:在常温常压下,列车速度低于350 km.h-1且仅有一趟列车运行的条件下,无线闭塞中心可不间断工作至少90 min,功能正常。可见,方法有效。     

基于非等时序灰色模型的路基沉降预测

结合高速公路路基施工沉降观测数据,讨论了灰色系统理论和双曲线模型在公路路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型GM(1,1)进行了改进,建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型。通过具体工程实践,给出了灰色模型和双曲线模型对公路路基沉降量预测结果与实测结果的比较,结果表明灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要。     

舰船噪声非线性特征的信道传播研究

文章首先针对信道的相干多途特性,基于射线理论,利用MATLAB仿真得到了信道的多途参数;接着基于相似序列重复度理论,提取了舰船辐射噪声的非线性特征—序列重复度RPT;最后将舰船辐射噪声通过多途信道作用,提取不同信道作用后的RPT特征并进行对比分析。研究表明,当舰船辐射噪声在不同传播距离和海深的信道里传播时,RPT特征的幅值缓慢变化,且其特征曲线的形状也发生改变,即舰船辐射噪声的RPT特征在多途信道里传播时是不稳定的。     

船用磁悬浮隔振器建模和鲁棒性研究

振动噪声是影响海军舰船战斗力的一个重要因素,本文针对舰船舱室的特殊应用环境,得到了影响隔振器稳定性的主要外部因素是环境噪声干扰和冲击干扰,采用实验建模得到的磁悬浮主动隔振器初级通道和次级通道脉冲响应模型进行了滤波x-LMS算法控制下的鲁棒性仿真。仿真结果验证了脉冲响应模型的有效性,也证明了磁悬浮主动隔振器具有很强的鲁棒性。