神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。     

直杆塑性动力屈曲的能量准则和特征参数解

提出弹塑性应力波作用下直杆动力屈曲的定量求解方法,将临界应力和惯性指数作为一对特征参数求解.由相平衡邻位形准则得出屈曲控制方程和边界条件,由所导出的能量转换和守恒准则得出压缩波阵面上的附加约束方程,由此得出了问题的完备定解条件,从而提出了求解直杆塑性动力屈曲的特征参数方法.     

遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用

对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨,切削温度回归模型辨识的实例表明,该方法是有效的.     

函数变换提高灰色预测模型精度的条件

指出选择函数变换来提高模型精度主要与三个方面的因素有关：提高数据序列的光滑比、调整数据序列的级比和确保凸凹性。在调整级比方面，扩充了级比压缩变换的相关定理，并讨论了几种常用的函数变换在上述三个方面的关系。最后结合实例提出，对于变换后的数据序列若不满足这三方面的要求可以再进行函数变换以达到提高模型精度的目的。     

Environmental regulation in project‐based industries

We study the environmental regulation of industrial activities that are organized as projects. Applications arise in construction, ship and aircraft building, and film making, among other industries. Relative to manufacturing, environmental regulation is different in project‐based industries, due to the uniqueness and geographical diversity of projects, and a lack of product takeback programs. Because the amount of waste and pollution generated by project companies can be large, regulators need environmental policies to ensure reduction of waste and pollution. We consider a regulator who attempts to maximize social welfare. We model this problem as a bilevel nonlinear program. The upper level regulator specifies waste reduction targets, which the lower level project companies meet using waste stream reduction and remediation of pollution, while attempting to control their project costs. We find that high waste diversion targets lead to outcomes with little pollution, but excessive project costs and only modest waste stream reduction. Projects that have lower task precedence density, or that have pollutants with different environmental impacts, show larger increases in project cost and time resulting from regulation. We describe a subsidy for waste stream reduction that coordinates the system, and we estimate the value of coordination. We also describe a bonus that encourages truthful reporting by project companies, and evaluate the relative cost and effectiveness of the subsidy and the bonus. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 228–247, 2015     

无人驾驶汽车视觉导航中车道线检测的研究

为了提高无人驾驶汽车视觉导航系统中车道线检测的准确性和实时性,在对车道线检测技术进行深入研究的基础上,提出一种能快速准确检测出车道线的新算法。首先采用分块思想将RGB图像中与道路无关的区域去除,以缩短数据处理时间。然后对余下的RGB图像进行灰度化处理,接着用中值滤波法消除随机噪声,再用最大类间方差法(Otsu法)初步得到二值图像。最后对二值图像利用数学形态学进一步边缘细化,使位于车道线上的每个像素行只有一个像素特征点,再采用Hough变换检测出车道线。Matlab仿真结果表明,此算法能够快速准确地检测出车道线,较传统检测算法具有更强准确性和实时性。     

胶泥缓冲器的非线性刚度的控制机理研究

为了改善履带车辆悬挂系统在各种路面的平顺性和缓冲性,对悬挂系统匹配了一款具有非线性刚度的粘弹性胶泥缓冲器。为了定量地研究胶泥缓冲器的非线性刚度控制机理,建立了非线性悬挂系统的动力学方程组。提出了一种无条件稳定的线性加速度逐步积分法对非线性方程组进行数值求解的新方法,最后用冲击实验验证该方法的可靠性。该研究为胶泥缓冲器的优化设计和车辆悬挂悬挂系统的动力学匹配提供了理论指导。     

舰载机多机一体化机务保障调度研究

针对舰载机多机一体化机务保障调度问题,以出树、入树的形式描述实际保障过程中并行工序的约束关系,以最大保障完工时间和资源负载均衡性为目标,构建了舰载机多机一体化机务保障非线性多目标混合流水车间调度模型,并设计了一种结合基于Insert的动态邻域爬山搜索策略和并行工序的同步化修正的Memetic算法求解该模型。最后通过实例仿真验证了模型和所提算法的可行性和有效性。     

基于改进GM(1,1)模型的导弹贮存可靠性预测方法

针对导弹系统技术复杂、贮存样本量受限、测试数据波动性较大等特点,结合装备的具体情况提出了基于改进GM(1,1)模型的导弹贮存可靠性预测方法。该方法首先利用"对数-幂函数变换"对导弹的历史可靠性数据进行处理,提高数据光滑度,然后依据GM(1,1)模型计算得到可靠性预测值和残差,再利用残差建立残差修正模型,得到残差修正值,减少残差对结果的影响,最后利用残差修正值修正可靠性预测值并还原,求得可靠性最终预测值。实例表明,该改进模型对导弹系统可靠性变化的描述比传统模型更加准确有效,预测结果精度更高,为导弹贮存可靠性预测分析提供了一种有效的改进方法,其算法设计推广性强,可作为其他装备寿命预估的重要工具。     

一类非线性系统的自适应模糊反推近似滑模控制

针对一类含有未知非线性函数项和外界干扰的不确定纯反馈非线性系统,提出了一种自适应模糊反推近似滑模变结构控制方法。采用中值定理和隐函数定理使未知非仿射输入函数拥有显式的控制输入,利用模糊系统逼近未知非线性函数,动态面控制技术解决了反推设计中出现的"微分爆炸"问题。所提出的自适应近似滑模控制方案削弱了传统滑模控制中的抖振现象。从理论上证明了所设计的控制器能够保证闭环系统所有信号半全局一致终结有界。仿真算例验证了算法的有效性。