冗余直接驱动阀系统的余度控制策略

针对冗余直接驱动阀伺服系统中由于余度降级所造成的性能降低问题,提出一种神经网络自适应滑模余度控制策略.利用径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network) 的在线学习功能,对系统发生的变化进行快速自适应补偿,使系统状态趋近于滑模面,提高跟踪精度和鲁棒性;并通过与比例微分PD(Proportional-Derivative)算法的并行控制,促进RBFNN的收敛,增强系统的稳定性.通过与PID(Proportional-Integral-Derivative)切换控制策略的对比研究,表明RBFNN自适应滑模余度控制方法不但设计简单,而且能够有效克服余度降级带来的系统性能下降的问题,极大地改善了系统的品质.      

一种多策略GML应用模式匹配方法

地理标记语言(GML,Geography Markup Language)应用模式匹配是实现基于GML的地理信息共享的基础问题.结合现有模式匹配算法和GML3.0应用模式的特点,提出了一种多策略GML应用模式匹配方法.首先,将输入的GML应用模式转化为GML模式树,通过引入基于语言学和基于约束的具体匹配规则,分别对GML模式树进行元素对相似度计算,并对2种计算结果加权合并获得元素水平匹配的相似度值;然后,通过基于相似度传播的结构匹配算法对元素的相似度进行修正;最后,获得2个输入模式的元素匹配映射表.实验表明,该算法能够提高GML应用模式的元素匹配正确率.      

基于小波的能源消费弹性系数预测方法

能源消费弹性系数反映了一个国家能源消费增长速度与国民经济增长速度之间的比例关系,是衡量一个国家能源利用效率的重要指标。鉴于数据中存在较多的噪声,首先用小波分析方法对数据进行滤波,然后用滤除了噪声的数据作为输入变量,用支持向量回归方法建模,并预测未来10年我国能源消费弹性系数变化的规律。实际数据检验表明,该预测方法还是可行的。     

混合电路故障诊断中的状态分割法

在故障字典法和离散事件系统(DES, Discrete Event System)离线诊断模型的基础上,提出一种对混合电路统一建模的方法:状态分割法.围绕系统状态和状态的划分之间的关系,以数学分析为主,提出交叉交运算的定义,证明了交叉交运算在划分集上的封闭性以及该运算是划分集上的划分积等性质.借用DES离线诊断模型的建模思想,提出系统的可诊断性定义,利用交叉交运算的性质证明了最小现象集存在并可达的结论.以故障现象分割系统状态集合的方式来定位系统所处的故障状态,把故障字典法和DES离线诊断模型统一起来,指出了状态分割法的通用性.      

基于铸件热应力及变形的人工神经网络和遗传算法优化方法

将神经网络与遗传算法相结合,以有限元分析得到的样本集合作为教师样本,通过神经网络的训练建立设计参数与控制目标的非线性映射关系,并以此代替后续的有限元分析,获得遗传算法求解优化问题迭代中所需的目标函数近似值。以Al-4.5%Cu应力框为例,在分析铸件热应力及变形机理的基础上,对应力杆的高度、宽度和粗细杆截面比、浇注温度、界面换热系数和砂型的预热温度6个参数进行优化,从而有效地控制铸件内部的热应力及变形。优化结果表明:此方法在较少的有限元计算情况下即可获得较好的优化解,与初始设计相比,弯曲变形和热应力分别降低了58.5%和40.6%。     

飞机蒙皮拉伸成形工艺参数优化

拉伸成形是飞机板金的基本成形方法。结合蒙皮拉伸成形常见的缺陷及影响因素,简述了最优化理论结合数值模拟优化工艺参数的必要性。以双曲度蒙皮为例,分析了产生回弹的机理和影响因素。采用正交试验设计建立响应曲面,序列二次规划和混合整数优化相结合的优化算法,以厚度减薄率为约束条件,对成形工艺参数预拉伸率进行优化,并对优化结果进行试验验证。结果表明优化拉形工艺参数后零件变形均匀程度提高,回弹减小了21.87%。     

基于支撑矢量机的织物疵点识别方法

为了对种类繁多的织物疵点使用机器进行有效的检测和分类,提出了基于直方图统计和支撑矢量机的织物疵点识别算法。该算法运用直方图统计的方法,由概率统计生成直方波形,并将其作为支撑矢量机的输入参数,用于训练特征样本集,以获得支撑矢量。实验表明,该算法用于织物疵点检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果。     

航空发动机神经网络自适应控制研究

本文研究神经网络自适应控制方法及其在航空发动机控制中应用。结合某型航空涡喷发动机,首先研究采用神经网络进行非线性动态系统辨识,包括神经网络模型辨识的格式、输入信号形式等问题。然后,提出了一种神经网络自适应控制方法,阐明了该方法基本结构、原理。最后,在选定的设计点处进行发动机控制系统设计,当偏离设计点时,利用神经网络很强的学习、适应能力,通过在线修正神经网络参数,使控制系统仍保持良好性能。      

分布式对象技术在电信网管系统中的应用

随着电信网络的迅速发展,开放、高效、可扩展的电信网管系统成为当前电信网络管理的迫切需求.分布式网络管理成为电信网络管理的主要发展方向.分布式对象技术是对象技术在分布式领域的发展分支,对系统结构开放、分布式处理及软件复用提供了较好的支持.基于分布式对象技术设计的分布式电信网管系统适应当前网管需求,能够解决目前网络系统所面临的问题,具有较大应用价值.      

R&D项目中止决策的实证研究

在与本领域专家探讨及调研相关资料的基础上,针对性地设计了适用于R&D项目中止决策的指标体系, 提出了改进的Fuzzy模式识别方法, 并将其成功地应用于某飞机制造企业的R&D项目的中止决策实践.该方法对Fuzzy模式识别方法的改进主要体现在两个方面:①利用集值统计方法得出了各指标的权重;②计算样本间的距离时,利用了广义欧氏距离公式.