运输网络的最短有向路Petri网仿真算法

随着对综合交通体系和智能交通研究的逐步深入,发现必须解决运输需求和运输网络分析的技术问题。在已有的方法中,只有对有向网络有比较成熟的理论和方法,然而,运输网络却是无向的。本文内容是论述如何借助于Petri网论和Petri网图计算机仿真将无向交通运输网络转换为Petri网表示的有向图,并同时求出相应的运输网络中OD（起点终点）对的最短有向路径及路长。本文以图的形式给出Petri网的定义,通过导入“时间Place”和“标记”的附加描述,使Petri网成为扩充的Petri网（EPN）。定义Petri网图仿真器的运行规则和步骤,用Petri网图仿真器、自动将无向运输网络转换成EPN模型,然后自动求出相应的最短有向路径和路长。通过显示、打印或电信号,为用户提供信真报告或电信号。     

RESEARCH ON THE LOCAL BLOCKAGE OF A TRANSPORTATION NETWORK AND ITS MINIMUM FLOW CAPACITY

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新型点焊网络控制器的设计

本文介绍了一种新型点焊控制器,详细分析了控制器的硬、软件结构。该控制器利用CAN总线实现了控制器与上位机之间的信息交换,具有控制精度高、工作稳定可靠、通信速度快等特点,可应用于焊接车间的网络化生产。     

提升网络时代高校图书馆的参考咨询服务职能

参考咨询服务的网络化,是21世纪图书馆事业的重要特征;信息参考咨询服务应积极更新观念、构建知识服务体系的参考咨询模式、建立具有创意思维的参考咨询队伍,以提升高校图书馆的服务职能。     

RESEARCH ON THE BLOCKING FLOW IN A TRANSPORTATION NETWORK──THE GENERAL CONCEPTS AND THEORY OF THE BLOCKING FLOW

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研究计划管理系统的Petri网论法

本文以图的形式给出Petri网的定义;通过导入“时间Place”和“象征”的附加描述,使Petri网成为扩充的Petri网(EPN);用EPN模拟计划管理系统,用EPN仿真器构画计划管理系统的图模型、求系统的时间参数、进行系统的优化。     

智能制造系统调度的一种随机神经网络求解法

首先提出了调度系统的概念，即智能控制系统智能调度应从整体指标出发，综合研究集零件加工智能调度和产品装配智能规划于一体的调度技术，然后，给出了智能控制系统智能调度的神经网络模型的能量函数，并讨论了一种改进的模拟退火过程来求解最优解的方法。     

航空发动机燃油系统执行机构故障诊断及验证

研究了基于执行机构模型以及发动机逆模型的发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断方法.基于发动机半物理仿真试验台试验数据建立执行机构小闭环传递函数模型,通过二次多项式拟合将油针位置转换为燃油流量.提出基于自校正在线训练神经网络算法建立发动机逆模型,以离线训练网络参数初始化在线系统,基于阈值更新网络参数,并对学习速率进行自校正,以提高算法的泛化能力及收敛速度.对比执行机构模型输出、发动机逆模型输出与LVDT传感器测量位移换算得到的燃油流量,基于阈值判断故障状态.在T700涡轴发动机半物理仿真试验平台上进行试验,实现了在发动机额定及各种性能退化状态下,执行机构及其传感器漂移和偏置故障的准确诊断及定位,验证了算法的有效性.     

基于马氏距离的雷达网有源假目标干扰鉴别技术

针对雷达网有源假目标干扰问题,为了消除长基线雷达组网时地球曲率对数据处理的影响,通过坐标转换,将各雷达站的目标的量测数据转化到了地心直角(ECEF)坐标系内,得到统一坐标系下的目标量测信息,完成空间上的对准;在此基础上,基于虚假目标的量测与雷达站位置有关,真实目标量测与雷达站无关,因而依据卡方分布的性质,在ECEF坐标系内对各个量测进行卡方检验,鉴别出虚假目标;最后,通过仿真验证了分析的正确性,该算法与工程实际接轨,实用性较强。     

Automatic landing system using neural networks and radio-technical subsystems

The paper focuses on the design of a new automatic landing system(ALS) in longitudinal plane; the new ALS controls the aircraft trajectory and longitudinal velocity. Aircraft control is achieved by means of a proportional-integral(PI) controller and the instrumental landing system– the first phase of landing(the glide slope) and a proportional-integral-derivative(PID) controller together with a radio-altimeter – the second phase of landing(the flare); both controllers modify the reference model associated with aircraft pitch angle. The control of the pitch angle and longitudinal velocity is performed by a neural network adaptive control system, based on the dynamic inversion concept, having the following as components: a linear dynamic compensator, a linear observer, reference models, and a Pseudo control hedging(PCH) block. The theoretical results are software implemented and validated by complex numerical simulations; compared with other ALSs having the same radio-technical subsystems but with conventional or fuzzy controllers for the control of aircraft pitch angle and longitudinal velocity, the architecture designed in this paper is characterized by much smaller overshoots and stationary errors.