确定含水层参数的混沌序列优化算

以泰斯公式为例，将混沌序列优化算法应用于求解分析抽水试验资料，确定含水层参数的函数优化问题．就混沌序列长度、粗搜索次数和待估导水系数初值取值范围等因素对算法收敛性的影响，进行了数值实验．结果表明：1）混沌序列优化算法可以有效地应用于求解含水层参数计算问题；2）粗搜索次数的多少和序列长度的大小对算法收敛性的影响不明显；3）待估导水系数的初始取值范围对算法的收敛速度有一定的影响，但不会影响最终计算结果．与其它方法相比较，混沌序列优化算法具有原理简单、易于编程和运算、计算结果精度不受人为因素影响和应用范围较宽等优点．     

基于相关向量机的双变量施肥控制序列优化

提高变量施肥精度和均匀性的关键在于减小变量机构的响应时间,选择最佳控制参数。提出了一种基于相关向量机的开度转速双变量施肥控制序列决策方法。首先考虑了施肥处方中前、中、后相邻3次施肥量的相互影响,综合了开度和转速的响应时间和工作死区等特性,利用非线性规划方法实现最佳控制参数的决策,避免了小施肥量下的大开度、小转速现象,减小了对外槽轮脉动性的影响。为了协调车载计算机运算能力与控制响应的矛盾,利用相关向量机实现了施肥控制序列的近优实时计算。室内试验结果表明,平均施肥误差比原方法减小了4%,同时该方法有效地避免了极端情况下电动机无法驱动排肥转轴的情况。田间作业试验证明,使用该方法的施肥机指令响应及时,施肥均匀、准确,证明了方法的实用性。     

浅析水库大坝基础固结灌浆补强加固施工技术

从实际案例出发,浅析如何在实际环境中进行固结灌浆的控制参数,掌握灌浆施工工艺与质量控制,并缩短工程工期。     

基于改进雷达图综合指标的渠道系统PI控制参数优化北大核心

针对当前灌溉输配水渠道系统缺少综合性能指标作为方案比选、参数优化依据的问题,提出了一种兼顾水位、流量、闸门开度和稳定过渡时间等多目标的综合指标来衡量渠道控制的效果。该指标基于改进后的雷达图计算得到,改进之处在于用样本平均值进行多优化目标的标准化处理,以处理后的指标值作为雷达图中心到各顶点的距离,将该雷达图的面积作为综合指标,并以漳河灌区第四干渠为例,验证了该综合指标作为PI控制参数优化目标的有效性。结果表明:经两次优化后,系统综合性能已接近最优。此时,比例参数为0.2,积分参数为8.2,最大水位偏差为0.0289 m,水位偏差累积量为0.196 m,流量变化累积量为0.772 m~3/s,闸门动作累积量为0.952 m,稳定过渡时间为42 min,其水位、流量和闸门开度在过渡过程中的累积量均较小,稳定过渡时间较短,符合控制预期效果。研究提出的综合指标可用于不同控制方案的评价比选,也适用于控制算法参数优化,基于该综合指标的多目标优化方法对灌区输配水渠系自动化调控具有一定的参考价值。     

电控喷油系统控制参数特性曲面的测量装置

以ＭＣＳ－８０９８单片机为微处理器,开发了一种汽车发动机多点喷油系统控制参数特性曲面的检测装置。用该装置实测了发动机空燃比和点炎提前角特性曲面。将测量结果用于发动机的实时控制,取得了比较满意的效果。     

考虑负荷峰谷特性及引入控制参数

电压是电能的重要指标，无功是影响电压的重要因素，通常变电站电压无功的综合控制策略采用九域图。针对九域图的分接头频繁调节影响设备使用寿命的缺陷提出了一种基于十三域的新的控制策略。通过重新分区，考虑负荷峰谷特性以及控制参数的引入，减少了分接头调节次数，提高了电压的合格率，使无功更趋合理。控制参数的引入可以使电压无功控制装置根据系统运行状态不断修正电压和无功的上下限值从而使控制策略具有一定的自适应性。本文对所提的控制策略进行的仿真研究，证明了其有效性。     

