粗集料表面纹理轮廓线分形分析及不同维数算法探讨比较

采用激光三角测量技术对路面常用的花岗岩、玄武岩、石灰岩等粗集料表面微观纹理进行测量,对各表面轮廓线及其所对应的原始数据采用多种分维计算方法进行分析。利用MATLAB平台,分别编程计算各轮廓线和原始数据的分形维数,并以科赫曲线(KOCH)等标准分形图形进行了标定,认为采用计盒维数法可靠可行。粗集料表面纹理维数越大则粗糙程度越复杂,因此为面层石料的优选提供了新的方法和指标。     

基于MATLAB的交通标志设计方法研究

将交通标志的设计工作进行系统化和层次化分析和梳理,介绍了MATLAB的基本特点。首次将其应用于交通标志设计,给出了几个基本的设计案例,并对交通标志的系统化和自动化设计发展方向作出了展望和预测。     

电动助力转向系统控制及仿真分析

采用PID控制,通过直线型助力特性曲线控制方法,联合ADAMS和MATLAB进行联合仿真分析,从而验证了控制模型的可行性。     

数学模型在生产管理优化中的应用

运用建立数学模型的方法对企业在生产管理中的运输问题和生产计划问题进行了相应的研究．建立运输模型,并根据生产计划的层次分别建立了综合生产计划优化模型、主生产计划优化模型和车间作业计划优化模型,将生产计划逐层分解．最后,对运输问题模型进行了求解研究,并应用MATLAB编程求解对应模型．原来需要具有丰富经验的工作人员一天的劳动现在只需数秒钟就可以由一般工作人员完成,大大降低了工作人员的劳动强度,提高了企业的市场响应能力与生产效率．     

不同输入下汽车操纵稳定性响应品质的比较分析

建立汽车二自由度模型,进行受力分析,给出相应的汽车运动方程,并应用拉氏变换建立角位移输入与力矩输入的传递函数,通过MATLAB软件编程,求解角输入与力矩输入2种输入条件下汽车二自由度模型的特征参数,绘制特征参数随速度变化的关系曲线,分析变化趋势,从而对2种不同输入条件下的汽车操纵稳定性的响应品质进行比较分析。     

����VISSIM��Excel VBA��MATLAB�ķ���ƽ̨�о�

本文提出了利用Excel VBA作为主控程序将VISSIM与MATLAB进行集成构建仿真平台的方法,解决了直接对VISSIM二次开发编程难度大、耗时长的问题.该方法综合Excel VBA与VISSIM、MATLAB的接口编程容易,且MATLAB具有强大的工具箱、库函数和擅长处理矩阵的优点,其中VISSIM和MATLAB作为Excel VBA的调用对象,利用MATLAB编制新建交通控制模型的代码,利用VISSIM模拟车流运行和提取各种交通运行性能指标.具体地,VISSIM与Excel之间采用COM数据通讯接口进行集成,Excel与MATLAB之间采用Excel Link扩展接口进行集成.采用这种方法建立的交通控制仿真平台为研究验证新型的交通控制模型提供了有效途径,最后给出了一个基于该控制仿真平台建立的Q学习配时优化模型的实例.     

基于MATLAB的转向梯形机构的优化研究

以MATLAB软件为主要优化工具,利用MATLAB优化工具箱中的Lsqnonlin函数求优化解程序,通过对转向梯形机构进行合理设计,尽可能保证在汽车转向过程中各车轮的轴线理论上应始终交于一点—瞬时转向中心,使各车轮在转向过程中始终处于纯滚动状态,从而提高轮胎使用寿命,保证汽车操纵的轻便性和稳定性。     

基于MATLAB的转向梯形机构参数分析及优化设计

为了优化转向梯形结构,文章根据阿克曼原理,在整体式转向梯形机构中,建立了以外侧车轮的实际与理论转角的偏差最小,为目标函数的优化数学模型。应用MATLAB软件编程仿真分析了转向梯形底角和梯形臂长度对目标函数的影响,仿真结果表明：梯形底角对转向性能的影响,比转向梯形臂的长度对转向性能的影响显著。通过实例介绍了一种没有加入权重函数,而是根据计算数据和图形曲线,直接找到汽车常用转角范围的最优解的设计方法。最后运用MATLAB软件完成了转向梯形机构的优化。该方法对如何在制造和装配过程中尽量减小梯形底角的各种误差具有借鉴作用。     

多变量GM(1,n)模型在桥梁施工挠度控制中的应用

在大跨度桥梁施工控制中,传统单变量灰色理论受误差影响较大,为提高在多因素影响下的挠度预测精度,在单变量GM(1,1)模型的基础之上,通过建立多变量灰微分矩阵方程,结合灰色预测原理,提出一种多变量GM(1,n)关联预测模型.用MATLAB编制了相应的计算程序,并将其应用于新建太中银铁路跨青银高速(75+120+75)m预应力混凝土连续梁的高程预测中,实践结果显示该模型基本准确地预测了架设过程中各梁段高程.     

基于BP神经网络的PID船舶自动舵

船舶操纵的模型具有非线性,慢时变特性,传统船舶自动舵的性能不能令人满意。基于传统PID自动舵的基础上,把传统PID与BP神经网络结合起来,利用BP神经网络的自学习能力实现PID控制参数的在线整定,构成一种新型的船舶航向自动舵。分无干扰和在风,流,浪干扰两种情况进行MATLAB仿真,来说明这种船舶航向控制自动舵的优越性。