基于模糊聚类理论的TBM施工围岩可掘进性分级预测模型

文章针对硬岩掘进机(TBM)在复杂地质条件下的可掘进性,进行了系统及定量的研究;基于模糊聚类理论和施工样本数据分析,建立了以掘进速率为分级指标,包括岩石单轴抗压强度、岩石完整性系数、围岩结构面与隧道轴线夹角和渗水量四项性质指标的可掘进性分级预测模型,将TBM施工围岩可掘进性分为好、一般和差三个性能等级;并在此基础上进一步细化模型粒度,以提高模型的精度和地质适用性。将所建模型应用于西秦岭隧道和大伙房水库输水隧洞工程实际工程效果表明,TBM掘进速率与由模型预测的掘进速率基本相吻合,验证了掘进性分级预测模型的可行性、科学性和有效性,进而对TBM的选型、设计和施工提供了重要的理论依据。     

公交服务水平评价的Fuzzy Logic模型

本文在充分考虑评价对象的复杂性和评价指标的模糊性的基础上,提出了城市公交服务水平的多目标、多级综合评判方法的Fuzzy Logic模型。该模型通过熵权法确定指标权重,有效避免因个人主观因素对参数指标权重的影响,避免了传统评价方法的主观片面性。最后以某市公共交通为例,依据实际运营资料,提出评价指标体系,并利用已建立的模型进行了案例分析,分析模型的正确枉及评价方法的可行性,效果良好。     

公路货运枢纽型物流中心的建设运营模式及其模糊综合评价

目前,我国的公路货运枢纽正在向物流中心转化,经济的发展和社会的需求要求建立公路货运枢纽型物流中心。在这种情况下,文章研究了公路货运枢纽型物流中心的建设运营模式,并对其建立了模糊综合评价,以期推进物流中心的快速发展,使之更加适应社会经济的发展要求。     

模糊综合评价法在船舶机舱综合评价中的应用

文章在运用模糊综合评价法有关原理的基础上,建立了基于船舶机舱AHP的模糊综合评价模型,并对船舶机舱实例进行评估,其结果与该船舶实际状况基本一致。该方法全面反映了各因素对船舶适航性影响的大小,为船舶的管理提供一种有效的综合评价方法。     

基于模糊自适应PID的客车电控空气悬架车高调节控制策略研究

电控空气悬架能够根据客车行驶工况进行车身高度自适应调节,从而能够显著提升客车行驶稳定性以及燃油经济性,车高调节控制设计具有重要意义。文章利用模糊PID控制算法对车身高度调节进行控制策略设计,有效缓解了客车电控空气悬架车高调节过程中存在的空气弹簧的“过充”“过放”及“振荡”等问题,分析客车电控空气悬架车高调节具体过程,建立包括车身、储气罐、电磁阀以及空气弹簧等在内的车高调节系统数学模型,最后完成了客车电控空气悬架车高调节模糊自适应PID控制策略设计及性能仿真验证。研究结果表明,所运用的模糊自适应PID控制策略能够完成客车电控空气悬架车身高度的准确调节。     

公路隧道通风的模糊PID控制

通风控制就是要在节约电能消耗的前提下,将隧道内CO浓度和烟雾浓度控制在允许的范围内.对于这样一个大滞后的检测控制过程,利用模糊控制不需要建立被控对象精确数学模型的特点,提出了一种基于CO浓度和烟雾浓度检测的变频通风模糊PID控制方法,实现了在控制过程中对不确定的条件、参数、延迟和干扰等因素进行检测分析,采用模糊推理的方法对PID参数的在线自整定,可减小系统超调量、提高系统反应速度、缩短调节时间,从而改善了系统的动态性能,能降低电能消耗,延长通风机使用寿命,降低运营成本.     

基于模糊逻辑控制策略的混合动力汽车仿真研究

以燃油经济性和排放性能为主要控制目标,提出一种基于模糊逻辑的能量分配控制策略,应用ADVISOR仿真软件,对制定的控制策略在不同的道路循环工况下进行仿真。仿真结果表明,所设计的模糊逻辑控制策略能够合理分配发动机和电机的转矩,可使发动机工作在效率较高、排放较低的中等负荷区,整车的燃油经济性较好、排放较低。     

基于模糊逻辑推理的燃料电池客车再生制动控制策略

以燃料电池客车为研究对象,在分析城市公交客车制动特点的基础上,进行了制动能量回收的分析计算,提出了一种简单实用的再生制动控制策略的模糊化设计方法。道路试验表明,该设计具有明显的节能效果。     

柴油机故障诊断专家系统知识库设计

在分析柴油机故障诊断知识特点的基础上,采用模糊化方法对柴油机运行状态参数进行处理,采用综合型知识方式来表达柴油机故障诊断知识,采用多库多层次的方式组织知识库,并对知识库采取一系列方式进行管理与维护。应用表明,柴油机故障诊断专家系统的预报准确率较高,具有较强的实用性。     

Development a new power management strategy for power split hybrid electric vehicles

Reduction of greenhouse gas emission and fuel consumption as one of the main goals of automotive industry leading to the development hybrid vehicles. The objective of this paper is to investigate the energy management system and control strategies effect on fuel consumption, air pollution and performance of hybrid vehicles in various driving cycles. In order to simulate the hybrid vehicle, the combined feedback–feedforward architecture of the power-split hybrid electric vehicle based on Toyota Prius configuration is modeled, together with necessary dynamic features of subsystem or components in ADVISOR. Multi input fuzzy logic controller developed for energy management controller to improve the fuel economy of a power-split hybrid electric vehicle with contrast to conventional Toyota Prius Hybrid rule-based controller. Then, effects of battery’s initial state of charge, driving cycles and road grade investigated on hybrid vehicle performance to evaluate fuel consumption and pollution emissions. The simulation results represent the effectiveness and applicability of the proposed control strategy. Also, results indicate that proposed controller is reduced fuel consumption in real and modal driving cycles about 21% and 6% respectively.