座椅悬架非线性弹性特性的优化和实验验证

提出了座椅悬架非线性随机振动模型，用9次齐次多项式表示非线性弹性力，应用等效线性化方法进行了近似计算，以座面加权加速度均方根值为目标函数优化了非线性弹性力，依据非线性弹性力和EQ1060F汽车座下功率谱设计制造了悬架样机，进行了室外实验验证，证明了模型的合理性。     

浅水方程的间断有限元解法

基于间断迦疗金有限元方法建立了求解二维、深度平均浅水方程的模型，该模型由浅水方程这一系列双曲方程组按照守恒律推导而得。通过在某一单元积分方程组并乘以基函数可以得到一个弱解，并假设未知量为间断分布的多项式逐个单元求解。由于间断有限元的本质具有局部特征，因此很容易通过提高插值多项式的次数来提高模拟精度。同时，间断有限元又具有局部守恒特征，可以结合数值通量来模拟高流动梯度问题。最后，给出了了间断有限元的内江数值模拟结果。     

基于粒子群优化模糊系统的水田耕整机功耗建模

针对耕整机功耗影响因素多且相互之间为复杂非线性关系的问题,提出了用模糊系统进行功耗建模的方法。以水田耕耙平地机为例,设计多功能耕整机功率消耗试验,由试验得到功耗的训练数据和测试数据。根据训练数据分别运用基本粒子群算法和带惯性因子的粒子群算法训练模糊系统,得到两种耕整机功耗预测模型。为验证模糊系统的可行性,同时用回归分析法对功耗进行建模,采用线性全因子多项式形式的回归函数,得到功耗经验公式。运用测试数据对建立的3种功耗模型进行测试,结果显示:采用带惯性因子的粒子群算法建立的模糊系统模型预测结果相对误差平均值小于11%,优于另外两种模型,用该方法进行水田耕整机功率消耗建模是可行的。     

基于径流分类的日径流量预测神经网络模型

利用聚类分析法将径流序列分解为若干个子径流序列，对这些子径流序列分别建立局部神经网络模型，而后把这些局部模型合并成一个混合模型。当新的信息进入该模型时，首先用分类器判别其类别，以确定用混合模型中的何种局部模型加以模拟。通过与不加分类的总体神经网络模型的模拟结果加以对比，结果表明这种基于径流分类的降雨－径流模型表现出了更优良的性能，可以较大地提高径流模拟精度。     

基于主动轮廓模型的自动导引车视觉导航

为解决工厂或农业非线性光照环境下视觉导航算法鲁棒性和实时性差的问题,提出基于主动轮廓模型的导航标识线检测与跟踪算法。首先用多项式曲线模型描述单向标识线,导航问题等价为计算多项式曲线参数;然后依据标识线颜色和边缘等特征,给出关于多项式曲线的主动轮廓模型的内、外部能量函数;最后将能量函数简化为非线性最小二乘问题,应用高斯牛顿法和Armijo-Goldstein不精确一维搜索方法求解曲线最优参数。采用自制视频和自主小车测试算法,结果表明:该算法对非线性光照条件下直线和弯曲标识线的导航正确率为98.96%,运算时间为40.18 ms。试验验证了该算法的鲁棒性和实时性。     

煤层气发动机混合气充量系数模型的辨识

将充量系数作为预混合点燃式煤层气发动机转速和进气歧管压力的函数,根据实验数据,应用系统辨识方法,建立了基于多项式、BP神经网络和自适应神经网络模糊推理系统（ANFIs）的混合气充量系数模型,比较了各种模型的建模效果。为了验证模型的有效性,将所建充量系数模型分别嵌入煤层气发动机平均值模型,对平均值模型的估计值和实验数据进行了比较。检验结果表明,充量系数的非参数模型比多项式模型具有更高的预测精度,适合作为系统仿真的子模型。     