基于遗传算法的多移动机器人编队行为控制

在对多移动机器人行为分解的基础上,采用基于基本行为旋转的合成策略,实现了对机器人移动过程中的编队控制,并利用遗传算法对行为控制参数进行了优化。仿真结果表明,该方法是简单有效的。     

降低开关磁阻电机径向力的控制参数优化研究

为了降低开关磁阻(SR)电机的振动和噪声,建立了SR电机径向力计算的有限元(FE)模型,对各典型转子位置和相电流下的SR电机径向力分别进行有限元计算.基于有限元计算结果,应用三次样条插值进一步计算所有转子位置和相电流下的径向力,以保证径向力计算既有一定的精度又有良好的快速性,在此基础上,建立了电压PWM控制方式下SR电机调速系统仿真模型,对开通角、关断角优化组合以降低SR电机径向力及其他性能指标进行了仿真研究.结果表明:样机合适的开通角(θon)和(θoff)关断角分别为0°和22°左右.     

农用柔性底盘模式切换控制参数试验与优化

为了探索四轮独立驱动与转向农用柔性底盘模式切换的最佳工作参数,利用自制柔性底盘试验台,设计了二元二次通用旋转组合试验,以转向电桥步进电机转速与电磁摩擦锁锁紧电压为试验因素,应用熵值法,将底盘所受纵向力、横向力、转矩及偏置臂转角误差4个指标,构建成为模式切换效果综合评价指标,测试了2种因素对横行与原地回转2种模式切换效果的影响,通过Design-Expert 8.0建立了综合指标与2个因素的回归方程,采用响应面法得出了2种模式切换控制参数的最优组合并进行了试验验证。试验结果表明,2个因素及其交互作用对综合评价指标均具有极显著影响(P0.01);横行与原地回转模式切换时转速和电压最优组合分别为81 r/min、4.60 V和91 r/min、4.41 V;优化组合下模型计算值与试验值最大相对误差为4.73%。     

基于自适应差分进化算法的水稻物候期预测模型参数自动校正

进化算法在作物模型参数校准领域已有广泛应用。由于作物模型的结构包括多组常微分方程,具有非线性、不连续、多峰值特点,因此针对作物模型特点选择合适的进化算法尤为重要。同时,进化算法自身参数对算法性能有较大影响,这些参数选择往往靠经验得出,增加了优化算法在模型参数校准过程中的不确定性。该文针对进化算法应用到作物物候期模型参数校准过程中存在着算法选择和算法参数不确定性问题,以水稻RiceGrow物候期模型为应用对象,分析比较了3类进化算法应用的精度、收敛速度以及稳定鲁棒性。比较的进化算法包括差分进化系列算法（标准差分进化算法和自适应控制参数改进差分进化算法）,协同进化遗传算法系列（个体优势遗传算法、M-精英协同进化算法）以及粒子群算法系列（标准粒子群算法、基于自主学习和精英群的多子群粒子群算法）。研究利用武育粳、雪花粘等5个品种在江苏宜兴、兴化和广东高要等不同生态点的多年田间试验资料展开量化分析。结果表明：1）利用自适应控制参数改进差分进化算法校准水稻物候期模型的品种参数准确性较高,算法自身参数易于确定。物候期模型校准以后在拔节期、抽穗期、成熟期的RMSE为1.7～4.6 d、NRMSE为1.8%～5.8%、MAD 为 1.4～3.3 d、R2为 0.977～0.997,比GA系列平均分别小0.634 d、0.608%、0.453 d、0.09%,比PSO系列平均小1.399 d、1.35%、1.039 d、0.23%。 2）自适应控制参数改进差分进化算法在水稻物候期模型参数校准问题上表现出良好的收敛速度及稳定鲁棒性。重复校准试验100次的目标函数标准偏差趋近于0,每次校准得到的品种参数值标准偏差较其他算法最小。在达到同样精准度的情况下,比标准差分算法收敛速度平均快117代,适用于实际应用实践。