基于小波网络的发动机瞬态工况进气流量动态辨识与预测研究

由于发动机进气系统具有复杂的非线性动态特性,因此构建了进气流量小波网络辨识与预测模型,并利用最小二乘法(DLS)对小波网络参数和预测控制率进行了学习和优化,以提高小波网络预测模型的可靠性和预测精度。作为对比建立了基于BP神经网络的预测模型,并利用瞬态工况试验数据分别对两种模型进行了仿真研究。结果表明,小波网络模型能有效地预测发动机瞬态工况进气流量,与BP神经网络预测模型相比,误差精度更高,可用于发动机瞬态工况空燃比的精确控制。     

基于熵权-灰靶理论的滞洪区高速公路生态边坡决策方法及应用

边坡防护方案的确定是公路设计阶段的重要环节,决策结果的客观性、科学性直接影响公路全寿命周期的安全.目前滞洪区高速公路生态边坡方案的决策以定向的经验判断为主,缺乏定量理论评价.为此,基于二元定量比较法、熵权法、灰靶决策理论,构建了一种滞洪区高速公路生态边坡评价决策模型.该模型从经济、技术、社会三方面综合考虑生态边坡方案决策的多种因素,选取11个评价指标构建指标体系;利用熵权法对指标权重进行计算,降低人为主观因素影响,并结合灰靶理论计算各评价方案靶心距,进行优劣排序决策最优方案.最后以津石高速公路生态边坡方案决策为例,对上述方法进行了应用验证.实践结果表明,该评价模型能较为准确的评价滞洪区高速公路生态边坡方案的优劣程度,具有一定的合理性和可行性.     

三相整流电路故障诊断技术

三相整流器作为交直流不间断电源的核心,若不能及时对其进行故障诊断,可能会导致故障范围扩大,使系统越来越多的功能失效,造成巨大的安全隐患和经济损失.本文重点研究电力电子电路故障诊断及定位技术,基于小波分析提取故障特征向量,再对故障特征向量进行编码,最终实现通过BP神经网络算法进行故障诊断及定位.     

基于熵增定律下粗粒土剪切运动状态分析

为探究粗粒土剪切过程运动状态变化,采用离散元数值模拟与直剪试验,对不同接触方式的粗粒土(棱角型、圆型)剪切过程位移方向趋势、转角进行分析,根据熵增定律定义宏观运动状态混乱度M、混乱系数kn,探讨了剪切过程中粗粒土运动状态变化与力学特性响应。研究结果表明:棱角型接触粗粒土较圆型运动状态混乱度大,剪切系统颗粒整体运动状态相似,按运动状态混乱度可将剪切运动分为涡流区、静止区、水平运动区;随磨圆度(圆型→棱角型)减小,抗剪强度增大,运动状态变化趋势增强,运动状态混乱度、混乱临界位移、混乱系数增加,熵值递增,粗颗粒系统达到平衡态速率增大,整体稳定性增强。     

泡沫沥青+水泥半柔性基层混合料性能与经济性分析

为分析半柔性路面材料的性能,从材料与级配的角度研究了矿料级配组成、水泥掺量、泡沫沥青用量对混合料路用性能的影响,采用灰熵法对影响泡沫沥青+水泥稳定碎石性能的主要因素进行显著性排序,并根据工程案例对半柔性混合料的经济性进行分析。研究结果表明:1)混合料的空隙率随沥青用量的增大而减小,随水泥掺量的增加在1%水泥掺量时出现极小值; 2)材料参数对混合料劈裂强度的影响表现出无序性; 3)提出矿料干涉系数DF、填充系数DS和干涉/填充比FR对不同级配具有显著差异,可用来描述混合料的级配特征; 4)级配参数、油石比、水泥掺量对空隙率的灰熵关联度为FRWRDFCCDS,劈裂强度为CCFRWRDSDF,水稳定性为FRWRDFCCDS,FR与路用性能相关性显著,证明了采用FR评价混合料性能的可行性。半柔性基层混合料全寿命周期成本低于半刚性基层,具有较好的经济效益。     

