基于预测控制的燃料电池温度控制系统的建模

燃料电池是一个新兴的研究领域,其温度控制对电池性能的影响很大。因此,准确地建立其控制系统的模型是很关键的。从应用的角度出发,采用广义预测控制算法,对燃料电池电堆温度控制系统的建模进行了研究,以有效地解决时变性、大滞后、不确定性和强耦合引起的控制问题,满足温度控制特性要求。     

斜坡段桥梁基桩竖向承载力试验及数值模拟研究

以某斜坡段桥梁基桩为原型建立室内模型进行竖向承载力试验,并与三维数值模拟计算结果进行对比,分析其竖向承载特性及破坏模式。结果表明,桩顶竖向荷载相同时,基桩顶沉降量随斜坡坡度及基桩自由段长度的增加而增大,基桩的荷载位移曲线上没有出现较明显的拐点;数值模拟计算结果比模型试验结果大,但两者变化规律基本一致,其误差除60°边坡达到15.54%外,其他均在10%以内;边坡坡度越大,基桩极限承载力越小,减小幅度为5%～25%;不同坡度下基桩桩身轴力均随深度增加而减小,坡度越小减小幅度越大;斜坡基桩的竖向荷载主要由桩端承担,桩端阻力占比为70%～80%,坡度越大桩端承担的荷载比例越大;随基桩自由段长度的增加,基桩极限承载力减小,减小幅度为5%～15%;竖向荷载作用下斜坡段桥梁基桩主要表现为变形过大所导致的基桩屈曲失稳破坏。     

基于BP神经网络的预应力组合梁承载力预测

为提高预应力钢-砼组合梁的设计效率及合理性,精确预测其抗弯极限承载力,文中采用BP神经网络算法建立具有多个输入、单个输出的BP神经网络预应力钢-砼组合梁抗弯极限承载力预测模型,利用既有实测结果对该模型进行训练及验证,结果表明BP神经网络预测效果较好,其40次预测值与实测值比值的均值为1.002,具有较高的精度;选取浙江省绍兴市壶觞大桥边跨主梁进行抗弯极限承载力预测分析,结果表明该模型应用于实际工程可行,可用于预应力钢-砼组合梁抗弯极限承载力确定。     

径向基函数神经网络在集装箱吞吐量预测中的应用

针对一类具有时间序列特性的数据,构造一种基于径向基函数神经网络的预测模型,并将该模型应用于上海港集装箱吴吐量的预测。     

基于BFGS法的BP神经网络算法研究

在把ＢＦＧＳ法运用于ＢＰ神经网络权的训练中,通过基于不同算法的神经网络对实际问题进行了学习,并根据学后获取的非线性机理结合预测的实例进行对比分析,表明基于ＢＦＧＳ法的ＢＰ神经网络算法对加快网络训练速度,提高网络预测的能力方面是有效的。     

神经网络在船舶操纵中的应用研究

该文对人工神经网络用于船舶操纵动态特性的在线学习进行了研究,并提出了基于神经网络预报的操舵控制算法。仿真试验的结果表明了该控制算法的有效性。     

浅谈桥梁桩基存在缺陷后的竖向承载力验算

桥梁桩基施工属于地下隐蔽性工程,影响其质量的因素较多,严重时甚至影响到桥梁结构的安全,造成无法挽回的经济损失。本文结合某工程实例重点介绍了桩基存在缺陷后的竖向承载力验算方法,希望能对从事桥梁结构设计的同行朋友提供有益参考。     

隧道变频通风电气系统的可靠性设计

通过一个具体设计,阐述了如何将可靠性理论应用于普通工程的实例.     

杂货预测方法的探讨

货源预测是船队经营决策的重要依据。然而，杂货货源预测由于杂货的界定不明，杂货品种多种因素而难以进行，本文根据预测目的，讨论了杂货统计范围的界定，并提出杂货按货类预测的新思路。在此基础上，结合集装箱化率、散货船船承份额等因素对可供杂货船承运的杂货进行了推算。     

禹阎高速公路强夯法施工处理湿陷性黄土地基

介绍了强夯施工的特点及基本理论,结合禹阎高速公路中湿陷性黄土的处理原则和处理过程,对强夯施工中的关键技术和控制要点以及加固效果作了阐述和分析。