基于数据修正的改进型灰色-RBF网络预测

针对既呈趋势性,又呈波动性的时间序列难以预测的问题, 提出了基于失真数据的修正的改进型灰色-RBF网络预测模型及算法.即用改进型灰色模型提取趋势性因素,用神经网络处理波动性因素,另尝试性的提出还须排除异常干扰因素,即查找和修正序列的异常数据.并以南昌铁路车站旅客发送量预测为例,验证了算法的有效性,收到很好的预测效果.     

基于逼近的动态面二阶滑模的船舶航向跟踪控制

针对船舶航向非线性运动数学模型存在不确定性误差的情况下,提出一种新颖的动态面二阶滑模智能控制方法.首先采用动态面控制(DSC)技术,以消除传统Backstepping方法中存在的"计算爆炸"问题.为了削弱滑模控制中固有的抖振效应,提高系统的鲁棒性,引用了一种新颖的二阶滑模控制方法.然后直接利用径向基神经网络技术逼近模型误差,同时采用最少学习参数(MLP)技术,以减少控制器的计算负担,所设计的控制器可以保证闭环系统中所有信号一致最终有界,并使跟踪误差任意小,最后通过仿真验证所提算法的有效性.     

基于VMD和RBF的舰船管路泄漏识别和定位

针对工作环境恶劣、维护保养不便的舰船管路难以迅速定位泄漏点并对其进行损害管制,提出了一种基于VMD和RBF的舰船管路泄漏识别和定位方法。首先,对管路泄漏产生的空化现象、湍流和流体与管路的摩擦进行分析,研究影响泄漏产生激励的因素;然后,提出一种基于变分模态分解(VMD)与径向基函数(RBF)神经网络的管路泄漏识别和定位方法,通过VMD得到有效分量的中心频率和能量值分别构造特征向量,输入RBF神经网络以达到泄漏识别和定位目的;最后,模拟舰船环境,搭建泄漏管路试验平台,分析泄漏管路不同工况下的振动信号,并对RBF神经网络的诊断准确率进行验证。实测舰船管路故障信号分析表明,泄漏识别的准确率为90%,泄漏定位的准确率为87.5%。     

《计算机基础》课程教学中应重视的若干问题

《计算机基础》是高职院校一门重要的公共基础课,其教学质量的好坏直接影响学生的职业素质,文中探讨了新形势下高职院校《计算机基础》教学中的现状和存在的主要问题,并提出了一些建议。     

Application of Nonlinear Predictive Control Based on RBF Network Predictive Model in MCFC Plant

This paper described a nonlinear model predictive controller for regulating a molten carbonate fuel cell (MCFC). A detailed mechanism model of output voltage of a MCFC was presented at first. However, this model was too complicated to be used in a control system. Consequently, an off line radial basis function (RBF) network was introduced to build a nonlinear predictive model. And then, the optimal control sequences were obtained by applying golden mean method. The models and controller have been realized in the MATLAB environment. Simulation results indicate the proposed algorithm exhibits satisfying control effect even when the current densities vary largely.     

机械设计基础课程改革的探索与思考

以机械设计基础课程改革的初步探索为基础,分析了该课程在职业教育教学改革过程中所存在的诸多困扰,进而从课程改革的系统性、实践性、融合性、以及观念的转变等方面提出了改进与完善的对策.     

论公路设计企业社会责任的实现——以云浮市为例

根据当前宏观调控与市场经济体制成长的特点,结合云浮市地方公路工程设计的工作实践,探讨公路勘察设计阶段如何落实设计单位的社会责任,并提出相应的改进措施,以供同行参考。     

高速公路改扩建工程路基加宽综合处治方案

旧路加宽改造对提高既有道路等级和改善路网结构具有较高的技术经济价值。高速公路加宽改造工程的方案设计需进行多方案的比选,采取技术可行、确保质量、控制成本的综合处治方案。结合工程实践,从基底清淤、换填与冲击碾压,路基填料的选择,台阶开挖与构筑路基加宽等几个方面进行论述,并提出具体处治方案。     

基于RBF神经网络逆系统的多变量解耦控制

针对工业生产过程中的多变量耦合系统难以实现解耦的问题,建立了一种改进的规划算法的RBF神经网络逆系统,构造了多变量神经网络控制器,用来对多变量耦合系统进行解耦控制。对一组给定的二变量耦合系统进行了仿真,结果表明：基于改进的进化规划算法的RBF神经网络逆系统的解耦控制不仅超调量小、响应速度快、控制精度高,而且具有很强的鲁棒性和自适应能力。该解耦控制使得解耦后的多变量系统具备良好的动、静态特性,达到了理想的控制效果。     

微型河工模型试验技术与理论基础初探

据Robert.D.Davinroy在美刊《土木工程》1999年7月发表的《微型河工模型技术在密西西比河工程中的运用》一文介绍,美国陆军工程师团开发的一项新的微型河工模型试验技术已获得了专利。该技术采用大比尺大变率的物理模型模拟河流水流泥沙运动情况,已在密西西比河、密苏里河等航道整治、鱼类和野生生物的生存环境等项目研究中得到成功运用。该技术在试验周期方面,可与数学模型相媲美,而且,比数学模型更为直观;在试验精度方面,可与大型河工模型相比。由于文中对该试验关键技术及其理论基础未作详细介绍,笔者对其进行初步探索,以便能为我国目前正在进行的长江航道系统治理工程方案试验研究提供借鉴。