一种基于Burckhardt轮胎模型的4WD＋4WS型VSC系统建模

文章采用Burckhardt轮胎模型,对不含侧倾的四轮驱动（4WD）、四轮转向（4WS）型车辆的稳定性控制（VSC）系统进行了非线性建模。文中采用解析形式和适当的近似技术建立了VSC系统标准的非线性状态空间模型．便于今后的控制器设计。     

基于状态空间的桥梁颤振分析

针对基于Scanlan自激力模型的桥梁颤振分析方法不能直接以风速作为参数对颤振临界风速进行自动无迭代搜索的缺陷,采用现代控制理论中对动态系统的状态空间描述方式,将结构和气流作为一个动态系统,在状态空间内对自激力进行表达,建立桥梁颤振运动方程并实现了桥梁颤振临界风速的直接求解.通过对系统状态空间中的气动状态进行优化处理,减小了系统状态空间的维数,并结合模态跟踪技术解决了基于状态空间颤振分析中关于结构固有模态根识别的问题.以具有理论解的理想平板截面的简支梁为例验证了算法的正确性,并将其应用于润扬长江大桥的颤振分析中,分析结果和风洞试验结果基本一致.     

基于支持向量回归机的结构非概率可靠性分析

将支持向量机回归技术引入隐式极限状态结构的非概率可靠性分析,基于未确知信息的分段均布描述模型,设计了训练样本抽取策略．为了统一样本尺度,根据分段均布模型与标准化区间均布模型的双射关系,将基本变量区域中的样本数据转化成标准区间变量域中的样本数据,保证了支持向量机训练的稳定性．给出了SVR预测模型算法,并实现了在标准化区间变量域中直接抽取训练、测试及预测样本,使得样本抽取和蒙特卡罗模拟计算更便于实现．通过算例对方法的精度和可行性进行了验证,结果表明：该方法可解决隐式极限状态结构的非概率可靠性分析问题,且应用简便．     

足球机器人在多运动状态中的角色建模与Petri网控制策略

RoboCup是研究动态环境中的机器人自主决策的典型平台。针对5v5标准平台组足球比赛角色行为的多态性,采用面向对象方法建模并设计不同的策略,减少了程序设计的复杂度和降低了逻辑推理难度。同时考虑上层策略是比赛成功的关键,提出一种在B-Human框架下能够兼顾多种比赛环境信息的多状态Petri网建模策略。该方法通过建立精确的数学模型,实现了机器人运动中的各状态协调运行,在SimRobot仿真平台下与基本状态机模型相比,减少了任务规划时间和提高了成功率。最后在标准平台组足球赛场中验证了该策略的可行性和正确性。     

RSSI和PC-CSI加权融合的指纹定位方法

针对基于RSSI和CSI的指纹定位技术易受环境干扰、定位精度较低的问题,提出了一种基于RSSI指纹和相位修正信道状态信息(phase correct based channel state information, PC-CSI)指纹的加权融合指纹定位技术。基于PC-CSI的指纹定位在传统基于CSI幅值的指纹定位基础上增加相位信息对定位结果进行修正,之后对RSSI指纹和PC-CSI指纹的定位结果加权重定位。实验结果表明,提出的加权融合指纹定位算法与基于CSI的主动定位算法相比,平均定位误差(mean position error,MPE)降低了36.2%,能满足室内定位需求。     

交叉口交通状态精细化判别方法研究

针对目前交叉口交通状态判别方法不能有效识别溢流、车辆慢行等的问题,提出了一种交叉口交通状态精细化判别方法。首先对交叉口的物理空间组成进行分解,分解为各方向路段和内部冲突区域两部分;其次,利用计算饱和度方法对各方向路段的交通状态进行判别;利用绿灯结束时刻剩余车辆累积车头时距与间隔时间之比对内部冲突区域的交通状态进行判别;最后,采用综合交通状态判别方法实现交叉口交通状态的精细化判别,并利用实际采集的数据对方法进行仿真验证。仿真结果表明:所建立的方法可以更精细的对交叉口交通状态进行判别。     

关于两种活化熵△≠rS(θ)m(c(θ))和△≠rS(θ)m(P(θ))的讨论

用热力学方法处理过渡状态理论的艾林方程,选择两种不同参考点作为标准态,得出两个不同的计算公式,两种类型的活化自由能、活化焓、活化熵意义数值不同,对于理想气体的反应,两种类型的活化焓相等,活化熵不等,但两种活化熵之间存在定量关系式:△≠rSθm(Pθ)=△≠rSθm(cθ) (n-1)Rln[Pθ/RTcθ].     

扫描电路引论

本文综述了补偿状态和非线系数曲线中的跳变等有关扫描电路的新论要点。     

干扰状态下大规模网络数据流的分发协调技术研究

干扰状态下大规模网络数据流具有实时性、波动性、突发性等特点,当前数据流分发协调方法无法保证数据流的平稳传输及分发协调的实时性。为此,提出一种新的干扰状态下大规模网络数据流分发协调方法,通过网络数据流预测值和实际值之间的误差滤除干扰状态下的干扰数据,保证剩余数据流的纯正性。将大规模网络数据流分发协调问题转换成多目标优化问题,以提高大规模网络数据流分发协调的整体性能为目的设定一个目标函数,提出一种大规模网络数据流分发协调预测技术,通过比较处理器计算资源和未来的预期负载确定数据流分发协调策略。实验结果表明,采用所提方法对干扰状态下大规模网络数据流进行分发协调,不仅效率高、实时性好,而且CPU资源利用率很高。     

双线性系统的状态反馈预测控制

针对可输入输出(I/O)精确线性化的双线性系统,提出了一种直接的预测控制算法.这种算法应用状态反馈预测控制算法的思想,无需对双线性系统进行线性化,因而避免了线性化后再引入线性控制算法进行控制而带来的复杂运算,并且可以提高控制系统抑制未知干扰的能力,增强了系统的鲁棒性.给出了算法的使用条件和推导过程.仿真结果表明,新的算法控制效果良好.