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941.
单点交叉口信号实时配时模型及蚂蚁算法 总被引:2,自引:2,他引:2
以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标,各性能指标的加权系数随交通需求的不同而变化。提出交叉口实时配时,采用一种新型随机搜索思想——蚂蚁优化算法来求解此模型的非线形问题。仿真试验表明,所得结果优于经典方法,降低了交叉口的总延误时间和停车次数,提高了通行能力。 相似文献
942.
943.
在现有PID控制器的基础上,利用单神经元的自学习性能实现了对PID参数的在线自整定自适应控制,并且在MATLAB软件下将该控制器在液压泵控制系统中进行了研究。仿真结果表明,单神经元PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。 相似文献
944.
蝴蝶拱桥的有限元分析及模型试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
蝴蝶拱桥是一种新型空间组合拱桥,设计巧妙独特,外型美观。为全面分析其力学行为,建立了空间杆系和板壳有限元分析模型。给出了该桥控制截面在几个主要荷载工况下的变形和应变值;为验证计算理论的合理与准确性,确保该桥的安全与可靠性,进行了1/10模型试验,并将理论计算值与实侧值进行了比较,为该桥的设计与施工提出了有意义的建议。 相似文献
945.
946.
超大型群桩基础承载特性离心模型试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过18根和64根群桩离心模型试验,获得了荷载~沉降关系曲线、桩身轴力分布,研究了在竖向荷载作用下超大型群桩基础的承载变形特性和群桩效应,分析了桩身轴力分布、桩顶荷载分布等变化规律。 相似文献
947.
948.
沉管隧道地震响应分析 总被引:2,自引:0,他引:2
文章采用田村重四郎和冈本舜三提出的沉埋隧道地震响应分析的数学模型,对南京长江越江隧道(沉管段)方案进行了地震响应的纵向受力分析。分析中采用了隧址处100年超越概率为2%的人工合成地震加速度,考虑了不同管段的联结方式和不同的计算参数,对初步设计中沉管段结构的安全性进行了论证,所提供的数据曾为设计单位所采纳[1]。 相似文献
949.
950.
T. A. Wenzel K. J. Burnham M. V. Blundell R. A. Williams 《Vehicle System Dynamics: International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility》2006,44(2):153-171
The article demonstrates the implementation of a model-based vehicle estimator, which can be used for combined estimation of vehicle states and parameters. The estimator is realised using the dual extended Kalman filter (DEKF) technique, which makes use of two Kalman filters running in parallel, thus 'splitting' the state and parameter estimation problems. Note that the two problems cannot be entirely separated due to their inherent interdependencies. This technique provides several advantages, such as the possibility to switch off the parameter estimator, once a sufficiently good set of estimates has been obtained. The estimator is based on a four-wheel vehicle model with four degrees of freedom, which accommodates the dominant modes only, and is designed to make use of several interchangeable tyre models. The paper demonstrates the appropriateness of the DEKF. Results to date indicate that this is an effective approach, which is considered to be of potential benefit to the automotive industry. 相似文献