空调水系统实时在线优化控制预测模型的研究

针对集中空调水系统，将模型层次、模型特性及参数辨识有机结合，建立了系统层次实时在线的优化控制预测模型．该模型基于简单物理特性及自适应控制技术的模型参数在线辨识，能通过自校正式的在线仿真对系统的运行特性和控制特性进行实时预测．     

整体煤气化联合循环的煤气饱和系统优化研究

对一个干法进料整体煤气化联合循环(IGCC)的煤气饱和系统进行了研究，分析了相关参数对系统性能的影响，指出了各种可能的煤气饱和系统流程布置方式，在此基础上，构造出一个包括各种可能流程的煤气饱和系统的超级结构，然后，建立起有约束条件的混合整数非线性规划模型，对煤气饱和系统的优化模型进行解算，优化结果给出了最佳的参数值和系统流程．结果表明，优化后IGCC的净效率比原设计方案提高了0．42％．分析揭示了煤气饱和系统的设计对其性能影响的规律性和内在本质．     

制冷系统仿真中定量参数的神经网络辨识

尝试用现代人工智能技术来改进现有的制冷系统仿真方法．首先，提炼出与制冷系统仿真结果的量化密切相关的定量参数，然后在已有的定性数值仿真模型的基础上，根据实验数据，采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法对仿真模型中的定量参数进行辨识，识别出最佳的定量参数．这不仅有利于提高仿真精度，改善计算稳定性，而且降低了对仿真软件用户的技术要求，有利于仿真技术的实用化．对房间空调器稳态特性仿真的初步结果表明该方法效果良好．     

基于规则嵌入赋色Petri网模型的柔性装配系统仿真

针对柔性装配系统复杂的并行作业特点，提出了规则嵌入赋色Petri(RCP)网模型．给出RCP的定义，利用面向对象的语言实现了网的静态描述以及动态运行，在此基础上得到了相关的系统参数，柔性仿真系统以模块化结构实现．以上海科技馆的机器人柔性装配系统为例，给出了它的RCP仿真模型，求出了某作业初始序列下的系统参数，并得到了该作业的最短完成时间的优化序列．     

基于R-L模型的参数识别快速方向元件

论述了基于R-L模型的参数识别方向保护原理，即通过求取系统参数R和L，利用内部和外部故障时系统参数R和L的符号关系来判断出故障的方向．该原理使用了基于R-L模型的解微分方程算法，因此不受非周期分量的影响．通过仿真比较R-L模型和分布参数模型的相频特性可知，该方法有很好的频带适用范围．针对无穷大电源系统中和经高阻接地时存在的电压灵敏度不足的问题，采用保护安装处的记忆电压代替其电压故障分量，从而使保护可以判别出故障的方向．经计算软件ATP仿真表明，该方法可以在5ms甚至更短的时间内判断出故障的方向，使保护的动作速度和灵敏度都能得到很大提高．     

基于二级倒立摆的自适应神经网络模糊控制

针对二级倒立摆系统，提出了一种先进的智能控制策略．该种方法采用BP算法与梯度下降法结合的混合算法对Takagb-Sugeno模糊模型中的前项及后件参数进行优化修正，在已获得的客观输入输出数据对的基础上，提出一种基于自适应神经网络的模糊推理系统ANFIS来对倒立摆系统进行建模和控制．仿真结果表明，所提出的设计方法是正确的和可行的．     

基于遗传算法的非线性系统参数优化方法

提出了一种基于遗传算法的非线性系统参数仿真优化方法，解决了非线性系统参数优化问题，由于遗传算法是在解空间的多个区城内进行搜索，能以较大的概率跣出局部最优，因此可找到整体最优解。仿真结果表明，该方法是一种有效的非线性系统参数优化方法。     

混沌优化Smith预估补偿器

一个控制系统的Smith预估补偿器参数如果选取不精确可能会导致控制器失效,针对这一问题,提出一种在线混沌优化Smith预估补偿器参数的方法.首先通过混沌映射对被控对象的阶跃响应曲线进行数学辨识得到其传递函数,然后依据辨识出的数学模型进行离线PID参数优化.当模型变化时,控制器可以自适应调节参数.此方法具有被控对象自动识别、系统针对性强、可以在线滚动优化等优点.分别以低阶和高阶数学模型为被控对象进行仿真,仿真结果表明,控制器具有较强的跟踪能力和鲁棒性.     

