Optimal Dispatching of Large—scale Water Supply System

This paper deals with the use of optimal control techniques in large-scale water distribution networks. According to the network characteristics and actual state of the water supply system in China, the implicit model, which may be solved by utilizing the hierarchical optimization method,is established. In special, based on the analyses of the water supply system containing variable-speed pumps, a software tool has been developed successfully. The application of this model to the city of Shenyang (China) is compared to experiential strategy. The results of this study show that the developed model is a very promising optimization method to control the large-scale water sup-ply systems.     

船舶初步设计阶段智能决策支持系统的应用

提出了用于辅助船舶设计者在获取船型要素信息量有限情况下，进行船型方案优选决策的支持系统理论体系框架和模型。将该系统应用于某实船船型方案优选决策，证明该方法是可行的、可靠的。此外，对未来智能决策支持系统在船舶初步设计中的应用前景进行了展望和预测。     

深井硬岩矿山岩爆灾害防治研究

采用室内试验、数值计算和现场岩爆研究相结合的综合研究方法,以冬瓜山矿床开采为对象,对深井矿床开采岩爆防治进行了系统的研究.由矿岩力学试验,采用岩爆综合评判指标确定了矿岩的岩爆倾向性,指出岩爆倾向性具有本源性和诱导性两种属性;电镜试验、物理模型试验和现场岩爆研究发现岩爆主要由张拉断裂引起,具有明显的岩石破坏和工程施工异常性前兆;现场岩爆研究和数值计算表明岩爆危险区位于应力集中、能量贮存大及具有快速释放能力和条件的区域;从岩爆预防角度,采用数值分析方法以能量释放率为衡量指标,对采场结构参数、开采步骤等进行了优化;从减少能量贮存、控制能量释放、采用柔性支护和建立岩爆监测系统4个方面,得出了具体的岩爆防治措施.图3,表2,参11.     

黄土地区深路堑、高路堤合理横断面的评价方法

将灰色关联决策方法引入黄土地区深路堑、高路堤合理横断面的系统评价中,为黄土地区深路堑、高路堤合理横断面的确定提供更加客观和科学的依据。     

基于神经网络的3自由度移动机器人跟踪方法研究

针对具有2个可操舵驱动轮的3自由度移动机器人的轨迹跟踪问题，利用神经网络的任意非线性逼近能力辨识出3自由度移动机器人的逆运动学模型，使系统的3个独立输入控制线性化，将一般非线性系统转化为仿射非线性系统。根据反馈控制理论，设计了跟踪控制器，使系统具有良好的全局稳定性，实现了移动机器人的位置和方位的独立跟踪。最后，通过仿真验证了算法的可行性和有效性。     

广义线性模型的统计诊断问题

讨论了多维广义线性模型的诊断问题,证明了均值漂移模型与数据删除模型的等价型,求出了常用诊断统计量的一阶表示式.     

利用RBF神经网络实现聚合反应的内模控制

文中研究基于径向基(RBF)神经网络算法的内模控制策略在苯乙烯本体聚合反应相对分子质量分布控制领域的应用。利用神经网络对非线性系统的逼近能力，把内模控制推广到聚合反应过程质量指标控制这一非线性系统中。针对建模过程中存在的稳态误差，在训练数据中增加了部分静态数据，有效的提高了模型的验证精度，大大改善了由神经网络构成的内模控制器的控制精度，消除了系统余差。仿真结果证明，基于神经网络算法的内模控制策略达到了较好的控制质量。     

M-P人工神经网络用于核电站故障诊断系统

按照实际情况,将人工神经网络M-P模型应用于核电站机组故障诊断系统的部分诊断网络。根据核电站故障诊断信号和故障事件特点,提出在特定诊断网络中使用M-P模型的可能性和具体构建诊断网络的方法,对其优缺点进行了比较。使用M-P模型对核电站重要厂用水系统建立了简单诊断网络,进行了验证。该模型简单直接,可以避免若干使用其他人工神经网络模型时遇到的问题。该模型与其他模型结合使用于核电站故障诊断系统,尤其在处理逻辑判断性较强的诊断任务时,可以达到更好的效果。     

基于神经网络的冲击地压危险性预测预报

文章分析了影响冲击地压危险性的主要因素，首次利用神经网络模型模拟各个因素之间的复杂的非线性关系，消除了传统预测方法中的人为确定冲击危险指标的影响。检验结果表明：模型可靠，预测精度高。为冲击地压与人工智能等高新技术的进一步结合奠定了基础，进一步拓宽了神经网络技术的研究领域。     

倒立摆系统及其智能控制研究

倒立摆系统是绝对不稳定非线性系统的一个典型范例，如何对其进行有效的控制是控制界的一大热点。这里以各种智能控制理论为基础，对应用于倒立摆系统控制的智能控制方法进行综述，分析了各种方法的特点和联系，最后还就这一领域的研究方向进行了展望。