基于模糊分析的农用运输车双万向传动轴可靠性优化设计

将模糊可靠性设计应用于农用运输车传动轴的优化设计,提出了农用车双万向传动轴的模糊可靠性优化设计方法,建立了在满足给定模糊可靠性要求设计条件下优化设计数学模型,并进行了实例计算。     

模糊模式识别在车型分类中的应用

利用各种车辆通过环形线圈的感应曲线作为研究对象,用模糊识别理论进行车辆的特征提取及隶属度函数的建立,并在特征提取的基础上进行特征选取和匹配分类来进行车辆识别。     

时滞半主动悬架模糊神经网络控制

建立了含时滞半主动悬架数学模型,分析了悬架系统产生时滞的原因,设计了含时滞补偿模糊神经网络自适应控制策略,开发了C8051单片机为内核的半主动悬架控制系统,仿真分析后,在全真半主动悬架试验台上进行了台架试验。结果表明,实施半主动悬架神经网络时滞补偿控制,解决了控制中的“不合拍”问题,较好地协调了车辆舒适性和安全性之间的矛盾。     

金属带式无级变速器的速比控制

在分析了速比控制阀特性的基础上，考虑到无级变速传动系统的复杂性，设计了模糊控制器，开发了基于速比反馈的速比控制系统，并进行了台架模拟试验。试验结果表明，实际速比能够较好地跟踪目标速比的变化，所设计的控制系统能够满足实际控制的需要。     

四轮驱动汽车牵引力模糊控制方法仿真研究

建立了四轮驱动汽车加速过程的数学模型,采用模糊控制方法,建立了以滑转率为控制对象的汽车牵引力控制系统TCS(Traction Control System),用Matlab的模糊工具箱进行了模糊控制器的设计,并在Simulink仿真环境下进行了动态仿真,结果表明:基于模糊控制的TCS可将驱动轮滑转率控制在最佳值附近,有效地改善车辆的牵引性和动力性,抑制驱动轮过度滑转。     

基于信息融合技术的不精确可靠性数据的利用

讨论了在可靠性分析中不精确可靠性数据的利用。用模糊算法对来自同一母体的不同样本的各种资源的数据进行了融合 ,将几个同类型不同概率分布转化成一个模糊化分布。首先 ,将可靠性中常用分布的分布参数模糊化 ,推导出模糊参数的概率分布 ;其次 ,将来自不同信息源的各个分布相同参数的不同值综合成一个模糊数参数 ,用模糊化概率分布公式计算失效概率 ;最后 ,用一算例说明了该方法的用法。     

湖南地区常绿草坪混播组合筛选研究

根据立地条件和生物学特性,选择暖季型草坪草狗牙根和冷季型草坪草草地早熟禾的不同品种按照不同比例混播成24种草坪进行试验,并对不同混播组合进行了适应性和成坪品质的观察测定,成坪后用模糊数学综合评判法评定草坪质量。结果表明,24种不同混播草坪质量有所差异,初步确定在湖南地区用金字塔狗牙根3 g/m2+自由2号早熟禾10 g/m2的混播草坪全年综合质量表现最佳。     

永兴县冰糖橙果园土壤肥力特征及其综合评价

为探究永兴县冰糖橙果园土壤肥力特征及其综合性状,为果园土壤改良和合理施肥提供依据。在永兴县冰糖橙主产区采集了284处具有代表性果园表层土壤(0-40cm),测定了土壤有机质、pH值、全氮、碱解氮、有效磷、速效钾、缓效钾等养分指标,运用模糊综合评判法,对永兴县冰糖橙果园及其北、中和南3个区域土壤肥力质量进行了综合评价,并比较3个区域的土壤肥力差异特征。结果表明：永兴县冰糖橙果园土壤肥力为中等水平,土壤为酸性,平均仅5.47;有机质含量较丰富,为较高等水平,平均为25g/kg;土壤全氮含量为较高等水平,平均为1.86g/kg,碱解氮含量为中等水平,平均109mg/kg;有效磷平均含量25.2mg/kg,为中等水平;缓效钾含量偏低,为较低等水平,平均132mg/kg;速效钾含量处于较高等水平,平均153mg/kg。果园的3个区域土壤综合肥力属于中等偏下水平,受地形地貌、成土母质、果园管理及其他因素影响,中部区果园综合肥力高于北部和南部果园。     

不同地形对南丰蜜橘果实品质的影响

为探明不同地形对果实品质的影响,本研究以江西省南丰县和南城县平地与丘陵地南丰蜜橘为材料,对单果重、果形指数、色泽、化渣性、Vc及糖酸组分等风味品质进行分析,并利用模糊综合评判法对主要性状指标进行综合评判。结果表明,丘陵地果实单果重、横纵径、Vc、可溶性糖和糖组分等高于平地果实,而可滴定酸、果形指数和酸组分则相反。模糊综合评判分析表明①等权：南丰丘陵地>南丰平地;南城丘陵地>南城平地;②加权：南丰丘陵地>南丰平地;南城丘陵地>南城平地。因此,平地与丘陵地的南丰蜜橘果实品质存在差异,丘陵地明显优于平地。     

FSWM: A hybrid fuzzy-stochastic water-management model for agricultural sustainability under uncertainty

A hybrid fuzzy-stochastic water-management (FSWM) model is developed for agricultural sustainability under uncertainty, based on advancement of a multistage fuzzy-stochastic quadratic programming (MFSQP) approach. In MFSQP, uncertainties presented in terms of fuzziness and randomness can be incorporated within a multilayer scenario tree, such that revised decisions are permitted in each time period based on the realized values of the uncertain events. Moreover, fuzzy quadratic terms are used in the objective function to minimize the variation of satisfaction degrees among the constraints; it allows an increased flexibility in controlling the system risk in the optimization process. Results of the case study indicate that useful solutions for the planning of agricultural water management have been obtained. In the FSWM model, a number of policies for agricultural water supply are conducted. The results obtained can help decision makers to identify desired water-allocation schemes for agricultural sustainability under uncertainty, particularly when limited water resources are available for multiple competing users.