复杂单轴转子系统扭振鲁棒H∞控制

研究汽轮机组之类具有复杂结构的单轴转子系统振动及其控制问题时，建立的模型明显存在参数摄动，针对这类模型不确定性的问题，提出了采用鲁棒性强的控制方法对轴系扭振施加主动控制，计算出模拟的汽轮机转子轴承系统扭转振动鲁棒稳定控制器的控制律，设计相应的控制器，依据集中参数模型的200MW汽轮机组轴系振动主动控制模拟实验台，进行计算机仿真，从仿真分析可知鲁棒稳定控制器对建模中的轴系质量和刚度等参数摄动具有良好的镇定作用．     

大型低速柴油机工作过程建模与仿真

采用容积法建立了大型低速柴油机缸内工作过程的仿真模型，利用实测示功图对不同负荷下Vibe燃烧放热规律参数进行了优化计算．以MAN B＆W公司生产的6S60MC型船舶柴油主机为例，用Matlab／Simulink进行了缸内工作过程的仿真，并与台架试验数据进行了对比分析．结果显示，仿真模型的运行结果与实测数据基本吻合，仿真模型精确度很高．模型已用于船舶主推进动力装置的动态仿真中．     

面向绿色制造的集成工艺优化模型研究

为了提高工艺规划在实际生产中的执行性、减少制造过程的资源消耗以及对环境的负面影响,建立了一种基于动态工艺、以制造资源为核心、面向绿色制造的CAPP/PPC并行集成模式,并在此基础上建立了以成本、交货期、资源消耗和环境影响为优化目标的集成工艺优化模型。该模型不仅实现了工艺路线的优化,而且实现了资源的优化配置,从而大大地提高生产计划的执行性,满足了绿色制造对工艺规划的要求。     

基于全局优化方法的SAR图像快速分割算法

为解决变分水平集分割模型能量泛函的非凸性及其易陷入局部极小值解的问题,研究变分水平集分割模型的全局优化问题.基于Aubert-Aujol (AA)去噪模型和变分水平集方法,提出一个局部统计活动轮廓模型;然后通过凸松弛技术将提出的模型转换成全局优化模型;再利用分裂Bregman技术将全局优化模型转化为两个易于计算的Shrinkage算子和Laplace算子.通过对合成图像和Envisat SAR图像的分割实验,提出的全局分割模型不仅能够快速地得到全局最小值,而且比经典模型更准确地得到图像分割边缘.      

基于逐次神经网络近似技术的轿车简化模型多学科设计优化

提出一种空间形变技术与神经网络近似技术及多学科可行性方法相结合的多学科设计优化方法,基于此方法对轿车简化模型进行多学科设计优化。该方法使用逐次递归近似技术与空间缩放技术,使得收敛空间逐步减小,近似精度逐步提高,利用此高精度的数学代理模型替代整车碰撞学科与NVH学科的有限元模型,最后,基于此代理模型进行车身多学科设计优化,使整车耐撞性得到提高,改善了车身的一阶振动特性,减轻了整车质量。     

非线性动态投入产出优化模型中的预测变量—时间分解方法

本文研究多年延滞非线性动态投入产出模型的递阶优化问题。文中将Hassan共态预测法和Tamura时延算法的主要思想相结合,提出和使用了预测变量一时间分解方法,导出了非线性三级递阶优化结构。有关结果亦适用于具有类似数学结构的其它高维非线性动态优化问题。     

基于网格技术的软件编译优化方法的研究

根据网格环境中的下一代软件模型,提出设计一个闭环反馈的编译系统,并采用外挂式的方法实现编译优化模块;将传统优化方法算法、代码压缩技术、负载平衡技术,与编译系统收集的资源信息结合在一起,研究动态优化方法,并建立优化算法评估模型,研究分布软件的适应性问题.     

普通圆柱蜗杆传动多目标离散优化设计

建立了以蜗轮齿冠体积、传动效率为目标函数的多目标优化设计数学模型。用序贯惩罚函数法结合离散优化计算求解,获得了适用于工程设计的计算结果。     

基于简单二次函数模型的非单调自适应信赖域算法

基于简单二次函数模型,结合非单调技术和自适应技术,建立了一个求解无约束最优化问题的非单调自适应信赖域算法,并在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性.理论分析算法是有效的,适合求解大规模问题.     

用神经网技术解决DNHR及自适应滤波问题

本文利用Hopfield神经网模型,求解电话网动态无级路由选择技术DNHR(Dynamic Non-Hierarchical Routing)问题,并扩展到一切凸规划及二次型优化技术中,用以解决自适应滤波问题。     

列车运行调整的优化与仿真

列车运行调整是一类高度复杂的组合优化问题,仿真技术是列车运行调整研究的重要技术手段。在建立了基于满意优化的列车运行调整智能化决策支持系统模型基础上,介绍了仿真技术在列车运行调整优化中的应用,以及用于铁路列车调度员技能培训的仿真系统。     

面向对象的优化数学模型的建模方法

文章将面向对象技术应用于优化方法程序设计中．提出了面向对象的优化设计数学模型的建模方法．给出了优化设计数学模型类定义。该数学模型具有较强的问题的描述能力和柔性，解决了面向对象的优化方法程序中的一大难题。