基于Matlab的三种路面重构方法对比研究

汽车是一个复杂的非线性动力学系统,在时域范围内研究路面不平度模型极其重要。三角级数法、有理函数法和快速逆傅里叶变换法是最常用的三种路面重构方法。用Matlab软件编写了三种方法的仿真程序,并与标准的功率谱进行了对比。结果表明,三种方法的仿真结果都可以很好地同标准功率谱吻合,模拟的道路数据稳定可靠,都可以方便地应用于汽车的仿真研究。     

基于L—M优化算法的喷头射程神经网络预测模型

喷头射程受较多因素影响,各因素之间相互作用,是一个复杂的非线性系统.神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特征.采用Levengerg-Marquardt优化算法对神经网络进行了改进.对获得的数据进行训练,建立了喷头射程预测中喷嘴仰角、喷嘴直径和工作压力的映射网络模型,并模拟分析了喷头射程与其影响因素之间的变化规律.结果表明,用基于L-M算法的人工神经网络预测喷头射程时,不需要建立具体的模型,设计方便、运算迅速、仿真性强、精确度高.     

基于遗忘因子和误差修正的水文实

在进行水文预报时，由于影响河道洪水的因素众多，常用的水文预报模型往往不符合实际水文系统的客观规律。对这类系统的参数辨识要求算法具有较强的实时跟踪能力，以适应模拟或预测洪水运动变化过程的要求。利用洪水预报误差信息，对BP网络洪水实时预报校正模型与方法进行了探讨，提出了两种实时预报方法。第一：运用最小二乘递推算法，引入时变遗忘因子实时跟踪模型中时变参数的变化，建立了神经网络在非线性系统中动态的系统输入、输出数据之间的映射关系。第二：利用BP网络模型对误差的可识别性，将模型对输出变量的预报误差再次作为输出变量，对网络可能预报的误差进行实时修正。计算实例表明：以上两种方法提高了神经网络在水文领域的预报精度，给BP神经网络的实时预报方法提供了新的途径。     

油气减振器非线性特性的神经网络识别研究

利用神经网络的非线性逼近能力，设计了用于识别油气减振器非线性特性的结构化神经网络模型，并介绍了该模型的具体应用方法，即利用试验数据组成学习样本，对网络模型进行训练，识别出其非线性特性。识别结果表明，结构化神经网络可有效地识别油气减振器的非线性特性。     

应用于茶叶罐分拣的码垛机器人最优关节空间控制

针对茶叶罐分拣生产线的高效率运动控制,提出一种码垛机器人最优关节控制方法。首先,设计茶叶罐分拣码垛机器人生产线的三维模型,根据拉格朗日方程推导出机器人动力学模型,明确模型的输入输出关系。进而,利用萤火虫算法的寻优优势对码垛机器人进行运动学反解,并引入NUBRS曲线平滑处理经五阶多项式插补的轨迹。最后,设计快速连续非奇异终端滑模控制器来实现关节空间内的高精度轨迹跟踪控制。研究结果表明:与滑模控制和反步法控制相比,本文控制器具有更高的控制性能;萤火虫算法能在0.37 s内求解机器人反向运动学,结合五阶多项式插补法与NUBRS曲线能获得光滑柔顺的参考关节轨迹;本文控制器能有效抑制集总干扰力矩影响,保证机器人关节空间内轨迹跟踪精度。     

模拟技术与多目标决策在平原湖区水资源优化调度中的应用

以微山湖、骆马湖水资源系统为例，应用系统分析中的模拟技术建立模拟模型。为充分利用各时段的提水能力，减少因提水能力限制而造成的系统缺水量，根据微山湖、骆马湖历史序列和生成序列，推求两湖在系统提水能力允许下的抽蓄保供线，计算各运行方案的系统响应值，生成非劣解集。根据系统目标重要性的优先次序，并考虑地区的经济基础及国民经济发展要求，确定最优解。     

渠系改造的最优水力设计

本文探讨了渠系改造的最优水力设计方法，建议一种专家评议与模拟优化相结合的优化模型。该模型以改造工程投资最小、结构与施工合理作为评价目标，根据本文确立的模拟模型中的物理关系和运行规则，通过模拟程序的运行，可以求得所需改造渠系的最优水力参数。     

