基于神经网络方法的柴油机气缸压力识别

分析了柴油机气缸盖系统激励和响应信号的非线性特性,阐述了基于BP神经网络的柴油机气缸压力识别方法.对测试的振动响应信号进行时域统计平均和低通滤波后,训练BP神经网络,利用自适应梯度下降算法,自适应调节学习速率,提高网络精度,识别柴油机气缸压力.结果表明,恢复出来的缸内压力信号和实测信号十分接近,该方法对柴油机的实时在线控制、监测和故障诊断有重要的应用价值.     

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首先介绍了系统的开发目标和系统的总体框架结构,然后分别介绍了各主要模块的功能和具体的实现过程.为协调公路网络建设、规划及管理之间的工作,建立了基于GIS的公路网管理决策支持系统.利用GIS技术,通过交通信息采集系统建立了基础地理信息数据库和公路交通信息数据库,并生成了动态电子地图系统,对交通信息分析的结果实现了信息可视化输出,从而为公路交通管理部门和规划部门提供准确、直观的决策信息.     

基于综合赋权多属性决策的养护路段优化

结合多属性决策原理,提出一种基于Spearman等级相关系数的综合赋权优化方法,对养护路段进行合理排序,使有限资金发挥最大效益,具有重要意义.     

粗集决策与聚类分析的改进模型

通过分析粗集理论与聚类分析的内在联系，从理论上探讨了两者的融合机理，并给出了相关的数学证明．考虑到粗集决策难以构造决策表的缺陷，采用聚类分析构造等价关系扩展信息表，提出了等价聚类的概念。建立了基于聚类分析的粗集模型；考虑到聚类分析权重确定存在的问题，采用粗集理论的属性约简思想，解决聚类分析中的权重和冗余性问题，建立了基于粗集理论的聚类分析模型，从而解决了原有模型的不足．     

编组站综合自动化的发展分析

通过分析未来运输指挥对编组站的需求,确立了编组站综合自动化的研究方向,展望了未来的技术发展。     

重载组合列车分布动力机车重联控制系统无线传输同步性研究

为提高重载组合列车各重联机车无线控制的同步性能,基于800 MHz无线电空间波无线传输模式,建立重载组合列车分布动力机车重联控制无线传输同步性的马尔可夫决策模型,并采用有限阶段向后递归迭代算法进行求解.利用给出的决策模型和算法构建重载组合列车分布动力机车重联无线同步控制系统,并安装于神华线万吨重载组合列车的机车上进行测试.测试结果表明:机车间重联信息无线传输的平均周期仅为2.5s,小于美国GE公司LOCOTROL系统3s的平均周期,能够满足神华线重载组合列车运行的基本要求;采用800 MHz双频点组成双网传输,在无线电波弱场区能克服空间波传输受到干扰的影响,减少延迟时间.     

基于神经网络数字化自适应PID控制

介绍了PID调节器的数字化推导过程和采样周期的选择，讨论了一种基于神经网络的自适应PID调节器的设计。     

一类混合判断矩阵排序的优化模型及其应用

研究混合判断矩阵的排序问题,提出了一种新的混合判断矩阵排序法.定义一类新型混合判断矩阵,利用C-OWA算子、C-OWG算子及三角模糊数期望值公式分别将区间数互补、区间数互反和三角互补互(或互反)判断元素一致化为数值型互补与互反判断元素.基于一致性互补与互反判断矩阵的定义,建立一个优化模型,通过求解该模型获得方案的排序向量.提出一种新的混合判断矩阵序法,该方法具有操作简便和易于上机实现的特点.通过实例说明方法的可行性和实用性.     

神经网络在车辆半主动控制中的应用

针对车辆半主动悬挂模型的非线性特性，研究了采用神经网络的自适应控制在车辆悬挂半主动控制中的应用，设计了采用前馈神经网络的辩识器和控制器，对控制器网络采用的学习规则进行了分析。仿真计算表明，采用神经网络自适应控制方法能有效改善车辆的平稳性，采用的神经网络辩识器和控制器的改进BP算法是有效的。     

基于ASA算法的大型小水线面双体船结构优化

由于小水线面双体船的结构与受力特点比普通单体船更为复杂,因此在结构的优化设计中存在更多的难点。针对小水线面双体船在横向弯曲工况下,存在着大量高应力区域的问题,本文采用自适应模拟退火算法进行优化,获得更合理的设计参数。结果表明,模拟退火算法在双体船结构的设计与优化中有着良好的工程适用性。本研究可为双体船的结构设计与优化提供参考。