基于优化支持向量机-混沌BP神经网络的基坑变形预测研究

为解决基坑变形预测精度低的问题,采用小波去噪分离基坑变形的趋势项及误差项序列,并利用多种优化的支持向量机对趋势项序列进行预测,采用混沌BP神经网络对误差项序列进行预测,将两者预测结果进行叠加即得到变形预测值,且可根据后期监测数据的更新,实时增加数据信息,达到跟踪预测的目的。经过3个实例检验,得出小波函数的去噪效果相对较优,且预测结果的相对误差均值均小于2%,验证了优化支持向量机-混沌BP神经网络模型的有效性,且该模型具有预测精度高、适用性强等优点,对掌握基坑变形的发展趋势及评价基坑的稳定性具有重要意义。     

船舶运动图像快速位移补偿方法

为了提高船舶运动成像的电子稳像能力,进行运动图像位移补偿处理,提出基于相邻帧多尺度补偿的船舶运动图像快速位移补偿方法,对采集的原始船舶运动图像采用小波降噪方法进行图像降噪处理,对降噪的船舶运动图像进行多尺度的经验模态分解,结合运动图像相邻帧的像素特征进行电子稳像补偿,根据电子稳像输出结果进行图像位移的快速补偿,提高船舶运动图像的成像质量。仿真结果表明,采用该方法进行船舶运动图像位移补偿,对运动帧的连续成像效果较好,输出图像的峰值信噪比较高,表明对船舶运动图像的成像质量较高,能克服快速位移对运动图像成像质量的影响。     

基于安卓平台的舰船图像拼接研究

拼接方法是改善舰船图像质量的一种重要技术,拼接好坏直接影响舰船图像的实际应用价值,针对当前舰船图像拼接过程中存在的速度慢、精度低等缺陷,设计了基于安卓平台的舰船图像拼接方法。首先对舰船图像拼接相关方法进行分析,分析它们的局限性,然后采集舰船图像,采用小波变换对图像进行处理,得到不同尺度的子带系数,对于不同子带系数采用不同的配准,实现舰船图像拼接,最后设计了舰船图像的安卓平台,并对其有效性进行了仿真测试。结果表明,本文方法可以对舰船图像进行完整的拼接,拼接后的舰船图像可以更好描述所要表达的信息,提高了舰船图像拼接质量,舰船图像拼接效率比较高,其舰船图像拼接效果明显优于对比方法,为舰船图像拼接问题解决提供了一种新的思路。     

机械故障诊断中的振动信号技术研究

本文提出一种基于分形指数理论和小波网络的船舶机械故障诊断方法。当故障发生时,船舶机械通常产生非平稳的振动信号。在本文提出的方法中,小波变换用于定位时间频域中振动信号的特征,并且在分形理论之间的小波变换的相互关系的视图中,从作为提取故障的特征的小波变换系数获得的全部和局部分形指数信号,其被输入到用于故障模式识别的径向基函数。改进的Levenberg-Marquardt(LM)优化技术用于完成网络结构参数。通过选择足够的样本来训练故障诊断网络,并且将表示故障的信息输入到需要训练的小波网络中,则可以根据输出结果确定故障类型。通过对定子温度波动和转子振动的实验表明,小波分形网络可以为船舶机械的故障诊断提供有效的方法。     

新西兰海底惊现奇异生物

新西兰和澳大利亚的科学家现了许多奇特和陌生的海鱼。有一种鱼类是科学家至今为过的陌生动物,他们暂时把它叫作的牙床,在牙床的前部有倒齿。在小孔。另外,他们还看到了其它的硬外壳的虾、牙齿参差不齐的奇异等等。这次奇特的海底探险使科学深的了解。他们认为,在深海中生差别。通过这次海底考察,他们共动物。