发动机电控冷却系统建模设计与优化

根据发动机冷却系统的结构及工作过程,提出简化分析发动机冷却系统的若干假定,在此基础上运用集总参数法建立发动机电控冷却系统的数学模型;对一台发动机的起动过程进行仿真计算,并进行试验验证,结果表明该模型比较合理,适用于发动机冷却系统的动态传热计算;设计了发动机冷却液温度控制系统的控制策略,并进行控制仿真;在传热稳态工况下,进行了冷却系统的能耗优化设计。     

基于MATLAB/SMULNK的水轮机调

介绍了一种在MATLAB/SIMULINK环境下根据ITAE指标对水轮机调节系统实施寻优的新方法。该方法通过M文件修改调节器参数并调用水轮机调节系统的SIMULINK模型在该参数下进行仿真计算得到对应过渡过程的ITAE指标值，最后根据最小化原则对这些指标值进行比较从而得到最优的调节器参数。它结合了M文件编程调试方便和SIMULINK易于构建复杂模型的优点，并具有模块化的设计特征，其中水轮机调节系统的SIMULINK模型具有很强的开放性和可移植性，能够适应水电机组的特点。仿真实验表明M文件和SIMULINK的交互式仿真，是灵活有效的。     

基于多岛遗传算法的电动拖拉机分布式驱动系统优化设计与试验

针对分布式驱动电动拖拉机（Distributed drive electric tractor,DDET）牵引效率低、系统能量损耗大的问题,提出了一种基于多岛遗传算法（Multi-island genetic algorithm,MIGA）的分布式驱动系统参数优化设计与验证方法。根据犁耕作业工况,建立了拖拉机分布式驱动系统7自由度耦合动力学模型以及轮胎-土壤交互模型,完成了驱动系统关键部件参数设计和匹配选型。提出基于MIGA的前后轮边传动比参数优化策略,将轮边传动比作为决策变量,驱动系统能量损失最小为优化目标,驱动电机功率和转速为约束条件。搭建Matlab/Simulink-NI PXI联合仿真平台验证了参数优化策略的正确性和实时可执行性。结果表明,基于MIGA参数优化后的分布式驱动系统各方面性能得到了有效提升。犁耕循环工况下,拖拉机平均牵引力为10.610N,最大牵引功率为31.25kW;平均效率提升了0.38%,驱动电机能耗降低了7.53%。本研究可为分布式驱动电动拖拉机优化设计和系统控制提供理论基础和验证方法。     

一种新型的车辆稳定性分层控制策略

为了优化稳定性控制算法,提出并仿真分析了一种新型的车辆稳定性分层控制策略。该控制策略由上下两层组成,上层控制器基于最优控制理论的横摆力矩控制策略,下层控制器采用最优分配法,将修正横摆力矩合理分配到各车轮上。基于MATLAB/Simulink建立了八自由度非线性车辆模型,并对该模型进行了实车实验验证,然后基于该模型对该控制策略进行了仿真分析,验证了此分层控制策略的有效性。仿真结果表明,在大侧向加速度和大侧偏角的极限工况下,所设计的新型控制系统能够有效地改善车辆的操纵稳定性。     

跨流域调水工程支线调蓄水库对沿线受水区水资源配置的影响分析

分析了有支线调蓄水库的跨流域调水工程水资源系统的结构和特点,定性分析了支线调蓄水库对跨流域调水工程沿线受水区水资源配置的影响。将数学规划与模拟技术结合,建立了由受水区水资源优化配置和干线调水协调模拟模型组成的跨流域调水工程水资源优化配置模型。采用大系统分解协调原理进行模型求解,通过有无支线水库水资源配置效果的对比分析,量化了支线调蓄水库对受水区水资源配置的影响。以南水北调中线工程河南段为例进行了应用研究,结果表明,模型和方法合理可行。