基于时间序列分析的预测控制算法

在分析Turbo码的译码结构以及外部信息传递特性的基础上,从时间序列的角度分析分量译码器外部信息的传递规律,基于预测算法对Turbo码的迭代译码结构进行了改进,提出了单次预测和复次预测的改进算法。建立分量译码器的n阶多项式线性模型,将前n次迭代信息保存至线性模型中,采用多项式曲线拟合或指数拟合算法预测分量译码器第n+1次迭代的外部信息值。利用预测的外部信息值代替分量译码器第n+1次迭代的译码过程。在保证外部信息准确预测、误码率性能相近的前提下,减少了迭代次数和迭代时延,简化了译码结构。     

基于健康监测系统的大跨度连续刚构桥移动荷载识别

为了得到桥梁实际运营的车辆荷载,通过建立由健康监测系统测得的应变响应与移动荷载的线性回归方程,提出了一种能有效应用于大跨度连续刚构桥的移动荷载识别方法。首先利用小波变换的方法进行应变信号消噪处理;然后利用应变响应特征估算移动车辆过桥的时间和速度;最后建立移动荷载车重力与应变响应的二次线性回归方程。计算结果表明：该方法得到的计算车重力与实测车重力相比,误差率基本小于17%;结合标准车辆模型,可以得到车辆的轴重分布。     

风暴和作业状态下海洋自升式平台桩腿结构强度研究

利用ABAQUS/AQUA有限元软件,对某一典型倒K型桁架式桩腿在风暴和钻井作业载荷工况下结构强度进行了线性和非线性计算,获得了弦杆、斜撑和水平撑杆的应力和位移整体分布;详细分析了载荷方向对弦杆、斜撑和水平撑杆的应力和位移的影响;参考规范选取确定材料许用应力,对结构强度进行了校核。采用梁单元B31及矩形截面属性建立齿条板模型,并将其与弦管通过TIE单元进行绑定约束,模拟弦杆的真实结构,根据海流方向与弦杆夹角选择相应的水动力拖曳系数。     

舰船摇荡预报中的双变量局域线性多步预报法

针对舰船各个自由度摇荡之间存在耦合的实际,介绍了一种基于双变量时间序列预报局域线性预测法,此方法可对具有一定耦合关系的二维时间序列进行综合预报.将此方法应用于陈氏吸引子仿真数据及真实海浪中某舰船摇荡时间序列数据的预测.通过与单变量时间序列预报效果的对比,发现时间序列的双变量局域线性预测法可以在一定程度上提高精度,减小误差,提高了舰船摇荡预报的有效性.对于船舶摇荡时间序列预报领域应用双变量预报方法进行了尝试.     

用LMI方法设计不确定关联时滞大系统H∞容错控制器

针对关联项具有N×N个任意未知常时滞的不确定线性连续大系统,在执行器失效的情况下,提出了一种分散的鲁棒H∞容错控制器的设计方法,通过假设可能失效执行器的输出信号为能量有界的干扰输入信号,不确定关联时滞大系统的容错控制问题转化为分散的鲁棒H∞控制问题.控制器可以通过解线性矩阵不等式给出,因而具有数值易解性.最后用一个数值例子验证了该设计方法的有效性.     

高速铁路系杆拱桥拱肋施工技术

该文以合福铁路铜陵长江大桥北引桥1-96m系杆拱为依托,介绍系杆拱拱肋加工拼装施工工艺,并阐述施工重难点控制要点。     

公交智能调度系统功能扩充的思考

城市公交智能化调度指挥系统通过运用GPS技术、通用无线分组通信业务(General Packet Radio Service简称GPRS)和中心信息网络服务平台,对公交车辆位置和运行信息的采集、传输和处理,将车辆定位信息叠加显示在地理信息系统(GIS)的数字电子地图上。通过中心与公交车辆的通信,各级调度部门就能随时了解到线路运行中的车辆实况。     

与磁悬浮车辆现有超导磁体合为一体的线性发电机

在使用超导磁体(SCM)的磁悬浮运输系统中,研究了将线性发电机(LG)并入现有SCM,以提高输出功率、改善功率因数和测量系统的可行性,并在山梨磁悬浮试验线进行了试验。分析和运行试验测量的结果有良好的相关性,有望将线性发电机投入实际应用。     

直流牵引供电系统钢轨电位与杂散电流分析

通过建立理想的单边供电模型,采用电流注入法,运用叠加原理对直流牵引供电系流的钢轨电位和杂散电流进行了理论分析,并通过实例进行验证。如果钢轨电阻和荷载一定,钢轨电位和杂散电流主要受轨道对大地的泄漏电导率的影响。泄漏电导率越小,钢轨电位就越高,杂散电流越小;泄漏电导率越大,钢轨电位就小,杂散电流就越大。这种分析方法同样适用于双边供电的复杂牵引供电系统。     

城市自行车骑行者疲劳感知特性（双语出版）

为了探究自行车骑行过程中骑行者的疲劳感知变化规律及其影响因素,设计实施了针对不同骑行环境的骑行试验。根据试验收集的骑行者个体属性、骑行强度数据及骑行者生理、心理数据,利用多元线性回归方法建立了骑行者疲劳感知模型,定量描述了骑行者疲劳感知与骑行者个体属性、骑行强度以及骑行者生理、心理负荷之间的变化关系。应用统计检验方法对模型的线性显著性、多重共线性进行检验;并通过实施新的骑行试验验证了模型对于实际骑行活动中骑行者疲劳感知的预测能力。由模型分析可知：骑行者的疲劳感知变化主要受到骑行者个体属性、骑行强度、骑行者生理负荷以及心理负荷等属性的影响,4种属性的建模变量对于出行者疲劳感知的影响因子分别为-0.291,0.353,0.253,0.265。研究结果表明：在骑行过程中,骑行强度、骑行者生理负荷以及心理负荷因素与疲劳感知呈正相关关系,而骑行者个体属性则与疲劳感知呈负相关关系,其中骑行强度因素对于疲劳感知变化影响最大;模型预测的骑行者疲劳程度值与试验实测值无显著性差异;可通过改善现有骑行环境来降低骑行过程中骑行者的生理负荷和心理负荷,从而减小骑行者出行疲劳感知期望值,以此影响自行车出行者骑行选择行为的决策;骑行疲劳感知模型可应用于自行车交通评估与规划。