车辆半主动悬架新型控制算法的研究

车辆1/4悬架模型不能反映车辆的俯仰情况,且一般控制算法多以簧载质量加速度作为反馈,具有一定的局限性。为更好地改善悬架性能,本文建立了车辆1/2半主动悬架4自由度模型,针对悬架为一非线性、有时滞、不确定系统,提出了一种新型控制算法(在模糊控制的基础上引入PID控制),且在MATLAB中分别进行了时域和频域仿真,并就簧载质量加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷与被动悬架、模糊控制半主动悬架进行比较。结果表明,该算法对簧载质量加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷的改善非常有效,对车辆悬架的控制和开发具有较大的参考价值。     

Inverse Modeling to Quantify Irrigation System Characteristics and Operational Management

Remotely sensed (RS) data is a major source to obtain spatialdata required for hydrological models. The challenge for thefuture is to obtain besides the more direct observable data(landcover, leaf area index, digital elevation model andevapotranspiration), non-visible data such as soilcharacteristics, groundwater depth and irrigation practices.In this study we have explore the option of using inversemodeling to obtain these non-RS-visible data. For a commandarea in Haryana, India, we applied for the 2000–2001 rabiseason a RS-GIS-combined inverse modeling approach to derivenon-RS-visible data required in the regional application ofhydrological models. A Genetic Algorithm loaded stochasticphysically based soil-water-atmosphere-plant model (SWAP) wasdeveloped for the inverse problem and used in the study. Theresults showed good agreement with the inventoried data suchas soil hydraulic properties, sowing dates, groundwaterdepths, irrigation practices and water quality. The deriveddata could be used to predict the state of the system at anytime in the cropping season, which can be used to evaluateoperational management strategies.     

遗传算法在离心泵叶片优化设计中的应用

对遗传算法在流体机械优化设计中的应用现状作了较为全面的总结；提出了将遗传算法应用于离心泵叶片优化设计中，分析了遗传算法在离心泵优化设计中应用的可行性以及存在的问题；对离心泵优化设计的发展提出了一些新建议和尝试。     

基于最小生成树模型的树状灌溉管网的优化设计

针对灌溉管网优化中的管网布置和管径选择问题,以追求管网投资最小为目标,采用结合设计者工程经验的Kruskal算法生成符合工程要求的灌溉管网最小生成树。将管网中的线路根据节点之间的距离进行边权赋值,参与最小生成树求解,保证算法的可用性,并与相关生成树算法进行比较。实例研究表明,该方法能克服局部最优解的缺陷,能快速求解符合工程实际的树状管网布置和管径。     

基于遗传算法的投影寻踪回归模型在参考作物滕发量预测中的应用

根据朝阳气象站的实测气象数据(降水量、温度、湿度、风速、蒸发量、日照时数),提出基于加速遗传算法的投影寻踪回归模型用于预测朝阳地区参考作物滕发量.用自相关分析技术确定预测因子(气象数据),构造出新的投影指标,采用可变阶的正交Hermite多项式拟合岭函数,并用基于实数编码的加速遗传算法优化投影指标函数,进而构建投影寻踪...     

杉木人工林胸径的Weibull分布及其最优拟合研究

运用遗传算法最优拟合Ｗｅｉｂｕｌ分布,研究杉木人工林胸径分布规律。结果表明,最优拟合的Ｗｅｉｂｕｌ模型拟合杉木人工林胸径分布的接受率达８０％以上,证明遗传算法是非线性模型的一种有效拟合方法。     

节水灌溉方式优选算法设计与实现

在进行基础资料调查和数据分析的基础上,通过计算不同水源不同节水灌溉方式的年收入、支出、年净效益和投资回收期等,得到不同水源在不同灌溉方式下的年净效益平均值,完成节水灌溉方式经济适宜性的评价分析;以灌水均匀度作为技术适宜性评价指标,适宜性评价结合3种灌溉水源(地面水、浅井水、深井水),3种作物模型(粮食作物、经济作物、林果),3种地形地貌(1/1 000～3 000、1/100～1 0001、/10～100)5,种土壤质地(砂质、砂壤质、壤质、粘壤质、粘质),完成节水灌溉方式技术适宜性评价分析;根据调查资料整理和总结,得出群众对各种灌溉方式的评价结果,完成节水灌溉方式的社会适宜性评价分析;运用模糊综合评价法实现节水灌溉方式的适宜性评价。并且以典型灌区为实例,对构建的综合评价指标和决策集及建立的节水灌溉方式评价数学模型进行验证,完成了节水灌溉方式的优选。     

基于改进遗传脉冲耦合神经网络的玉米病害图像分割方法

作物病害图像分割是利用数字图像处理技术进行病害识别的关键性技术环节之一,现有病害分割方法存在病害区域外部形态特征细节保留程度差和颜色纹理信息丢失等问题.针对上述问题,提出一种基于改进遗传算法的脉冲耦合神经网络分割方法.首先改进遗传算法,以信息熵的加权线性组合作为优化适应度函数用以在每次迭代过程中评价脉冲耦合神经网络对于病害区域的分割效果,通过计算种群适应度方差和适应度均值自适应调整遗传算法的交叉概率和变异概率;然后将改进遗传算法与脉冲耦合神经网络相结合,实现网络连接系数、衰减系数和幅值系数的自动优化调节;最后利用改进遗传脉冲耦合神经网络分割算法,在RGB子空间分别对病害图像进行病害区域分割,将分割结果利用RGB颜色空间子图合并策略实施合并,从而得到最终的图像分割结果.将此算法、最小交叉熵阈值化算法和GA-PCNN算法用于玉米黑瘤粉病彩色图像病害区域分割.结果表明:从主观视觉评测角度,此算法分割效果较好,能够较为细致的呈现病害区域的外部形态特征和较为完好的保留病害区域的颜色纹理特征;从客观量化评测角度,此分割算法在目标区域分割匹配率、错分率和正确率上明显优于最小交叉熵阈值化算法和GA-PCNN算法.     

基于启发式Johnson算法优化BP神经网络的水产养殖产量预测模型

针对水产养殖产量预测难的现状,提出一种基于启发式Johnson算法优化的反向传播神经网络(BPNN)的产量预测模型。该模型在传统BP神经网络的基础上,针对网络训练时间长、易陷入局部最优的问题,通过启发式Johnson算法降低输入神经元维度,再结合试凑法确定神经网络隐层个数,构建启发式Johnson反向传播神经网络(HJA-BPNN)学习预测模型。实验结果表明,该模型在山东省对虾海水养殖产量预测中,预测的均方根误差小于传统BP神经网络和GM(1,1),且学习效率相比传统BP神经网络有所提升。研究表明,该学习预测模型在大量历史数据的模型构造上有更大的优势,能够缩短建模时间,同时获得良好的预测效果,为水产养殖产量预测提供了一种可行的新方法。     

一种实用的自动排考算法

从高校考务管理工作的实际需求出发,提出了一种实用的自动排考算法.算法应用于安徽科技学院考试安排管理系统,实践表明,算法较好地满足了组织此类考试的要求.